Data Driven Decisions
2.1K subscribers
502 photos
16 videos
18 files
398 links
Канал о том, как принимать решения на основе данных. Юнит-экономика, метрики и финансовое моделирование. Оцифровка бизнес процессов и многое другое. Делаем бизнес осознано.

Для связи @daniilkhanin
Download Telegram
МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНОГО ВОЗВРАТА В ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
Я давно занимаюсь созданием финансовых моделей для стартапов, причем самых различных видов деятельности. В общем виде мои модели строятся по принципу — стартап отвечает только своими компетенциями и только за метрики продукта, на которые он может влиять, по этому строиться юнит-экономика и по ней уже автоматически заполняется P&L план.

Этот подход позволяет получать финансовые модели, которые основатель может объяснить инвестору, получить полезную информацию для себя о перспективах такого бизнеса, слабых местах команды и т.д.

При создании таких моделей, я описываю юнит-экономику на начало плана и на последний период плана. Получив для каждой продуктовой метрики два значения, начальное и конечное. Далее надо просто каким то образом растянуть значения от начального до конечного. Я использую экспоненциальный подход, это когда значение прирастает не равномерно, а постепенно, сначала небольшими значениями и потом все больше и больше. В итоге приходим к требуемым значениям.

Далее на https://khanin.info/blog/138
👍3
С новым годом! Пусть у всех все будет хорошо, мира, побед и достижений. А это просто иллюстрация, которая сравнивает как разный тип роста метрики выглядит со временем, в будущем я планирую добавить в свои инструменты и другие методики роста метрик.
9
Данная финансовая модель подойдет для начинающих бизнес проектов работающих с подписной моделью SaaS, при этом считается, что отток аудитории в когортах происходит равномерно. В рамках модели задаются параметры бизнеса и с использованием юнит-экономики строиться финансовая модель, в которой автоматически рассчитываются, требуемые инвестиции, возврат инвестиций для инвестора с учетом его доли, рассчитываются NPV, IRR, юнит-экономика и строятся когорты посетителей.
https://khanin.info/templates/saas
🔥10👍1
Помните эту картинку? Пришло время написать статью.

Недавно мне задали вопрос, а какие механизмы роста я закладываю в свои финансовые модели. Значит пришло время рассказать. Вообще проблема эта связана с тем, что бизнесу в своей финансовой модели необходимо показывать рост период к периоду, например, за год, компания должна вырасти на 20%, или показывать рост 15% месяц к месяцу если это стартап и так далее. Все эти цифры весьма условные, и зачастую, основатели создавая свои модели не понимают, как именно им закладывать рост показателей, да так, чтобы этот рост выглядел реалистично, ведь все метрики связаны между собой и изменение одной влечет изменение других.

https://khanin.info/blog/139
👍5
Учет сезонных колебаний при финансовом моделировании

При моделировании финансового плана доходов и расходов, предпринимателю нужно закладывать разные модели роста показателей, как это можно делать я рассказал в статье Сравнение разных темпов роста для стартапа. Но этого недостаточно, особенно если ваш бизнес подвержен сезонным колебаниям, то надо учесть, как будут изменяться ваши показатели с учетом этих сезонных колебаний.

С одной стороны эта задача может показаться простой, ведь мы просто имеет некие коэффициенты, которые задают отклонения от нормального значения. Однако у нас с вами моделирование, то есть мы задаем только начальное значение и конечное значение показателя, и как бы не изменялись эти показатели со временем, в результате в последнем периоде мы должны получить требуемое нами значение с учетом сезонного коэффициента приходящегося на этот период. Кроме этого, сама динамика роста должна соответствовать модели — экспонента, линейный рост или сигмойда.

Как работает алгоритм. Сначала мы применяем обычные сезонные коэффициенты к нашему показателю, который моделируем в течении всех периодов планирования, как обычно. Затем мы должны вычислить для последнего периода коэффициент корректировки, так, чтобы в последнем месяце с учетом сезонного коэффициента получалось нужное нам значение.

Например, наше целевое значение метрики UA = 100 000, и выпадает оно на декабрь, для которого у нас определен сезонный коэффициент 150%, то есть при обычном применении должно получиться 150 000, но нам нужно именно 100 000, значит нам нужен корректирующий коэффициент k=100 000 / (150% × 100 000) = 0.67 после этого мы все значения нашего показателя корректируем на этот коэффициент и получает правильное распределение с учетом сезонных колебаний.

https://khanin.info/blog/140
Начали выходить ролкии этого года, налетай.

Большинство людей знакомиться с юнит-экономикой через формулу Красинского:
CM = UA x (CLTV x C1 – CPA)
или более упрощенный ее вариант Дэвида Скока:
CM = B x (CLTV – CAC)
Строго говоря это одна и та же формула, просто Илья придал ей вид, который позволяет принимать решения по улучшению продукта. На самом деле разобраться с этим не очень сложно.

https://www.youtube.com/watch?v=2RmKih_vxAs
👍85
совсем, забыл, сегодня же вышел мой новый ролик, про смешанную модель.

В данном видео я рассказываю о формуле расчета валовой прибыли Красинского-Ханина для смешанных моделей монетизации, таких как рекламная или лидогенерационная модели.

https://www.youtube.com/watch?v=Rskmj2dqt7E
👍82
Друзья, привет! Сегодня я хочу просто поделиться о том, что мой друг, с которым я прошел не один год, вместе мы инвестировали и помогали Рентмании, запустил свой канал в котором делиться новосятми и советами, о том, как делать бизнес. Люда Булавкина, очень опытный предприниматель, которая создала не один свой бизнес, помогла большому числу стартапов. Мне нравится ее подход к делу и опыт. В общем рекомендую и к ней можно обращаться за советами. Она имеет опыт в модной индустрии, в b2c (запускала youdo и rentmania) да и не только. В общем, прошу любить и жаловать https://t.me/+5r2NsNbSW1U3ZTYy

Это мой личный пост от души, если пост реклмный, я буду помечать его в начале отбивкой, что это реклама, так что прошу понять. Просто от души.
👍6🔥2