Startupa metriku ceļvedis

Startupā gandrīz jebkuru skaitli var parādīt tā, lai tas izskatītos iespaidīgs.

“Mums ir 100 000 skatījumu.”

“Reģistrējušies jau 5 000 lietotāju.”

“Šomēnes izaugām par 50%.”

Taču neviens no šiem skaitļiem viens pats nepasaka, vai projekts kļūst par dzīvotspējīgu biznesu. Var būt daudz skatījumu un neviena pirkuma. Var būt tūkstošiem reģistrāciju, bet tikai desmit cilvēku, kuri projektu joprojām lieto. Var izaugt par 50%, palielinot klientu skaitu no diviem līdz trim.

Metriku uzdevums nav izrotāt prezentāciju. Tām jāpalīdz saprast:

• vai sasniedzam īsto auditoriju;
• vai cilvēki saprot projektu;
• vai viņi iegūst paredzēto vērtību;
• vai atgriežas;
• vai ir gatavi maksāt;
• vai viena klienta iegūšana atmaksājas;
• vai bizness spēj augt, nezaudējot naudu un klientus.

Šajā rakstā apskatītas svarīgākās startup un SaaS metrikas, to savstarpējā saistība un konkrēti skaitliski piemēri.

Nav vienas svarīgākās metrikas visiem startupiem

Pareizā metrika ir atkarīga no projekta modeļa un stadijas.

Ja tiek pārbaudīta jauna ideja ar landing page, svarīgi var būt kvalificēti apmeklējumi un pieteikumu īpatsvars. Ja ir palaists SaaS, svarīgāka kļūst aktivizācija, maksas konversija un klientu noturēšana. Marketplace jāskatās uz abām tirgus pusēm un veiksmīgi pabeigtiem darījumiem. E-komercijā svarīgs ir vidējais pirkums, marža, atkārtotie pirkumi un iegūšanas izmaksas.

Tāpēc vispirms jānosauc projekta galvenā vērtīgā darbība.

Piemēri:

• valodu lietotnē - pabeigta nodarbība;
• rezervāciju platformā - veiksmīgi notikusi rezervācija;
• skolotāju rīkā - klase, kas reāli izmantojusi uzdevumu;
• rēķinu SaaS - nosūtīts rēķins vai saņemts maksājums;
• marketplace - pabeigts darījums, nevis tikai ievietots sludinājums;
• e-komercijā - pirkums ar pietiekamu peļņas maržu.

Ja uzņēmums mēra tikai reģistrācijas, bet ne to, vai cilvēks nonāk līdz šai darbībai, tas redz funneļa sākumu, nevis projekta vērtību.

Visits, users, sessions un hits: ko tie īsti nozīmē?

Visits jeb apmeklējumi

Ar visits parasti saprot sesijas - atsevišķus vietnes apmeklējumus. Viens cilvēks var atnākt trīs reizes un radīt trīs sesijas.

Apmeklējumu skaits palīdz saprast vietnes kopējo aktivitāti, bet nepasaka, cik ir unikālu cilvēku.

Users jeb lietotāji

Lietotāji ir aptuvenais unikālo cilvēku vai ierīču skaits izvēlētajā periodā. Arī tas nav perfekts skaitlis: viens cilvēks var izmantot telefonu un datoru, dzēst sīkdatnes vai apmeklēt vietni bez autentifikācijas.

Projekta datubāzē reģistrēts lietotājs ir daudz precīzāks jēdziens nekā anonīms “unikālais apmeklētājs” analītikas rīkā.

Sessions jeb sesijas

Sesija ir viena lietotāja aktivitātes periods. Google Analytics 4 atsevišķi izdala arī iesaistītu sesiju - tā ilgst vairāk par 10 sekundēm, ietver svarīgu notikumu vai vismaz divus lapu vai ekrānu skatījumus.

Piemēram:

• 1 000 lietotāju;
• 1 400 sesiju;
• 900 iesaistītu sesiju.

Tas nozīmē, ka daļa cilvēku atgriezās atkārtoti, bet ne katra sesija bija pietiekami aktīva.

Hits

Hits ir vecs un bieži pārprasts vārds. Tehniski viens lapas atvērums var radīt daudz pieprasījumu serverim: HTML fails, attēli, fonti, skripti un API pieprasījumi. Tādēļ “miljons hits” var nozīmēt daudz mazāk reālu cilvēku.

Mūsdienu biznesa analītikā hits parasti nav labs galvenais rādītājs. Labāk izmantot lietotājus, sesijas, lapu skatījumus un konkrētus projekta notikumus.

Pageviews jeb lapu skatījumi

Tie parāda, cik reižu atvērtas lapas. Ja viens cilvēks apskata piecas lapas, viņš rada piecus pageviews.

Blogam tas var palīdzēt saprast satura patēriņu. Vienas lapas landing page mazs pageviews skaits uz sesiju nav slikts - cilvēkam vienkārši nav citu lapu, ko atvērt.

DAU, WAU un MAU: cik cilvēku projektu patiešām lieto?

DAU - daily active users

Unikālie aktīvie lietotāji vienā dienā.

WAU - weekly active users

Unikālie aktīvie lietotāji septiņu dienu periodā.

MAU - monthly active users

Unikālie aktīvie lietotāji aptuveni mēneša periodā.

Svarīgākais vārds šeit ir “aktīvs”. Projekta komandai pašai jādefinē, ko tas nozīmē.

Ja cilvēks tikai atver lietotni un tūlīt aizver, vai viņš ir aktīvs? Sociālajam tīklam varbūt jā. Grāmatvedības projektam daudz jēgpilnāk būtu skaitīt cilvēku, kurš izveidoja rēķinu, importēja darījumu vai apskatīja pārskatu.

Piemērs:

• 10 000 reģistrētu lietotāju;
• 2 000 MAU;
• 500 WAU;
• 100 DAU.

Mārketinga lapā var rakstīt “10 000 lietotāju”, bet projekta realitāte ir 2 000 aktīvu lietotāju mēnesī un tikai 100 konkrētajā dienā.

DAU/MAU attiecība jeb stickiness

DAU dalīts ar MAU palīdz aptuveni saprast, cik bieži mēneša lietotājs atgriežas ikdienā.

Ja DAU ir 2 000 un MAU ir 10 000:

DAU/MAU = 2 000 ÷ 10 000 = 20%.

Tas nozīmē, ka vidēji konkrētā dienā aktīva ir piektdaļa mēneša auditorijas.

Vai 20% ir labi? Tas atkarīgs no projekta. Ikdienas čatam tas var būt vājš rezultāts. Nodokļu deklarācijas rīkam ikdienas lietošana vispār nav vajadzīga. Projekts jāvērtē pret paredzēto dabisko lietošanas biežumu.

Acquisition: no kurienes cilvēki nāk?

Kopējais trafiks slēpj ļoti atšķirīgas auditorijas. Apmeklētāji var nākt no:

• Google organiskajiem rezultātiem;
• maksas reklāmas;
• sociālajiem tīkliem;
• e-pasta;
• partneriem;
• katalogiem un marketplace;
• mediju publikācijām;
• tiešas adreses ievadīšanas;
• referral saitēm;
• AI meklēšanas un atbilžu rīkiem.

Katram avotam jāskatās ne tikai apmeklējumu skaits, bet kvalitāte.

Piemērs:

Plašā reklāma atveda visvairāk cilvēku un reģistrāciju. Taču partnera 200 apmeklējumi radīja gandrīz tikpat daudz klientu kā Google un vairāk nekā reklāmas 5 000 apmeklējumu.

Tāpēc nevar teikt, ka “vietne konvertē 5%”. Konversija mainās pēc avota, ierīces, valsts, piedāvājuma un cilvēka nodoma.

Funnelis: cik cilvēku nonāk līdz pārdošanai?

Pieņemsim šādu SaaS funneli:

• vietni mēnesī apmeklē 10 000 cilvēku;
• 5% reģistrējas;
• 40% no reģistrētajiem sasniedz pirmo vērtīgo rezultātu;
• 10% no aktivizētajiem kļūst par maksājošiem klientiem.

Aprēķins:

1. 10 000 × 5% = 500 reģistrāciju.
2. 500 × 40% = 200 aktivizētu lietotāju.
3. 200 × 10% = 20 maksājošu klientu.

Tātad no 10 000 apmeklētājiem iegūti 20 klienti. Kopējā apmeklētāja-klienta konversija ir:

20 ÷ 10 000 = 0,2%.

Vienam maksājošam klientam vidēji nepieciešami:

10 000 ÷ 20 = 500 apmeklējumi.

Ja katrs apmeklētājs maksas reklāmā izmaksā 0,50 €, viena klienta iegūšanas reklāmas izmaksas būtu ap 250 €.

Tas uzreiz liek uzdot nākamo jautājumu: vai viens klients uzņēmumam rada vairāk nekā 250 € bruto peļņas?

Par piemēru “5% reģistrējas, 2% kļūst par maksātājiem”

Šeit jāprecizē, no kā tiek rēķināti 2%.

Ja 2% no visiem reģistrētajiem kļūst par maksātājiem:

• 10 000 apmeklējumu;
• 5% jeb 500 reģistrāciju;
• 2% no 500 jeb 10 maksājoši klienti;
• vienam klientam vajag 1 000 apmeklējumu.

Ja 2% no visiem vietnes apmeklētājiem kļūst par maksātājiem, rezultāts būtu 200 klientu - divdesmit reizes vairāk.

Tādēļ katrai konversijai skaidri jānorāda saucējs.

Kas ir laba konversija?

Nav universālas atbildes.

Šie diapazoni var kalpot tikai kā ilustratīvs sākuma pieņēmums, nevis nozares likums:

• plaša, auksta trafika reģistrācija: aptuveni 1-5%;
• precīza meklējuma vai partnera trafika reģistrācija: aptuveni 5-20% vai vairāk;
• bezmaksas reģistrācija uz maksas plānu: aptuveni 1-10%;
• kvalificēta B2B demonstrācija uz līgumu: aptuveni 10-30%;
• e-komercijas apmeklējums uz pirkumu: bieži daži procenti, bet ļoti atkarīgs no kategorijas, cenas un avota.

Šie skaitļi nav apsolījums un nav izmantojami kā pierādījums, ka projekts “strādā” vai “nestrādā”.

Piemēram, landing page ar 25% pieteikumu konversiju var būt slikta, ja cilvēki piesakās bezmaksas dāvanai un nekad nepērk. B2B lapa ar 0,5% demonstrācijas pieteikumu var būt lieliska, ja viens noslēgts līgums ir 50 000 € vērts.

Svarīgāk par svešu vidējo rādītāju ir:

• vai tava konversija uzlabojas;
• kā tā atšķiras pa kanāliem;
• vai iegūtie lietotāji aktivizējas;
• vai klientu ekonomika ir pozitīva.

Activation: vai cilvēks piedzīvoja projekta vērtību?

Reģistrācija vēl nav aktivizācija.

Aktivizācija ir brīdis, kad lietotājs pirmo reizi iegūst projekta galveno vērtību. To mēdz saukt par aha moment, taču labāk definēt kā konkrētu izmērāmu darbību.

Piemēri:

• lietotājs izveido un nosūta pirmo rēķinu;
• noklausās pirmo pilno nodarbību;
• pievieno komandas biedru un kopīgi pabeidz uzdevumu;
• importē datus un saņem pirmo pārskatu;
• skolotājs izveido klasi un vismaz viens skolēns izpilda spēli;
• pārdevējs publicē sludinājumu un saņem pirmo kvalificēto kontaktu.

Piemērs:

• 1 000 reģistrāciju;
• 600 apstiprina e-pastu;
• 300 sāk projekta uzstādīšanu;
• 120 sasniedz pirmo rezultātu.

Aktivizācija no reģistrācijām ir tikai 12%. Iespējams, uzņēmumam nav nepieciešams vairāk reklāmas. Vispirms jānoskaidro, kāpēc 880 no 1 000 cilvēkiem nepiedzīvo vērtību.

Retention: vai cilvēki atgriežas?

Noturēšana bieži ir svarīgāka par sākotnējo reģistrāciju skaitu.

Ja janvārī reģistrējas 100 lietotāji un februārī projektu joprojām lieto 40, viena mēneša lietotāju retention ir 40%.

To vislabāk analizēt pa kohortām - cilvēku grupām, kuras sāka vienā periodā vai nāca no viena avota.

Piemērs:

Kopējais aktīvo lietotāju skaits var vēl neizskatīties iespaidīgs, bet kohortas parāda, ka projekts uzlabojas: jaunākie lietotāji paliek daudz biežāk.

“Labs retention” atkal atkarīgs no dabiskās lietošanas. Ikdienas sociālo projektu mēra pa dienām. Algu aprēķina rīkam svarīgāka var būt mēneša lietošana. Nodokļu projektam - pat gada atkārtošanās.

Churn: cik klientu aiziet?

Churn ir noturēšanas otra puse.

Customer churn

Ja mēneša sākumā bija 100 maksājošu klientu un mēneša laikā 5 aizgāja:

customer churn = 5 ÷ 100 = 5% mēnesī.

Ja nekas nemainītos un nebūtu jaunu klientu, šāds ikmēneša churn gada laikā atņemtu daudz vairāk nekā tikai 60% vienkāršā summā, jo katru mēnesi procentu rēķina no atlikušajiem klientiem. Pēc 12 mēnešiem paliktu aptuveni 54 no sākotnējiem 100 klientiem.

Revenue churn

Ne visi klienti maksā vienādi.

Ja aiziet viens 1 000 € klients, tas var būt daudz nopietnāk nekā desmit 10 € klienti. Tāpēc jāskatās arī zaudētie regulārie ieņēmumi.

Gross revenue retention jeb GRR

GRR parāda, cik daudz sākotnējo regulāro ieņēmumu palicis pēc atcelšanām un plānu samazinājumiem, neieskaitot papildu pārdošanu esošajiem klientiem.

Net revenue retention jeb NRR

NRR ieskaita arī esošo klientu paplašināšanos.

Piemērs:

• mēneša sākuma MRR: 10 000 €;
• atceltie abonementi: 500 €;
• plānu samazinājumi: 200 €;
• esošo klientu paplašinājumi: 1 000 €.

NRR = (10 000 − 500 − 200 + 1 000) ÷ 10 000 = 103%.

Pat bez jauniem klientiem esošā klientu bāze ieņēmumu ziņā ir izaugusi par 3%.

NRR virs 100% ir ļoti spēcīgs SaaS signāls, jo paplašināšanās pārsniedz zaudējumus. Taču tas biežāk ir iespējams B2B projektos, kuros klienti pievieno lietotājus, patēriņu vai funkcijas. Vienas cenas patērētāju abonementam šādas paplašināšanās iespējas var nebūt.

ChartMogul datos agrīnas stadijas SaaS median customer churn var būt ap 6,5% mēnesī, bet uzņēmumiem ar 1-3 miljonu dolāru ARR mediāna ir ap 3,7%. Tas nav mērķis katram projektam; tas parāda, cik būtiski churn mainās līdz ar uzņēmuma stadiju un klientu tipu.

MRR un ARR: regulārie ieņēmumi

MRR - monthly recurring revenue

Prognozējamie ikmēneša abonēšanas ieņēmumi.

Ja ir 100 klientu, kuri maksā 20 € mēnesī:

MRR = 2 000 €.

ARR - annual recurring revenue

Vienkāršotā stabila abonēšanas modelī:

ARR = MRR × 12.

Tātad 2 000 € MRR dod 24 000 € ARR.

ARR nav tas pats, kas pagājušā gada faktiskie ieņēmumi. Tas ir pašreizējā regulārā ieņēmumu tempa gada ekvivalents. Vienreizējus izstrādes darbus, konsultācijas vai neregulārus pirkumus nevajadzētu mākslīgi saukt par ARR.

MRR izmaiņas var sadalīt:

• New MRR - no jauniem klientiem;
• Expansion MRR - esošo klientu lielākiem plāniem vai patēriņa;
• Contraction MRR - plānu samazinājumiem;
• Churned MRR - atceltajiem abonementiem;
• Reactivation MRR - klientiem, kuri atgriezušies.

Šāds sadalījums parāda, vai izaugsmi rada tikai dārga jaunu klientu iegūšana vai arī projekts labi aug esošajā klientu bāzē.

Growth rate: cik ātri uzņēmums aug?

Izaugsmes procentu aprēķina:

(jaunā vērtība − iepriekšējā vērtība) ÷ iepriekšējā vērtība × 100%.

Ja MRR pieauga no 10 000 € līdz 12 000 €:

(12 000 − 10 000) ÷ 10 000 = 20%.

Ja klientu skaits pieauga no 2 līdz 3, izaugsme ir 50%, bet tikai viens jauns klients. Tāpēc procentam vienmēr blakus jāparāda absolūtie skaitļi.

Jāatšķir arī:

• mēneša izaugsme pret iepriekšējo mēnesi;
• gada izaugsme pret to pašu mēnesi iepriekšējā gadā;
• secīgu periodu izaugsme;
• sezonālas izmaiņas;
• organiska izaugsme pret iegādātu vai vienreizējas kampaņas efektu.

10% ikmēneša salikta izaugsme nav tikai 120% gadā. Ja tā saglabātos katru mēnesi, gada beigās rādītājs būtu vairāk nekā trīs reizes lielāks par sākotnējo.

Tomēr lielam uzņēmumam 10% mēnesī uzturēt ir daudz grūtāk nekā ļoti mazam projektam.

CAC: cik maksā iegūt klientu?

CAC jeb customer acquisition cost ir pārdošanas un mārketinga izmaksas, dalītas ar attiecīgajā periodā iegūto jauno klientu skaitu.

Piemērs:

• reklāma: 3 000 €;
• pārdošanas darbinieka attiecināmās izmaksas: 2 000 €;
• mārketinga rīki un ārpakalpojumi: 1 000 €;
• iegūti 30 klienti.

CAC = 6 000 ÷ 30 = 200 €.

Ja rēķina tikai reklāmas izdevumus, iegūst paid CAC - 100 €. Abi skaitļi ir noderīgi, bet tos nedrīkst sajaukt.

Arī “organisks klients” nav pilnīgi bezmaksas. SEO rakstiem, video, partnerībām un dibinātāja laikam ir izmaksas.

LTV un CAC attiecība

LTV jeb klienta ilgtermiņa vērtība jābalsta nevis tikai ieņēmumos, bet vēlams bruto peļņā.

Vienkāršots piemērs:

• klients maksā 30 € mēnesī;
• bruto peļņas marža ir 80%, tātad paliek 24 €;
• vidējais klienta mūžs ir 20 mēneši.

LTV = 24 × 20 = 480 €.

Ja CAC ir 160 €:

LTV:CAC = 480:160 = 3:1.

3:1 bieži min kā veselīgu orientieri, taču arī tas nav universāls likums.

• 1:1 var nozīmēt, ka izaugsme iznīcina naudu.
• 3:1 var būt veselīgi.
• 10:1 var nozīmēt izcilu ekonomiku vai arī to, ka uzņēmums pārāk maz iegulda augšanā.

Svarīgs ir arī CAC payback - cik mēnešos viena klienta bruto peļņa atgūst iegūšanas izmaksas.

Šajā piemērā:

160 € ÷ 24 € = 6,7 mēneši.

Uzņēmumam vajadzīga nauda, lai finansētu šo periodu.

ROI un ROAS

ROAS salīdzina reklāmai attiecinātos ieņēmumus ar reklāmas izmaksām. ROI skatās plašāk uz peļņu pēc izmaksām.

Piemērs:

• reklāmā iztērēti 1 000 €;
• iegūti 2 500 € ieņēmumi;
• projektu un apkalpošanas izmaksas ir 1 000 €.

ROAS = 2 500 ÷ 1 000 = 2,5 jeb 250%.

Peļņa pēc reklāmas un tiešajām izmaksām ir tikai 500 €.

Vienkāršots ROI:

500 ÷ 1 000 = 50%.

Ja nav korekti izmērīta atribūcija, arī šie skaitļi var būt maldinoši. Vienu pirkumu sev reizēm pieraksta vairākas platformas.

Burn rate un runway: cik ilgi uzņēmums var izdzīvot?

Startupam nepietiek zināt izaugsmi. Jāzina arī, cik ātri tiek tērēta nauda.

Net burn

Naudas samazinājums mēnesī pēc ieņēmumiem.

Ja uzņēmums mēnesī iztērē 40 000 €, saņem 15 000 € un starpība ir 25 000 €, net burn ir 25 000 € mēnesī.

Runway

Laiks, līdz beidzas pieejamā nauda, ja nekas nemainās.

Ja bankā ir 300 000 € un net burn ir 25 000 €:

runway = 300 000 ÷ 25 000 = 12 mēneši.

Tas nenozīmē, ka uzņēmums drīkst gaidīt vienpadsmit mēnešus pirms rīkoties. Finansējuma piesaiste, izmaksu samazināšana un ieņēmumu palielināšana prasa laiku.

Burn multiple

Investori SaaS uzņēmumiem mēdz skatīties, cik daudz neto naudas uzņēmums sadedzina, lai iegūtu vienu jaunu ARR vienību.

Vienkāršoti:

burn multiple = net burn ÷ net new ARR.

Ja gada laikā iztērēti neto 1 000 000 € un ARR pieaudzis par 500 000 €, burn multiple ir 2.

Jo zemāks skaitlis, jo efektīvāk kapitāls pārvēršas regulāros ieņēmumos. Taču agrīnā stadijā ar mazu ARR rādītājs var būt ļoti svārstīgs.

Rule of 40 un investoru skatījums

Nobriedušākiem SaaS uzņēmumiem bieži izmanto Rule of 40:

gada ieņēmumu izaugsme % + peļņas vai brīvās naudas plūsmas marža % ≥ 40.

Piemēri:

• 50% izaugsme un −10% marža = 40;
• 25% izaugsme un 20% marža = 45;
• 10% izaugsme un −20% marža = −10.

Tas mēģina līdzsvarot izaugsmi un efektivitāti. Ātri augošs uzņēmums drīkst būt nepelnošs, bet zaudējumiem jābūt samērīgiem ar izaugsmi.

Rule of 40 nav īpaši noderīgs idejas stadijā ar 500 € MRR. Agrīnā startupā investors vairāk skatīsies:

• vai dibinātāji saprot tirgu;
• vai aug kvalificētu lietotāju un klientu skaits;
• vai jaunās kohortas paliek labāk;
• vai ir skaidra maksāšanas gatavība;
• vai izaugsme nav nopirkta par nesamērīgu cenu;
• vai ir liels tirgus un ticams izplatīšanas ceļš;
• vai uzņēmums sasniedz savus iepriekš nosauktos mērķus.

Vēlāk svarīgāki kļūst ARR, gada izaugsme, NRR, gross margin, CAC payback, burn multiple un Rule of 40.

Kas investoriem var skaitīties “labs”?

Nav viena universāla tabula, tomēr spēcīgi signāli SaaS gadījumā var būt:

• konsekventa, nevis vienreizēja izaugsme;
• NRR virs 100%, īpaši B2B projektā ar paplašināšanās iespējām;
• churn, kas samazinās līdz ar projekta uzlabošanu;
• īss un kontrolējams CAC atmaksāšanās laiks;
• augsta bruto peļņas marža;
• pierādījums, ka viens klientu iegūšanas kanāls ir atkārtojams;
• jaunākas kohortas, kas aktivizējas un paliek labāk;
• saprātīga izaugsmes un naudas dedzināšanas attiecība.

Bessemer top mākoņuzņēmumu materiālos Rule of 40 izmantots kā efektivitātes orientieris, bet agrīniem, ļoti strauji augošiem uzņēmumiem tiek vērtēta arī daudz agresīvāka izaugsme. Tas nav “vidējais labs startups”; tie ir ambiciozu riska kapitāla uzņēmumu orientieri.

Ja uzņēmums neplāno piesaistīt riska kapitālu, tam nav jāimitē VC modelis. Pelnošam nišas SaaS ar 20% gada izaugsmi var būt lielisks bizness dibinātājam, pat ja tas neinteresē fondu, kurš meklē miljardu mēroga iznākumu.

Nozaru piemēri: kas katram projektam jāskatās?

SaaS

Svarīgākās metrikas:

• reģistrācijas un aktivizācija;
• trial-to-paid konversija;
• MRR un ARR;
• customer un revenue churn;
• GRR un NRR;
• CAC, LTV un payback;
• kohortu retention;
• projekta galvenās darbības biežums.

E-komercija

Svarīgākās metrikas:

• konversija uz pirkumu;
• vidējā pasūtījuma vērtība;
• bruto peļņas marža;
• groza pamešana;
• preču atgriešana;
• CAC un ROAS;
• atkārtoto pirkumu īpatsvars;
• ieņēmumi uz vienu apmeklētāju.

Piemēram, veikalam ar 2% konversiju, 80 € vidējo pirkumu un 50% bruto maržu viens apmeklētājs pirms citām izmaksām vidēji rada:

2% × 80 € × 50% = 0,80 € bruto peļņas.

Ja maksas apmeklētājs maksā 1,20 €, šis vienreizējais pirkums neatmaksājas. Modeli var glābt atkārtoti pirkumi vai lielāka pasūtījuma vērtība.

Marketplace

Svarīgākās metrikas:

• aktīvie pircēji un pārdevēji;
• piedāvājuma un pieprasījuma attiecība;
• laiks līdz pirmajam darījumam;
• veiksmīgi pabeigto darījumu īpatsvars;
• GMV jeb kopējā darījumu vērtība;
• take rate jeb platformas komisijas daļa;
• atkārtoti darījumi;
• tirgus likviditāte konkrētā kategorijā vai vietā.

Marketplace var būt 10 000 sludinājumu, bet tas joprojām var nestrādāt, ja pircēji nesaņem atbildes un darījumi nenotiek.

Mobilā vai patērētāju lietotne

Svarīgākās metrikas:

• instalācija uz reģistrāciju;
• aktivizācija;
• D1, D7 un D30 retention;
• DAU/MAU;
• sesiju biežums;
• maksājošo lietotāju īpatsvars;
• abonementa atjaunošana;
• atinstalēšana un churn.

B2B pārdošana

Svarīgākās metrikas:

• kvalificēti lead;
• demonstrācijas pieteikums uz notikušu demonstrāciju;
• demonstrācija uz piedāvājumu;
• piedāvājums uz noslēgtu darījumu;
• pārdošanas cikla ilgums;
• vidējā līguma vērtība;
• pipeline vērtība;
• atjaunošana un paplašināšana;
• CAC payback.

10 kvalificēti kontakti var būt vērtīgāki par 10 000 vietnes apmeklētāju.

Satura vai mediju projekts

Svarīgākās metrikas:

• unikālie apmeklētāji;
• iesaistītās sesijas;
• atgriešanās biežums;
• abonēšana e-pastam;
• saturs uz vienu sesiju;
• maksas abonementu konversija;
• abonentu noturēšana;
• ieņēmumi uz vienu lietotāju.

Vanity metrics: skaitļi, kas izskatās labi, bet var neko nenozīmēt

Vanity metrics nav vienmēr nevajadzīgas. Problēma rodas, ja tās tiek izmantotas svarīgāku rezultātu vietā.

Piemēri:

• kopējās reģistrācijas kopš projekta sākuma;
• lejupielādes bez aktīvas lietošanas;
• lapas skatījumi bez konversijas;
• sociālo tīklu sekotāji bez sasniedzamības un pārdošanas;
• gaidītāju saraksts bez atvērtiem e-pastiem un palaišanas konversijas;
• GMV bez platformas ieņēmumiem un maržas;
• “50% izaugsme” bez absolūtā sākuma skaitļa.

Labs pretjautājums ir:

Kādu biznesa lēmumu mēs pieņemsim, ja šis skaitlis pieaugs vai samazināsies?

Ja atbildes nav, iespējams, tā nav galvenā metrika.

North Star Metric

North Star Metric ir viens centrāls rādītājs, kas mēģina atspoguļot klientam radīto vērtību un projekta izaugsmi.

Tam nevajadzētu būt tikai ieņēmumiem vai reģistrācijām.

Piemēri:

• pabeigtas mācību nodarbības nedēļā;
• pabeigti darījumi marketplace;
• komandas, kas nedēļā kopīgi izpilda galveno darbību;
• veiksmīgi nosūtīti un apmaksāti rēķini;
• rezervācijas, kas tiešām notikušas.

North Star neizslēdz pārējās metrikas. Tā palīdz komandai fokusēties uz vienu projekta vērtības virzienu, bet blakus joprojām jāskatās kvalitāte, retention, ieņēmumi un izmaksas.

Kā mērīt: Google Analytics, projekta notikumi un Counter.dev

Google Analytics 4

Google Analytics var palīdzēt analizēt:

• lietotājus un sesijas;
• trafika avotus;
• landing page;
• iesaistītas sesijas;
• definētus svarīgos notikumus;
• kampaņas ar UTM parametriem;
• lietotāju ceļus vietnē vai aplikācijā.

Tas ir spēcīgs un plaši izmantots rīks, taču jāizveido korekta ieviešana. Ja pirkuma, reģistrācijas vai aktivizācijas notikums netiek nosūtīts pareizi, pārskats būs skaists, bet nepatiesīgs.

Jāņem vērā arī privātums, piekrišana un vietējās juridiskās prasības. Nevajadzētu automātiski pieņemt, ka jebkura Google Analytics konfigurācija Eiropā drīkst darboties bez piekrišanas mehānisma.

Counter.dev

Ja vajadzīgs tikai vienkāršs vietnes apmeklējuma pārskats, Counter.dev piedāvā daudz vieglāku pieeju. Pats pakalpojums norāda, ka neizmanto sīkdatnes, neveic IP adreses fingerprinting un neraksta žurnālos personīgi identificējošu apmeklētāja izsekošanu.

Tas var parādīt:

• unikālos apmeklētājus dienā;
• lapas;
• valstis;
• ierīces un pārlūkprogrammas;
• referrer avotus.

Tas ir ērts publiskai mājaslapai vai blogam, ja nevajag detalizētu individuālu funneli.

Taču Counter.dev neaizstāj projekta analītiku. Ja jāzina, cik lietotāju pabeidza pirmo nodarbību, izveidoja projektu, atgriezās pēc septiņām dienām vai atjaunoja abonementu, notikumi jāreģistrē pašā projektā vai specializētā analītikas sistēmā.

“Bez sīkdatnēm” arī automātiski neatrisina visus privātuma pienākumus. Joprojām jāizvērtē, kādi dati tiek vākti, kur tie nonāk un kas jānorāda privātuma politikā.

Projekta datubāze kā patiesības avots

Svarīgākie biznesa skaitļi bieži jāņem no paša projekta:

• reģistrācijas;
• aktivizācijas notikumi;
• abonementi;
• maksājumi;
• atcelšanas;
• lietotāju lomas;
• pabeigtas galvenās darbības.

Maksājumu platformas dati ir autoritatīvāki par reklāmas platformas “pirkumu”, bet projekta datubāze precīzāk par vietnes pageview parāda reālu lietošanu.

Ideālā gadījumā uzņēmumam ir skaidra metriku vārdnīca: ko tieši nozīmē “aktīvs lietotājs”, “klients”, “churn”, “reģistrācija” un “ieņēmumi”. Pretējā gadījumā divi komandas pārskati var dot atšķirīgus skaitļus un abi šķist pareizi.

Kādu vienkāršu dashboard vajag agrīnam startupam?

Sākumā nav nepieciešams ekrāns ar 80 grafikiem. Pietiek ar nelielu nedēļas vai mēneša pārskatu.

Piemēram:

1. kvalificētie apmeklējumi pa avotiem;
2. reģistrācijas un reģistrācijas konversija;
3. aktivizētie lietotāji un aktivizācijas īpatsvars;
4. aktīvie lietotāji atbilstošā periodā;
5. jauni maksājoši klienti;
6. MRR un tā izmaiņas;
7. churn un retention;
8. CAC pa kanāliem;
9. runway;
10. viena konkrēta North Star Metric.

Katram skaitlim jābūt salīdzinājumam ar iepriekšējo periodu un, ja iespējams, sadalījumam pa kohortām vai avotiem.

Svarīgākais nav “labs cipars”, bet spēja saprast, kāpēc tas mainījās

Investoru prezentācijā 20% mēneša izaugsme izskatās labi. Taču daudz vērtīgāks ir dibinātājs, kurš spēj paskaidrot:

• kurš kanāls radīja izaugsmi;
• vai jaunie klienti paliek;
• cik maksāja viņu iegūšana;
• vai pieauga arī ieņēmumi;
• vai rezultātu iespējams atkārtot;
• kas notiks, palielinot budžetu.

Labs startup nav tas, kuram visur ir “zaļi” skaitļi. Agrīnā stadijā daudzi rādītāji būs slikti. Labs uzņēmums ātri pamana, kur ir problēma, veic izmaiņu un redz, vai jaunā kohorta kļuvusi labāka.

Metrikas nav atzīme par pagātni. Tās ir instruments nākamā lēmuma pieņemšanai.