Как вы измеряете эффективность продаж и ценность клиента?
Если вы используете LTV:CAC, вы не одиноки. Когда я разговариваю с основателями о отслеживании показателей, более 90% обсуждений включают этот показатель как основной ориентир успеха: «LTV:CAC 4:1! У нас всё хорошо».
Но как вы можете быть уверены?
Вот моё мнение о том, почему LTV:CAC неточно отражает состояние бизнеса и как на самом деле следует измерять эффективность продаж и успех клиентов:
LTV:CAC рассчитывается с использованием трёх переменных (средний доход на клиента, отток и CAC), основанных на моменте времени, что не учитывает изменение поведения клиентов с течением времени и то, какая переменная вызывает это изменение.
- На ранней стадии почти ничего не фиксировано (например, идеальный профиль клиента, ценообразование и упаковка, движение к выходу на рынок, удержание, продукт и т. д.), и поэтому понятие количественной оценки «пожизненной ценности клиента» в один момент времени просто не имеет смысла и может завышать или занижать оценку того, что происходит в масштабе.
- CAC также будет довольно нестабильным из-за множества переменных, включая любые эксперименты, влияющие на GTM, например, платные объявления. Таким образом, использование единого числа CAC будет сложно использовать в качестве фиксированного предположения в расчёте LTV:CAC.
- Всё больше компаний переходят к модели «земля и расширение» или ценообразованию на основе потребления, поэтому эти три переменные меняются часто, даже ежедневно в некоторых случаях. Упрощая эти три переменные до одного числа, вы теряете видимость того, какая переменная вызывает изменения с течением времени и, следовательно, как определить, какие конкретные действия предпринять.
Вместо этого, анализ ежемесячных когорт клиентов для отслеживания эффективности продаж и оценки прироста ценности клиентов с течением времени является гораздо более эффективным способом для захвата и оценки тенденций в поведении клиентов с течением времени.
- Рассчитывайте CAC для каждой когорты и измеряйте, сколько времени требуется каждой когорте, чтобы окупить CAC, что я называю уравнением окупаемости затрат на привлечение клиентов (CCAC Payback).
- Анализируйте доход от клиентов, рассматривая, как когорты работают с течением времени, используя то, что я называю анализом ценности клиента (CVA).
Вместо отслеживания традиционного LTV:CAC я предлагаю рассматривать продольные данные и выделять тенденции, которые происходят внутри одной когорты и между несколькими когортами. Это можно сделать, рассматривая CCAC Payback (эффективность продаж) и проводя CVA для отслеживания выручки по когортам с течением времени (удержание чистых доходов).
LTV:CAC игнорирует изменения в поведении клиентов с течением времени
Традиционно LTV рассчитывается путём деления среднего дохода на клиента на отток выручки. Но это не отражает истинную эффективность бизнеса.
Начнём с числителя — средний доход на клиента (ARPC).
- Во-первых, усреднение доходов по клиентской базе не даёт достаточно детального представления о том, как каждый клиент работает с течением времени. В приведённом ниже примере каждый месяц имеет одинаковый «средний доход на клиента», однако у каждого клиента кардинально разный опыт работы с продуктом и, следовательно, для анализа выявляются разные проблемы.
- Во-вторых, и что более важно, ARPC скрывает потенциальную траекторию развития клиентов. Допустим, у вас есть 10 клиентов, которые выросли с 1 тыс. долларов в месяц выручки в месяц 1 до 10 тыс. в месяц 8. Затем вы приобретаете 10 клиентов, которые платят по 1 тыс. в месяц 1. Каков средний доход на клиента? Математически ответ должен быть 5,5 тыс., но я бы сказал, что статическое среднее скрывает истинное поведение клиентов. Простое использование традиционного ARPC игнорирует потенциальный рост ваших новых клиентов в течение предстоящего 8-месячного периода.
Теперь давайте посмотрим на знаменатель (отток выручки). Есть ли у ранней стадии компании фундаментальное понимание своего устойчивого состояния оттока выручки? Вряд ли. Также что произойдёт, если клиенты расширятся и будет чистый отрицательный отток (например, удержание выше 100%)? Математика не имеет смысла при отрицательном LTV. Ранние стадии компаний обычно сосредоточены на настройке продукта, оттачивании ICP и экспериментировании с ценообразованием и упаковкой (например, тестирование freemium и бесплатных пробных версий). Едва ли когда-либо есть окончательные точки данных, которые могут определить, каким будет устойчивый отток, когда так быстро меняются множество переменных.
Наконец, обратимся к CAC. Подобно Revenue Churn, CAC в LTV:CAC является измерением в один момент времени, и на ранней стадии колеблется по мере роста компании и экспериментов с различными методами выхода на рынок. Платный маркетинг, контент-маркетинг, посещение конференций и найм персонала, которому нужно время для наращивания потенциала, могут влиять на CAC, особенно в начале, до того, как будет достигнута эффективность.
Итак, что же использовать вместо этого? Когортный анализ.
На ранних этапах бурного экспериментирования требуется время, чтобы полностью оптимизировать каждый элемент бизнеса. Как я уже говорил, так много переменных меняют стоимость привлечения клиента, ценность этого клиента и удержание этого клиента. Если вы используете книгу сценариев для SDR, время найма, наращивания потенциала, обучения, коучинга и т. д. существенно изменит производительность, что неизбежно меняет CAC.
Первый ключевой анализ, который я бы провёл, — это анализ CCAC Payback — рассчитайте CAC для каждой когорты (CCAC) и затем посмотрите, сколько времени требуется каждой когорте, чтобы окупить CCAC (в идеале на основе валовой прибыли).
Теперь давайте посмотрим на фактическую производительность когорты. Здесь мы хотим отслеживать ежемесячную валовую прибыль на одного клиента когорты, начавшей в том же месяце. Итак, теперь у нас есть как CCAC (Y), так и валовая прибыль на когорту (X) по когортам (когорта января, когорта февраля и т. д.).
Чтобы использовать модель CCAC Payback, мы хотим увидеть, в какой момент (в каком месяце T) сумма валовой прибыли в месяц (X) превысит CCAC (Y) для каждой когорты.
Теперь давайте рассмотрим пример улучшения CCAC Payback. На приведённом ниже графике мы видим каждую когорту по строкам, начиная с февральских клиентов (приобретённых за счёт расходов на продажи и маркетинг, которые произошли в предыдущем месяце). Числа, обведённые по строке, представляют собой валовую прибыль от каждой когорты в соответствующем месяце. По мере продвижения вправо каждый столбец отслеживает новый месяц (месяц 1, месяц 2 и т. д.) и совокупную валовую прибыль, которую вносит каждая когорта через этот конкретный месяц.
Важно отметить, что эти строки когорт вычисляют достигнутую валовую прибыль, а не теоретический вклад. Это означает, что мы используем совокупную валовую прибыль для расчёта истинной окупаемости.
Целевой CCAC Payback должен быть следующим:
Пока окупаемость CCAC попадает в этот диапазон, вы будете знать, что у вас есть эффективный механизм продаж.
Теперь второй ключевой анализ, который я бы провёл для оценки роста когорты с течением времени, — это анализ ценности клиента. Это упражнение отслеживает удержание чистых доходов (NDR) внутри когорты, чтобы увидеть, увеличивается ли выручка на одного клиента (через дополнительные продажи или расширение) или уменьшается (через понижение рейтинга или отток) с течением времени.
Для каждой когорты отслеживайте процент выручки за каждый месяц (месяц 2, месяц 3 и т. д.) по сравнению со значением начального месяца (месяц 1).
В приведённой выше таблице мы видим, что каждая когорта начинает с месяца 1 со 100% удержания выручки, а затем каждый месяц после этого будет иметь новые цифры выручки, которые следует сравнивать с месяцем 1 в процентах.
В качестве примера ниже показано, что CVA демонстрирует рост ценности клиента. Глядя как внутри, так и между когортами (глаза движутся как сверху вниз, так и слева направо на диаграмме), мы видим, что NDR улучшается. Для компаний на ранней стадии это означает, что эксперименты, такие как усовершенствование продукта, инвестиции в успех клиентов и улучшение процесса адаптации, вероятно, работают.
Для всех типов бизнеса наивысшим качеством когортной производительности является NDR выше 100%. Отток — это дырявое ведро, которое преследует любой бизнес с проблемой оттока, поэтому достижение NDR выше 100% является общей целью. Лучшая производительность компании — это достижение 120–150% годового NDR последовательно по всем когортам (улучшение NDR по когортам — это ещё лучше).
Подводя итог, при рассмотрении производительности когорт мы хотим задать два вопроса:
- Улучшается ли окупаемость, т. е. можем ли мы выйти в ноль по CCAC раньше в более поздних когортах по сравнению со старыми?
- Растут ли когорты и демонстрируют ли признаки расширения с течением времени? Видим ли мы, что новые когорты расширяются быстрее, чем старые, в CVA?
Чтобы оценить эффективность продаж и состояние клиентов, я настоятельно рекомендую основателям на ранней стадии использовать эти фреймворки, а не LTV:CAC. CCAC Payback и CVA предлагают более детальный анализ, который можно использовать для мониторинга производительности на уровне когорт и, в конечном итоге, помочь вам принимать более взвешенные решения при построении вашей компании в долгосрочной перспективе.