Формула прибыли

Время чтения 5 мин.

Основные параметры формулы прибыли

Cегодня в этой статье  мы с вами посмотрим, уже в который раз, на хорошо знакомую нам формулу прибыли, но уже немножко под необычным углом. На самом деле формула прибыли это не просто способ декомпозиции прибыли на каких-то показателей, это реальное отражение ваших бизнес-процессов и с ее помощью можно проводить между ними границы и т.д.

Формула прибыли

  И сегодня мы поговорим как раз о том, какие данные обязательно должны быть в вашей компании,  должны собираться в CRM или в каких то других системах. Для того, чтобы упростить для вас процедуры анализа вашей прибыли и выработки точек роста. Давайте попробуем разобраться.

  Напомню что в самом низу нашей формулы прибыли располагается охват и первая конверсия

-конверсия из узнавших в заинтересовавшихся.

  Очевидно, что сведения об охвате в основном накапливаются у вас, в случаи с онлайновыми каналами коммуникаций, в ваших рекламных кабинетах, а может быть  в системах сквозной аналитики. В случаи с оффлайновыми коммуникациями, возможно вы уже научились руками перебивать данные в системы сквозной аналитики, а возможно пока ещё и нет, но  наверняка где-то данные, ну скажем о расходах на выставки или на буклеты, или наружную рекламу, у вас в компании есть. Будет очень здорово, если вы эти данные начнёте прилежно и кропотливо собирать и в том числе учитывать в единой таксономии источники привлечения клиентов, допустим затраты на организацию той же выставки. Это позволит просчитывать отдачу не только от онлайновых каналов быта, контекстной рекламы и таргетированной  рекламы, но и от оффлайновых каналов, что конечно очень важно. Если у вас собираются эти данные, то у вас так же собираются данные и по лидам, но, а коль у вас собираются данные по лидам, то наверняка собираются данные и по клиентам    , ну а потому коль это так, то у вас точно также собираются данные и по конверсии. Здесь всё-таки у большинства компаний эксцессов в этом нет. И даже,  если учёт построен крайне косо, даже если он построен в Excel, все равно обычно проблем с этой частью не возникает. Проблемы возникают дальше.

Читайте
новые
посты

  Напомним, что клиент недостаточная для нас метрика. Существует более важная для нас метрика, это так называемый успешный клиент. Напомним, что между успешным клиентом и клиентом разница состоит в таком показателе, который мы называем отток. И вот с оттоком, как правило, возникают проблемы. На самом деле отток, возможно уже знаете, бывает продиктован тремя основными причинами:

Первая причина это — Out-of-stock т.е это недостаток либо товара, либо услуги. Товара нет в наличии, длинная очередь, заняты все сотрудники, нет свободных столиков. Всё это как или иначе out-of-stock.

Вторая причина это техническая или логистическая причина. Допустим, клиент хотел оплатить картой, а у нас не работал терминал и сделка не состоялась.

И третья причина это Скоринг. Вы может не хотите продавать клиенту, даже если он очень хочет у вас купить, потому что он не рассматривается вами, как благонадежный или перспективный клиент. В этой связи для анализа конечно очень важно иметь в структуре базе данных:

Во-первых сведения о каждой ситуации out-of-stockа, ну а если мы говорим о розничном бизнесе, там мы знаем, что существуют сложные и дорогостоящие системы отслеживания out-of-stockа. Если у вас розничный бизнес пока ещё не очень большая компания наверное вам все таки не стоит инвестировать в отслеживании out-of-stockа. Но если вы холика, если у вас какая-то В2В компания, вы не можете в срок поставить из-за этого контракт срывается. Всё это в идеале нужно указывать в причинах, по которым в итоге не был заключён договор или не были получены деньги с теми, с кем вы предварительно ударили по рукам, т.е. сведения об out-of-stockе очень важны для анализа.

Во-вторых очень важно конечно в структуре базе данных иметь подробную мотивацию, подробное объяснение тому, почему именно та или иная модель скоринга была бы применена и какой скоринговый балл в идеале получил тот или иной клиент.

  Зачастую модели скоринговые оказываются настолько жесткими, что их основная задача уберегать компанию от рисков, не покрывает к сожалению с точки зрения терпимости, не терпимости к риску, не покрывает  и не обеспечивает задач компании по выручке. Просто алгоритмы скоринга приходится переделывать, перекраивать, пересчитывать и зачастую бывает так, что на самом деле кажущаяся демократизация скоринга на практике не ухудшает структуру рисков для компании, но при этом позволяет существенно больше денег зарабатывать. Поэтому данные о скоринге обязательно должны в ваших структуре данных быть.  

  С другой стороны напомним, что в любой компании обязательно должны иметься сведения об LТV, ну с этим обычно все худо-бедно справляются. Но даже, когда мы говорим об  LTV, очень важно отметить следующую деталь, особенно она касается B2B компаний. Для LTV, это не секрет, нужна таксонализация. В случаи с розницей мы не можем получить через внедрение программ лояльности, в случаи с В2В, как будто бы кажется, всё намного проще. Вроде как есть накладные, есть плательщик, получатель груза, получатель услуги и так далее. Однако практика показывает, что очень часто битуби шные контрагенты приобретают в вас разных юрлиц. И да, возможно, сведения о том, что разные юр. лица это всё один конечный бенефициар, у кого-то есть голове, но этот кто то, к сожалению, может это забыть и в итоге LTV нельзя посчитать корректно. Именно поэтому так важно в структуре базы данных иметь не только сведения о контрагенте, но и сведения о том, как этот контрагент зафиировал с другими контрагентами в базе, чтобы этот параметр корректно рассчитывать.

  LTV  свою очередь распадаются на средний чек и количество успешных транзакций с одним клиентом. Начнём со среднего чека. С самим средним чеком особо нет проблем. Проблемы чаще бывают там, где средний чек и структуру базы данных невозможно разбить на среднюю стоимость этого товара и глубину чека, т.е. количество товаров в чеке. Напомним  чем это для нас с вами чревато. Давайте представим, что средний чек некого первого магазина, принадлежащего нам и и средний чек некого второго магазина или филиала так же принадлежащего нам. Представим себе, что в первом магазине люди приходят покупают в среднем 2 товара за сделку и каждый товар стоит 50 руб., в во втором магазине 4 товара со сделкой и каждый товар в среднем стоят 25 руб. Несложно структурировать, что средний чек в обеих точках будет 100 руб. Если у нас сама эта структура не отстроена, не отлажена, если нормальные сведения по этой структуре получить нельзя, то будет казаться, что эти две торговые точки они в общем в целом одинаковые. Хотя практика, конечно, говорит об обратном, что это две совершенно разных торговых точки.

  Многие проблемы возникают ещё и на этапе учёта успешных сделок. Напомним, что успешные сделки мы рассчитываем как количество сделок с одним клиентом минус возвраты. И вот здесь тоже возникают сложности и нюансы, они связаны с тем, что с одной стороны в некоторых системах учета возврат, обмен-возврат выглядит как вообще отдельная транзакция и подчас невозможно отследить, если это заранее не было помечено. Проверьте вдруг у вас так, потому что это впоследствии огромные проблемы, огромные сложности при анализе. С другой стороны очень часто бывает так, что возвраты возлагаются на средний чек. Условно, человек пришел купил товар за 1 рубль, за 3руб. и за 5 руб. итого 9 руб. это средний чек, но пришёл товар за 3 руб. вернул. Некоторые альтернативно одаренные предприниматели и аналитики, к сожалению, не будут засчитывать это как одну сделку с возвратом 0,33 (возвращено 3 руб. из 9 руб.). А будут считать это как одну сделку со средним чеком 6 руб. т.е.  купил на 9 руб. на 3 руб. вернул, итого средний чек 6руб. Проблема такого подхода отнюдь не в арифметике, арифметически разницы не будет никакой. Проблемы такого подхода в возможностях анализа. Дело в том, что если мы не размыкаем возвраты, таким образом, и не считаем, что это одна сделка за 9 — 0,33 возврата, то мы не можем грамотно понять, где мы получаем и где теряем деньги. Где начинается и где кончается ответственность коммерческая блока и где начинается и кончается ответственность, ну на пример блока пост продажного обслуживания, который очевидно отвечает за управление возвратами.

  В формуле есть ещё расходная часть. Там есть структура издержек и т.д. Здесь мы вам расскажем о двух вещах, которых очень часто в информационных системах нет и которые потом создают целый ряд проблем.

Первое — это сведения о себестоимости. Без сведений о себестоимости продукций, конечно, очень сложно оценить многие вещи про реальную привлекательность контрагента, реальный целевой объем скидок очень сложно бывает оценить. Очень сложным бывает оценить  выравненность усилий маркетинга продаж с одной стороны с усилиями производства с другой стороны. Разумеется, средняя себестоимость всегда можно дособрать, но если они собираются в живую в потоке, если можно рассчитать сокращение себестоимости при отдачи от масштаба — это существенно развязывает руки при дальнейшем анализе и оптимизации компании.

Сведение о персонале. Дело в том, что, так или иначе, все транзакции, особенно, если в компании всё-таки принято адекватно учитывать ответственного по сделке, все сведения о персонале могут быть использованы нами для дальнейшей аналитики. Мы можем смотреть какими видами клиентов работает лучше тот или иной сотрудник, с какими видами сделок, видами продуктов, через какое количество месяцев, например в работе сотрудник уже не наступает серьезных улучшений. Например, сотрудники уже работают и по 50, и по 60 месяцев, а начиная с 14-го месяца у сотрудника просто напросто не происходит прироста в производительности. Отсутствие данных по сотрудникам или некорректный формат данных, всё это очень серьезно усложняет в перспективе анализ и оптимизацию Work Force Management т.е. управление вашими сотрудниками.

  Вот таким образом мы достаточно кратко обозрели основные параметры формулы прибыли и поняли с какими чаще всего ошибками сталкиваются компании при попытки построить систему аналитики, чего они реально не учитывают в бизнес процессах, процессах сбора, обработки информации, хранении и интерпретаций  в принятии решений..

У вас есть проект?
ОБСУДИМ, ПРОДУМАЕМ, СДЕЛАЕМ
Заполнить бриф


Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

Заполнить бриф
Свежие кейсы

© 2013 — 2019 г. Агентство интернет-маркетинга «Web Armada»

г. Москва, режим работы: пн-пт 9:00–19:00

Добавить в закладки Сообщить об ошибке
Провести разбор маркетинга

отправьте заявку, и мы бесплатно проведем детальный видео-разбор вашего маркетинга и покажем, как бы мы подошли к работе с вашей компанией



Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Ознакомьтесь с нашими работами и почитайте блог .

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

Забронируем встречу

отправьте заявку, и мы бесплатно проведем детальный видео-разбор вашего маркетинга и покажем, как бы мы подошли к работе с вашей компанией

Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиленциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Ознакомьтесь с нашими работами и почитайте блог .

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

у вас есть проект?

Отправьте заявку, мы обсудим детали, продумаем и сделаем.


Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Ознакомьтесь с нашими работами и почитайте блог .

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

Узнать подробнее о рассрочке

Оставьте заявку и мы перезвоним Вам в ближайшее время


Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Ознакомьтесь с нашими работами и почитайте блог .

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

Показать результаты?

Оставьте телефон, мы перезвоним Вам и расскажем каких результатов добились в вашей сфере. Сделаем прогноз заявок для Вашей компании

Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиленциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Ознакомьтесь с нашими работами и почитайте блог .

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

Узнайте цену разработки интернет-магазина

Нажимая на кнопку Вы соглашаетесь с политикой конфиленциальности и на обработку персональных данных

Ваша заявка отправлена

Мы перезвоним вам в ближайшее время.

Ознакомьтесь с нашими работами и почитайте блог .

Присоединяйтесь к нам в соц сетях:

Расчет стоимости