Этот дизайн говно / Ваш продукт/фича дерьмо / Этот рисерч полное дно
Скорее всего вы слышали такие фразы в рабочей коммуникации.
Когда вы слышите эти слова с большой вероятностью эмоции начинают брать верх, кровь вскипает. И ваш вполне вероятный ответ на такой выпад - нахамить, выдав что-то вроде “Нет, это у тебя говно” или “Да ты сам просто ноль/не шаришь/ничего не умеешь, что ты лезешь”.
Когда ваш собеседник использует полуцензурные высказывания с расплывчатой формулировкой, более правильным поведением будет использовать прием “Поясни”:
- Что ты подразумеваешь под словом “говно”?
- Какой смысл ты вкладываешь в понятие “дерьмо”?
- Что в твоем понимании “полное дно”?
Высока вероятность, что ваш собеседник на фразу “Что ты подразумеваешь под словом “говно”?” ответит “Ну ты же сам должен видеть, что фича никакая! Это очевидно” или “Ну ты сам догадайся/подумай”.
При таком развитии событий ни в коем случае нельзя отступать и надо просить конструктивно детализировать обратную связь до конца “Я хочу понять, какой смысл ты вкладываешь в понятие “никакая”. Почему она “никакая”?”
Далее возможно 2 варианта развития событий:
1. Собеседник даст вам ценный фидбэк, который не смог сформулировать в первой фразе, но он у него есть: “Да потому что в самом верху выдачи надо отображать в первую очередь тех клиентов, которые заносят нам бОльший чек” или “Потому что я хочу, чтобы ты подобные фичи согласовывал со мной” (не факт, что надо "согласовывать", но зато есть уже вполне конкретный повод обсудить проблему/недовольство)
2. У собеседника нет конструктивной обратной связи, он начнет теряться, никаких аргументов не будет… Разговор закончится вашей фразой “Ну понятно, в следующий раз лучше приноси конструктивный фидбэк”.
#коммуникация
Скорее всего вы слышали такие фразы в рабочей коммуникации.
Когда вы слышите эти слова с большой вероятностью эмоции начинают брать верх, кровь вскипает. И ваш вполне вероятный ответ на такой выпад - нахамить, выдав что-то вроде “Нет, это у тебя говно” или “Да ты сам просто ноль/не шаришь/ничего не умеешь, что ты лезешь”.
Когда ваш собеседник использует полуцензурные высказывания с расплывчатой формулировкой, более правильным поведением будет использовать прием “Поясни”:
- Что ты подразумеваешь под словом “говно”?
- Какой смысл ты вкладываешь в понятие “дерьмо”?
- Что в твоем понимании “полное дно”?
Высока вероятность, что ваш собеседник на фразу “Что ты подразумеваешь под словом “говно”?” ответит “Ну ты же сам должен видеть, что фича никакая! Это очевидно” или “Ну ты сам догадайся/подумай”.
При таком развитии событий ни в коем случае нельзя отступать и надо просить конструктивно детализировать обратную связь до конца “Я хочу понять, какой смысл ты вкладываешь в понятие “никакая”. Почему она “никакая”?”
Далее возможно 2 варианта развития событий:
1. Собеседник даст вам ценный фидбэк, который не смог сформулировать в первой фразе, но он у него есть: “Да потому что в самом верху выдачи надо отображать в первую очередь тех клиентов, которые заносят нам бОльший чек” или “Потому что я хочу, чтобы ты подобные фичи согласовывал со мной” (не факт, что надо "согласовывать", но зато есть уже вполне конкретный повод обсудить проблему/недовольство)
2. У собеседника нет конструктивной обратной связи, он начнет теряться, никаких аргументов не будет… Разговор закончится вашей фразой “Ну понятно, в следующий раз лучше приноси конструктивный фидбэк”.
#коммуникация
👍74👏14🔥5
Задание в студию. Кто из вас самый крутой в коммуникации?
Вижу интерес к теме коммуникации, поэтому вот вам кейсик!
Вы продакт. В компании есть сотрудник, который все время до вас докапывается (и вам кажется, что он токсичный O_o). Он является вашим пиром (то есть это другой продакт). У вас при этом достаточно загруженный график, несколько стримов, которыми вы занимаетесь… В общем, все как обычно. А тут еще лишняя нервотрепка “от своего”.
На одной из встреч, на которой присутствует 10 участников, вы говорите “Мы пока не проработали финальный подход к созданию инструмента сбора обратной связи от пользователей по триггерам. Еще не учли все точки CJM и потенциальные блокеры”.
Ваш пир говорит фразу: “Да что там так долго делать. Я в предыдущей компании эту штуку за вечер нормально сделал!”
Ваши варианты ответов на этот публичный выпад в вашу сторону пишите в комментариях.
Спустя некоторое время я напишу свой вариант)
#коммуникация
Вижу интерес к теме коммуникации, поэтому вот вам кейсик!
Вы продакт. В компании есть сотрудник, который все время до вас докапывается (и вам кажется, что он токсичный O_o). Он является вашим пиром (то есть это другой продакт). У вас при этом достаточно загруженный график, несколько стримов, которыми вы занимаетесь… В общем, все как обычно. А тут еще лишняя нервотрепка “от своего”.
На одной из встреч, на которой присутствует 10 участников, вы говорите “Мы пока не проработали финальный подход к созданию инструмента сбора обратной связи от пользователей по триггерам. Еще не учли все точки CJM и потенциальные блокеры”.
Ваш пир говорит фразу: “Да что там так долго делать. Я в предыдущей компании эту штуку за вечер нормально сделал!”
Ваши варианты ответов на этот публичный выпад в вашу сторону пишите в комментариях.
Спустя некоторое время я напишу свой вариант)
#коммуникация
🔥14❤6👍3
Продуктовая насмотренность | Евгений Гурьянов
Задание в студию. Кто из вас самый крутой в коммуникации? Вижу интерес к теме коммуникации, поэтому вот вам кейсик! Вы продакт. В компании есть сотрудник, который все время до вас докапывается (и вам кажется, что он токсичный O_o). Он является вашим пиром…
Спасибо всем тем, кто написал свои варианты ответов!
Это не математика, тут нет стопроцентно правильного ответа))
Ниже мой вариант ответа, который основан на моем опыте.
Кейс я начал со следующей фразы: "В компании есть сотрудник, который все время до вас докапывается (и вам кажется, что он токсичный O_o)." То есть подобный выпад в ваш адрес уже далеко не первый. Сейчас мы не обсуждаем, какие тараканы в голове у коллеги (например, он может просто самоутверждаться за счет вас).
Ваш пир (продакт): “Да что там так долго делать. Я в предыдущей компании эту штуку за вечер нормально сделал!”
Вы: "Для чего ты мне сейчас при всех это сказал?" - говорите медленно четко спокойным голосом (без эмоций), смотря пристально на коллегу (в оффлайне, конечно, эффект круче).
Скорее всего ваш коллега смутится, так как ожидал он совсем другого (что вы промолчите, либо неуверенно начнете оправдываться, либо выйдете на эмоции, либо аккуратно предложите 121...). Он начнет говорить что-то типа: "Ну потому что это очень долго. Я думаю, что можно гораздо быстрее..."
(!!!) Вы, не отступая от своего: "Я спрашиваю не "почему", а "для чего" ты мне это сказал сейчас при всех. Именно для чего. Какова твоя цель?"
Коллега скорее всего смутится еще сильнее. Может быть что-то даже ответит, весьма неуверенно ответит.
Вот сейчас можете увести обсуждение в сторону 121 (один на один): "Так, давай тогда обсудим этот момент после встречи, уже 121. Продолжаем дальше идти по статусам? Кто там следующий?" (тут возвращаетесь к регламенту встречи).
Почему я считаю, что такая модель поведения в нашем кейсе Ок:
1. В вашу сторону в очередной раз сделали публичный выпад (из условия кейса). Если на него не ответить, то выпады с большой вероятностью будут продолжаться. А вы останетесь мальчиком для биться.
По моему опыту, даже 121 с коллегой может не помочь: на 121-не вам скажут "Ой, я не знал, что тебя это задело. Сорян, постараюсь больше так не делать", а потом все повторится.
2. Ваш ответ не агрессивен, не токсичен, не эмоционален. Вы напрямую спрашиваете у коллеги, какова его цель и мотивация говорить такие вещи публично. Также вы не превращаете встречу в конфронтацию.
3. Вы отвечаете публично, чтобы сохранить (даже укрепить) свой статус. А потом на 121 с коллегой обсуждаете глубже причины такого его отношения к вам (а может быть и не только к вам).
(!) Предупреждение: в нашем кейсе мы применяли этот прием к тому, кто стоит с вами на одной ступени; если вдруг (вдруг) захотите применить этот прием к тому, кто стоит выше вас, то подумайте 100500 раз/делайте это оооочень аккуратно)
#коммуникация
Это не математика, тут нет стопроцентно правильного ответа))
Ниже мой вариант ответа, который основан на моем опыте.
Кейс я начал со следующей фразы: "В компании есть сотрудник, который все время до вас докапывается (и вам кажется, что он токсичный O_o)." То есть подобный выпад в ваш адрес уже далеко не первый. Сейчас мы не обсуждаем, какие тараканы в голове у коллеги (например, он может просто самоутверждаться за счет вас).
Ваш пир (продакт): “Да что там так долго делать. Я в предыдущей компании эту штуку за вечер нормально сделал!”
Вы: "Для чего ты мне сейчас при всех это сказал?" - говорите медленно четко спокойным голосом (без эмоций), смотря пристально на коллегу (в оффлайне, конечно, эффект круче).
Скорее всего ваш коллега смутится, так как ожидал он совсем другого (что вы промолчите, либо неуверенно начнете оправдываться, либо выйдете на эмоции, либо аккуратно предложите 121...). Он начнет говорить что-то типа: "Ну потому что это очень долго. Я думаю, что можно гораздо быстрее..."
(!!!) Вы, не отступая от своего: "Я спрашиваю не "почему", а "для чего" ты мне это сказал сейчас при всех. Именно для чего. Какова твоя цель?"
Коллега скорее всего смутится еще сильнее. Может быть что-то даже ответит, весьма неуверенно ответит.
Вот сейчас можете увести обсуждение в сторону 121 (один на один): "Так, давай тогда обсудим этот момент после встречи, уже 121. Продолжаем дальше идти по статусам? Кто там следующий?" (тут возвращаетесь к регламенту встречи).
Почему я считаю, что такая модель поведения в нашем кейсе Ок:
1. В вашу сторону в очередной раз сделали публичный выпад (из условия кейса). Если на него не ответить, то выпады с большой вероятностью будут продолжаться. А вы останетесь мальчиком для биться.
По моему опыту, даже 121 с коллегой может не помочь: на 121-не вам скажут "Ой, я не знал, что тебя это задело. Сорян, постараюсь больше так не делать", а потом все повторится.
2. Ваш ответ не агрессивен, не токсичен, не эмоционален. Вы напрямую спрашиваете у коллеги, какова его цель и мотивация говорить такие вещи публично. Также вы не превращаете встречу в конфронтацию.
3. Вы отвечаете публично, чтобы сохранить (даже укрепить) свой статус. А потом на 121 с коллегой обсуждаете глубже причины такого его отношения к вам (а может быть и не только к вам).
(!) Предупреждение: в нашем кейсе мы применяли этот прием к тому, кто стоит с вами на одной ступени; если вдруг (вдруг) захотите применить этот прием к тому, кто стоит выше вас, то подумайте 100500 раз/делайте это оооочень аккуратно)
#коммуникация
🔥24👍19❤6🤓3🤔1
В канале будет рубрика "Эксперт отвечает". В ней я буду задавать тематические вопросы Экспертам и постить сюда ответы уважаемых людей.
Первый гость - Алексей Чиков, которого я считаю очень неплохим экспертом в коммуникации.
—————
Немного о Лехе. Более 15 лет в ИТ, продуктовом менеджменте и работе с инновациями. Сейчас независимый консультант в области стратегии и продуктового менеджмента, а также ментор и эдвайзор нескольких стартапов. В прошлом - VP по продукту и развитию бизнеса в Rutube, руководитель блока внутренних инноваций в Банке ВТБ, отвечал за В2С мобильные продукты в Лаборатории Касперского и Paragon Software.
В годы нашей совместной работы в Лаборатории Касперского Лёха сделал большой вклад в формирование меня, как мощного и опытного продуктового менеджера. За что я ему безмерно благодарен!
—————
* Расскажи про один свой факап в коммуникации
Наверное, самый большой факап в коммуникации был у меня на достаточно раннем этапе моей карьеры, когда в переписке с одним моим коллегой (пусть будет А) я нелестно отзывался о другом коллеге (Б) и его решениях, а потом несколько веток спустя, коллега А случайно (или специально) форварднул переписку с вопросом коллеге Б, сделав тем самым доступным для чтения историю переписки и мои отзывы о нем.
Это мне достаточно сильно подпортило отношения с коллегой Б и я потом долго их восстанавливал. В результате я на своей шкуре усвоил золотое правило «Когда пишешь что-то в переписке (не важно в письмах или в мессенджере), всегда будь готов, что эта переписка может в любой момент времени улететь кому угодно, в том числе тем людям, о которых ты там пишешь. Поэтому не пиши то, чтобы ты не хотел/не готов был бы сказать человеку в лоб».
Первый гость - Алексей Чиков, которого я считаю очень неплохим экспертом в коммуникации.
—————
Немного о Лехе. Более 15 лет в ИТ, продуктовом менеджменте и работе с инновациями. Сейчас независимый консультант в области стратегии и продуктового менеджмента, а также ментор и эдвайзор нескольких стартапов. В прошлом - VP по продукту и развитию бизнеса в Rutube, руководитель блока внутренних инноваций в Банке ВТБ, отвечал за В2С мобильные продукты в Лаборатории Касперского и Paragon Software.
В годы нашей совместной работы в Лаборатории Касперского Лёха сделал большой вклад в формирование меня, как мощного и опытного продуктового менеджера. За что я ему безмерно благодарен!
—————
* Расскажи про один свой факап в коммуникации
Наверное, самый большой факап в коммуникации был у меня на достаточно раннем этапе моей карьеры, когда в переписке с одним моим коллегой (пусть будет А) я нелестно отзывался о другом коллеге (Б) и его решениях, а потом несколько веток спустя, коллега А случайно (или специально) форварднул переписку с вопросом коллеге Б, сделав тем самым доступным для чтения историю переписки и мои отзывы о нем.
Это мне достаточно сильно подпортило отношения с коллегой Б и я потом долго их восстанавливал. В результате я на своей шкуре усвоил золотое правило «Когда пишешь что-то в переписке (не важно в письмах или в мессенджере), всегда будь готов, что эта переписка может в любой момент времени улететь кому угодно, в том числе тем людям, о которых ты там пишешь. Поэтому не пиши то, чтобы ты не хотел/не готов был бы сказать человеку в лоб».
👍24❤2👏2🤓2
* Леха, назови самый крутой хак в коммуникации, которому ты научился за свою жизнь
Наверное, самый полезный хак я вынес с тренинга, который у нас вёл бывший дипломат и выпускник МГИМО и, до сих пор считаю, что суть этого тренинга должны преподавать в обязательном порядке в средней школе (может даже в старших классах началки), тогда все человечество будет жить капельку счастливее.
Суть - вся коммуникация делится на 3 составляющих:
- «Текст» - это то, что вы говорите или пишите напрямую (слова)
- «Подтекст» - это то, что вы имеете в виду/тот смысл, который вы вкладываете в коммуникацию
- «Контекст» - это те условия/знания/информация/настроение (да что угодно) из которых ВЫ даёте коммуникацию и в которых находится ваш собеседник, принимающий эту коммуникацию (соответственно, если вы принимающая сторона, то просто отзеркальте написанное выше).
«Текст» это достаточно статичная история в коммуникации, которая проходя через фильтр «Контекста» превращается в «Подтекст».
И вот как раз на «Подтекст» все и обижаются, получают неверный смысл, интерпретацию. Короче, именно в результате трактования текста и получается мискоммуникация.
И единственным решением этой проблемы является «выравнивания контекста» - это значит в любой коммуникации никогда не бывает лишним рассказать собеседнику почему вы это говорите, что вы знаете, чего хотите добиться, в каком вы настроении или исходя из чего это говорите. Все эти активности приведут к выравниванию контекста и уменьшат расхождение в «Подтексте», что и кратно повысит качество коммуникации.
И помните - если вам что-то кажется очевидным и не стоящем того, чтобы про это упомянуть или сказать, 9/10, что вашему собеседнику это как раз неочевидно и вы вместе споткнетесь именно в этом месте
Наверное, самый полезный хак я вынес с тренинга, который у нас вёл бывший дипломат и выпускник МГИМО и, до сих пор считаю, что суть этого тренинга должны преподавать в обязательном порядке в средней школе (может даже в старших классах началки), тогда все человечество будет жить капельку счастливее.
Суть - вся коммуникация делится на 3 составляющих:
- «Текст» - это то, что вы говорите или пишите напрямую (слова)
- «Подтекст» - это то, что вы имеете в виду/тот смысл, который вы вкладываете в коммуникацию
- «Контекст» - это те условия/знания/информация/настроение (да что угодно) из которых ВЫ даёте коммуникацию и в которых находится ваш собеседник, принимающий эту коммуникацию (соответственно, если вы принимающая сторона, то просто отзеркальте написанное выше).
«Текст» это достаточно статичная история в коммуникации, которая проходя через фильтр «Контекста» превращается в «Подтекст».
И вот как раз на «Подтекст» все и обижаются, получают неверный смысл, интерпретацию. Короче, именно в результате трактования текста и получается мискоммуникация.
И единственным решением этой проблемы является «выравнивания контекста» - это значит в любой коммуникации никогда не бывает лишним рассказать собеседнику почему вы это говорите, что вы знаете, чего хотите добиться, в каком вы настроении или исходя из чего это говорите. Все эти активности приведут к выравниванию контекста и уменьшат расхождение в «Подтексте», что и кратно повысит качество коммуникации.
И помните - если вам что-то кажется очевидным и не стоящем того, чтобы про это упомянуть или сказать, 9/10, что вашему собеседнику это как раз неочевидно и вы вместе споткнетесь именно в этом месте
🔥27❤7👍4
О чем мне написать следующую серию постов в канале?
Anonymous Poll
31%
Что ты думаешь про ворк-лайф баланс?
32%
Найм, собеседования
37%
Бизнес-модели и ценообразование
35%
Структурность и системность
17%
Пиши дальше про коммуникацию
итак, по результатам на поздний вечер 29.04 в опросе победила тема "Бизнес-модели и ценообразование" (38%), на втором месте "Структурность и системность" (37%).
—————
55 бизнес-моделей в применении к вашему бизнесу
Один из эффективных способов усвоить какое-то знание - это прочитать/прослушать конкретную тему и сразу применять её на практике, прикладывать новые знания к тому, с чем вы уже знакомы.
—————
Когда мы искали дополнительные источники выручки в DocDoc (СберЗдоровье), мы решили посмотреть на текущий бизнес под призмой различных бизнес моделей.
1. Мы взяли книгу Оливера Грассмана "Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов".
В этой книге вы найдете подробное описание бизнес-моделей, историю их развития и советы о том, в каких случаях стоит взять на вооружение тот или иной шаблон.
Я позаботился о читателях канала и откопал эту ссылку. По ней вы найдете Google таблицу, в которой все модели сведены в удобном формате.
Пример:
- Тип: GUARANTEED AVAILABILITY / Гарантированная доступность (наличие)
- Описание: Необходимый товар/сервис всегда в наличии по запросу
- Примеры компаний: NetJets (1964), PHH Corporation (1986), IBM (1995), Hilti (2000), MachineryLink (2000), ABB Turbo Systems (2010)
2. Затем мы попытались в рамках брейншторма переложить каждую из моделей на наш бизнес.
Всем рекомендую это упражнение. Выделяете 2 часа вечером, приглашаете на встречу других продактов, аналитиков, дизайнеров из компании, открываете файлик и брейнштормите.
—————
А вот примеры того, что получилось у нас:
GUARANTEED AVAILABILITY / Гарантированная доступность (наличие):
- Эксклюзивные слоты (всегда доступные слоты на праймтайм)
- Срочный выезд на дом (гарантированно будем в теч. двух часов)
- Срочная запись к врачу (фильтр сходить к врачу в ближайшие два часа)
CASH MACHINE / Денежная машина. Сбор денег вперед:
- Предоплата с клиник за лидов
- Пользователи платят за доступ к базе
HIDDEN REVENUE / Скрытая выручка:
- Реклама на сайте
- Продавать фитнес-курсы/оздоровительные программы
CROSS SELLING / Кросс-продажи:
- Запись на диагностику ведем также в запись к врачам
- Телемед к врачу
- И у нас есть Сбер (не только линейка DocDoc)
FREEMIUM / Бесплатная базовая версия + платные дополнения
- Отдельное премиум-размещение
- Слоты к звёздным врачам
- Доступ к чтению отзывов/рейтингу
- Как пользователь можешь направить запрос другому настоящему пользователю и спросить как врач
Очевидно, часть результатов брейншторма можно отнести к "наркомании". Но другая часть дает крутые идеи, которые можно реально использовать в бизнесе.
#бизнесмодели
—————
55 бизнес-моделей в применении к вашему бизнесу
Один из эффективных способов усвоить какое-то знание - это прочитать/прослушать конкретную тему и сразу применять её на практике, прикладывать новые знания к тому, с чем вы уже знакомы.
—————
Когда мы искали дополнительные источники выручки в DocDoc (СберЗдоровье), мы решили посмотреть на текущий бизнес под призмой различных бизнес моделей.
1. Мы взяли книгу Оливера Грассмана "Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов".
В этой книге вы найдете подробное описание бизнес-моделей, историю их развития и советы о том, в каких случаях стоит взять на вооружение тот или иной шаблон.
Я позаботился о читателях канала и откопал эту ссылку. По ней вы найдете Google таблицу, в которой все модели сведены в удобном формате.
Пример:
- Тип: GUARANTEED AVAILABILITY / Гарантированная доступность (наличие)
- Описание: Необходимый товар/сервис всегда в наличии по запросу
- Примеры компаний: NetJets (1964), PHH Corporation (1986), IBM (1995), Hilti (2000), MachineryLink (2000), ABB Turbo Systems (2010)
2. Затем мы попытались в рамках брейншторма переложить каждую из моделей на наш бизнес.
Всем рекомендую это упражнение. Выделяете 2 часа вечером, приглашаете на встречу других продактов, аналитиков, дизайнеров из компании, открываете файлик и брейнштормите.
—————
А вот примеры того, что получилось у нас:
GUARANTEED AVAILABILITY / Гарантированная доступность (наличие):
- Эксклюзивные слоты (всегда доступные слоты на праймтайм)
- Срочный выезд на дом (гарантированно будем в теч. двух часов)
- Срочная запись к врачу (фильтр сходить к врачу в ближайшие два часа)
CASH MACHINE / Денежная машина. Сбор денег вперед:
- Предоплата с клиник за лидов
- Пользователи платят за доступ к базе
HIDDEN REVENUE / Скрытая выручка:
- Реклама на сайте
- Продавать фитнес-курсы/оздоровительные программы
CROSS SELLING / Кросс-продажи:
- Запись на диагностику ведем также в запись к врачам
- Телемед к врачу
- И у нас есть Сбер (не только линейка DocDoc)
FREEMIUM / Бесплатная базовая версия + платные дополнения
- Отдельное премиум-размещение
- Слоты к звёздным врачам
- Доступ к чтению отзывов/рейтингу
- Как пользователь можешь направить запрос другому настоящему пользователю и спросить как врач
Очевидно, часть результатов брейншторма можно отнести к "наркомании". Но другая часть дает крутые идеи, которые можно реально использовать в бизнесе.
#бизнесмодели
🔥21👍9👏2❤1
Работа с ценообразованием на примере сервиса по заказу услуг клининга Qlean
——————————
Я думаю, все вы знакомы с основами ценообразования, поэтому я не буду расписывать детально все подходы.
Можете почитать мою статью на VC или отличную книгу Германа Симона "Признания мастера ценообразования."
Если коротко, то есть 3 основных подхода:
* ценообразование на основе затрат (cost-based pricing)
* конкурентное ценообразование (competitive pricing/competitive analysis)
* ценообразование на основе ценности (value-based pricing/price-based costing)
А дальше существует куча хаков и нюансов, которые мы будем разбирать в серии постов.
Давайте попробуем погрузиться сразу в примеры!
——————————
Ниже информация про работу с ценообразованием в Qlean (информация не носит конфиденциальный характер и ей более шести лет).
Опорный подход к ценообразованию - cost-based pricing.
Из чего строятся основные затраты непосредственно на уборку: материалы, зарплата, склад. Маржу накидываем сверху.
При этом цена - основной фактор выбора компании для уборки.
Очевидно, что в данном кейсе competitive analysis проводится, скорее с целью контроля бенчмарков по рынку.
Важная задача в этом бизнесе - оптимизировать юнит-экономику со стороны затрат.
Для клиентов стоимость зависела от количества комнат в квартире. Но однушка 30 кв метров и 100 кв метров - 2 разные вещи. Тут можно подумать в сторону value-based pricing. Так в Qlean появилась идея перераспределять людей в тир выше и тарифицировать по кв метрам. И они даже реализовывали эту доработку еще лет 6 назад.
Смотрю сейчас на сайт Qlean и информация следующая: cтоимость уборки квартиры зависит от количества комнат, а не квадратных метров. Может быть не взлетела или откатили доработку (если у кого-то есть инфа, го в комменты).
Когда мы обсуждаем подход к ценам со стороны спроса, вы вполне логично можете предложить такую идею "А давайте просто протестируем разные тарифы в AB тестах. Посмотрим, как меняется спрос в зависимости от цены и выберем оптимальное состояние для бизнеса". Проблема для проведения таких тестов в ситуации Qlean - маленький трафик.
——————————
Пакетные предложения
Проверено. Те пользователи, кто уже приняли решение, что будут убираться с Qlean и так купили бы дальнейшие уборки. А тут покупают еще и со скидкой. То есть в данном случае коллеги увидели, что пакетные предложения для них - зло.
А что если создать еще более дешевый продукт, который будет привлекать пользователей в Qlean, а далее можно переводить пользователей в более высокие тиры? Некий Acquisition Tier. В случае Qlean это Qlean Lite.
Почему не сработало:
* сам продукт Lite не маржинален
* не было кросс-сейла в обычную уборку (Basic); клиентов все устраивало, они не хотели платить больше.
Поэтому что? Да, это просто сжигание денег.
——————————
"А что если применить ценовую дискриминацию пользователей в зависимости от Адреса?",- скажете вы. "Ну а что, квартира дороже, плати больше! Все знаем истории о зарубежных игроках, кто выставлял пользователям на iPhone и Mac ценник выше, чем тем, кто заходил с других платформ."
Как понимаю:
* делать не быстро (если фэншуйно)
* в момент активного роста бОльший фокус в метриках был на количестве активных пользователей, а не на самой выручке и среднем чеке (6 лет назад)
* ну и понятно, что такое себе - карму портить.
Коллеги, как понимаю, не пробовали. Ну и молодцы!)
Дискриминация по дню недели и времени суток
Распределение спроса:
* Воскресенье - самый высокий спрос. Потом падает до минимума в среду-четверг. А потом опять растет до воскресенья.
* Аналогично по времени в течение дня. Большой спрос в 8 утра, потом падает к середине дня, потом опять высокий спрос вечером.
А давайте ставить ценник выше в воскресенье, по утрам и вечерам! А там где спрос низкий, цена тоже будет ниже!
Знаю, что эта идея на тот момент не взлетела. Коллеги пробовали предлагать уборки в низкий сезон - по дням и по времени. Но большого количества дополнительных пользователей не получили.
——————————
Подумайте, можно ли переложить какие-то идеи из статьи на ваш продукт.
#ценообразование
——————————
Я думаю, все вы знакомы с основами ценообразования, поэтому я не буду расписывать детально все подходы.
Можете почитать мою статью на VC или отличную книгу Германа Симона "Признания мастера ценообразования."
Если коротко, то есть 3 основных подхода:
* ценообразование на основе затрат (cost-based pricing)
* конкурентное ценообразование (competitive pricing/competitive analysis)
* ценообразование на основе ценности (value-based pricing/price-based costing)
А дальше существует куча хаков и нюансов, которые мы будем разбирать в серии постов.
Давайте попробуем погрузиться сразу в примеры!
——————————
Ниже информация про работу с ценообразованием в Qlean (информация не носит конфиденциальный характер и ей более шести лет).
Опорный подход к ценообразованию - cost-based pricing.
Из чего строятся основные затраты непосредственно на уборку: материалы, зарплата, склад. Маржу накидываем сверху.
При этом цена - основной фактор выбора компании для уборки.
Очевидно, что в данном кейсе competitive analysis проводится, скорее с целью контроля бенчмарков по рынку.
Важная задача в этом бизнесе - оптимизировать юнит-экономику со стороны затрат.
Для клиентов стоимость зависела от количества комнат в квартире. Но однушка 30 кв метров и 100 кв метров - 2 разные вещи. Тут можно подумать в сторону value-based pricing. Так в Qlean появилась идея перераспределять людей в тир выше и тарифицировать по кв метрам. И они даже реализовывали эту доработку еще лет 6 назад.
Смотрю сейчас на сайт Qlean и информация следующая: cтоимость уборки квартиры зависит от количества комнат, а не квадратных метров. Может быть не взлетела или откатили доработку (если у кого-то есть инфа, го в комменты).
Когда мы обсуждаем подход к ценам со стороны спроса, вы вполне логично можете предложить такую идею "А давайте просто протестируем разные тарифы в AB тестах. Посмотрим, как меняется спрос в зависимости от цены и выберем оптимальное состояние для бизнеса". Проблема для проведения таких тестов в ситуации Qlean - маленький трафик.
——————————
Пакетные предложения
Проверено. Те пользователи, кто уже приняли решение, что будут убираться с Qlean и так купили бы дальнейшие уборки. А тут покупают еще и со скидкой. То есть в данном случае коллеги увидели, что пакетные предложения для них - зло.
А что если создать еще более дешевый продукт, который будет привлекать пользователей в Qlean, а далее можно переводить пользователей в более высокие тиры? Некий Acquisition Tier. В случае Qlean это Qlean Lite.
Почему не сработало:
* сам продукт Lite не маржинален
* не было кросс-сейла в обычную уборку (Basic); клиентов все устраивало, они не хотели платить больше.
Поэтому что? Да, это просто сжигание денег.
——————————
"А что если применить ценовую дискриминацию пользователей в зависимости от Адреса?",- скажете вы. "Ну а что, квартира дороже, плати больше! Все знаем истории о зарубежных игроках, кто выставлял пользователям на iPhone и Mac ценник выше, чем тем, кто заходил с других платформ."
Как понимаю:
* делать не быстро (если фэншуйно)
* в момент активного роста бОльший фокус в метриках был на количестве активных пользователей, а не на самой выручке и среднем чеке (6 лет назад)
* ну и понятно, что такое себе - карму портить.
Коллеги, как понимаю, не пробовали. Ну и молодцы!)
Дискриминация по дню недели и времени суток
Распределение спроса:
* Воскресенье - самый высокий спрос. Потом падает до минимума в среду-четверг. А потом опять растет до воскресенья.
* Аналогично по времени в течение дня. Большой спрос в 8 утра, потом падает к середине дня, потом опять высокий спрос вечером.
А давайте ставить ценник выше в воскресенье, по утрам и вечерам! А там где спрос низкий, цена тоже будет ниже!
Знаю, что эта идея на тот момент не взлетела. Коллеги пробовали предлагать уборки в низкий сезон - по дням и по времени. Но большого количества дополнительных пользователей не получили.
——————————
Подумайте, можно ли переложить какие-то идеи из статьи на ваш продукт.
#ценообразование
vc.ru
Подходы к определению цены продукта на примере космических путешествий — Деньги на vc.ru
Всем привет! Я Женя Гурьянов, Chief Product Officer компании DocDoc. Решил я тут недавно поглубже закопаться в тему ценообразования. На vc.ru буду вбрасывать порционно :)
🔥22❤6👍2
По какой цене популярному писателю продавать книгу?
Ценовая дискриминация — ценовая политика, при которой один и тот же товар или услуга продается различным покупателям по различным ценам.
——————
Прочитал эту историю в "Микроэкономике" Мэнкью.
Представьте себе, что вы мега популярный писатель и вы завершили новый роман.
Ваши маркетологи говорят вам, что согласно исследованию:
* 100 тыс. ваших преданных фанатов готовы заплатить за книгу по 30 долларов
* еще 400 тыс. обычных читателей готовы заплатить за книгу по 5 долларов
Давайте пока пренебрегать издержками на издание книги/предположим, что издержки на экземпляр сильно меньше 5 долларов.
Вопрос: какую цену устанавливать на книгу?
—— тут вы можете взять паузу и подумать ——
1. Если установить цену 30 долларов, то 100 тыс. покупателей-фанатов купят вашу книгу. Выручка $3 млн.
2. Если установить цену 5 долларов, то вы продадите 500 тыс. книг (100 тыс. + 400 тыс.) и получите выручку $2.5 млн.
Похоже надо выбирать Вариант 1 и устанавливать цену в 30 долларов.
Хотя постойте...
А что если вы напечатаете первую партию книг в 100 тыс. экземпляров в красочном твердом переплете (для фанатов) и продадите ее за $30. Затем, спустя какое-то время, вы напечатаете еще 400 тыс. книг в мягкой обложке на дешевой бумаге и продадите их за $5.
Тогда ваша выручка составит $5 млн. ($3 млн + $2 млн.)
А что если ваши маркетологи сделали открытие: упомянутые 2 группы покупателей образуют отдельные рынки. Например, фанаты в Англии, а "обычные читатели" в США. Тогда все еще проще... Продаем английским фанатам книгу по 30 долларов, а американским читателям по 5 долларов. И получаем свою выручку в $5 млн. На существование Amazon в нашей теоретической реальности мы закрываем глаза -_O
——————
Ситуация описана гипотетическая, но "сказка ложь, да в ней намек, добрым молодцам урок".
Ценовая дискриминация в нашей жизни происходит повсеместно.
Цены на авиабилеты.
Большинство авиакомпаний устанавливают низкие цены на билет туда и обратно между двумя городами, если пассажир остается в пункте назначения в ночь с субботы на воскресенье. Так авиакомпании разделяют тех, кто летает по делам бизнеса, и пассажиров, отправляющихся в полет по личным делам.
Билеты в кино.
Многие кинотеатры устанавливают более низкие цены для детей и пожилых граждан. Пожилые люди имеют меньшую готовность заплатить за билет. Ценовая дискриминация позволяет кинотеатрам увеличить прибыль.
——————
Берите ценовую дискриминацию на вооружение. Вы можете разделять покупателей на группы по тем или иным признакам: в зависимости от возраста, уровня дохода, от времени суток и дня недели совершения покупки, от региона проживания и т. п.
Важные нюансы:
* Для идеальной реализации ценовой дискриминации, вы должны убедиться в том, что существует "разделение/изоляция рынка". Вспомним пример про книгу: при наличии Amazon ваши планы по назначению настолько разных цен для США и Англии могут потерпеть фиаско.
* Изучайте законодательство для рынков конкретных стран)
#ценообразование
Ценовая дискриминация — ценовая политика, при которой один и тот же товар или услуга продается различным покупателям по различным ценам.
——————
Прочитал эту историю в "Микроэкономике" Мэнкью.
Представьте себе, что вы мега популярный писатель и вы завершили новый роман.
Ваши маркетологи говорят вам, что согласно исследованию:
* 100 тыс. ваших преданных фанатов готовы заплатить за книгу по 30 долларов
* еще 400 тыс. обычных читателей готовы заплатить за книгу по 5 долларов
Давайте пока пренебрегать издержками на издание книги/предположим, что издержки на экземпляр сильно меньше 5 долларов.
Вопрос: какую цену устанавливать на книгу?
—— тут вы можете взять паузу и подумать ——
1. Если установить цену 30 долларов, то 100 тыс. покупателей-фанатов купят вашу книгу. Выручка $3 млн.
2. Если установить цену 5 долларов, то вы продадите 500 тыс. книг (100 тыс. + 400 тыс.) и получите выручку $2.5 млн.
Похоже надо выбирать Вариант 1 и устанавливать цену в 30 долларов.
Хотя постойте...
А что если вы напечатаете первую партию книг в 100 тыс. экземпляров в красочном твердом переплете (для фанатов) и продадите ее за $30. Затем, спустя какое-то время, вы напечатаете еще 400 тыс. книг в мягкой обложке на дешевой бумаге и продадите их за $5.
Тогда ваша выручка составит $5 млн. ($3 млн + $2 млн.)
А что если ваши маркетологи сделали открытие: упомянутые 2 группы покупателей образуют отдельные рынки. Например, фанаты в Англии, а "обычные читатели" в США. Тогда все еще проще... Продаем английским фанатам книгу по 30 долларов, а американским читателям по 5 долларов. И получаем свою выручку в $5 млн. На существование Amazon в нашей теоретической реальности мы закрываем глаза -_O
——————
Ситуация описана гипотетическая, но "сказка ложь, да в ней намек, добрым молодцам урок".
Ценовая дискриминация в нашей жизни происходит повсеместно.
Цены на авиабилеты.
Большинство авиакомпаний устанавливают низкие цены на билет туда и обратно между двумя городами, если пассажир остается в пункте назначения в ночь с субботы на воскресенье. Так авиакомпании разделяют тех, кто летает по делам бизнеса, и пассажиров, отправляющихся в полет по личным делам.
Билеты в кино.
Многие кинотеатры устанавливают более низкие цены для детей и пожилых граждан. Пожилые люди имеют меньшую готовность заплатить за билет. Ценовая дискриминация позволяет кинотеатрам увеличить прибыль.
——————
Берите ценовую дискриминацию на вооружение. Вы можете разделять покупателей на группы по тем или иным признакам: в зависимости от возраста, уровня дохода, от времени суток и дня недели совершения покупки, от региона проживания и т. п.
Важные нюансы:
* Для идеальной реализации ценовой дискриминации, вы должны убедиться в том, что существует "разделение/изоляция рынка". Вспомним пример про книгу: при наличии Amazon ваши планы по назначению настолько разных цен для США и Англии могут потерпеть фиаско.
* Изучайте законодательство для рынков конкретных стран)
#ценообразование
🔥18👍9❤5
Ценообразование в Авито
Многие из вас изучали в школе или институте кривые спроса и предложения, а также эластичность спроса по цене (на рисунке вы видите дуговую эластичность спроса по цене).
Но мало где в продуктах проводится глубокий анализ эластичности по цене.
Во времена моей работы в Авито был юнит Pricing, в котором работали мега крутые аналитики. И они то уж собаку съели на анализе эластичности.
————
Из инструментов монетизации на тот момент были:
* Listing fee - плата за размещение объявления
* Push-up - поднятие объявления в поиске
* Premium и VIP блоки в выдаче
* Скидки
* Подписки
* Реклама
Дальше речь идет в первую очередь о первых трех пунктах.
————
Представьте себе, что у вас есть куча исторических данных по изменениям цен на платные услуги - по городам, по категориям и подкатегориям товаров. При этом вы понимаете, какие города похожи друг на друга с точки зрения бизнеса. Любое изменение цен ведет к изменению спроса и вы можете зафиксировать форму кривой в конкретном диапазоне и для конкретных условий. То есть для многих случаев вы можете по сути предсказывать выручку (P*Q).
Идеальная цель: для каждой логической категории/подкатегории/(где-то и ниже по дереву инфомодели - параметрам), для каждого города найти оптимальную цену, которая максимизирует выручку (P*Q на графике).
(продолжение в следующем посте)
#ценообразование
Многие из вас изучали в школе или институте кривые спроса и предложения, а также эластичность спроса по цене (на рисунке вы видите дуговую эластичность спроса по цене).
Но мало где в продуктах проводится глубокий анализ эластичности по цене.
Во времена моей работы в Авито был юнит Pricing, в котором работали мега крутые аналитики. И они то уж собаку съели на анализе эластичности.
————
Из инструментов монетизации на тот момент были:
* Listing fee - плата за размещение объявления
* Push-up - поднятие объявления в поиске
* Premium и VIP блоки в выдаче
* Скидки
* Подписки
* Реклама
Дальше речь идет в первую очередь о первых трех пунктах.
————
Представьте себе, что у вас есть куча исторических данных по изменениям цен на платные услуги - по городам, по категориям и подкатегориям товаров. При этом вы понимаете, какие города похожи друг на друга с точки зрения бизнеса. Любое изменение цен ведет к изменению спроса и вы можете зафиксировать форму кривой в конкретном диапазоне и для конкретных условий. То есть для многих случаев вы можете по сути предсказывать выручку (P*Q).
Идеальная цель: для каждой логической категории/подкатегории/(где-то и ниже по дереву инфомодели - параметрам), для каждого города найти оптимальную цену, которая максимизирует выручку (P*Q на графике).
(продолжение в следующем посте)
#ценообразование
🔥13❤5
(продолжение) Ценообразование в Авито...
Эксперты из юнита Pricing крутили десятки AB тестов в месяц. Может быть сейчас уже сотни.
Какие нюансы есть при ценовом анализе и экспериментах с ценами:
1. Не всегда хватает значимости. Если в каком-то кластере не хватает данных для значимости по конкретным регионам и параметрам дерева инфомодели, то можно подняться по дереву и посмотреть данные выше (например, с более низкого param_2 подняться до param_1).
2. Нельзя сразу увеличивать цену в 2 раза (даже если по исторической модели эластичности все Ок). Есть психологический барьер в 50%.
3. Пушапы и премиум блоки - это товары субституты. И те, и те помогают получить больше продаж товара. Что делать в этом случае? Повышать цены на Value-Added Services (VAS) с сохранением пропорции. Таким образом соотношение стоимость/эффективность сохраняется.
4. Нежелательно делать изменения в категориях и регионах, в которых есть селлеры, которые плотно общаются между собой.
5. Далеко не во всех локациях и категориях Авито близок к монополии. Поэтому анализ цен конкурентов - must.
6. Необходимо также смотреть на долю Авито в структуре затрат клиентов. На тот момент был огромный потенциал роста (доля Авито в затратах селлеров в основных вертикалях была низкой).
#ценообразование
Эксперты из юнита Pricing крутили десятки AB тестов в месяц. Может быть сейчас уже сотни.
Какие нюансы есть при ценовом анализе и экспериментах с ценами:
1. Не всегда хватает значимости. Если в каком-то кластере не хватает данных для значимости по конкретным регионам и параметрам дерева инфомодели, то можно подняться по дереву и посмотреть данные выше (например, с более низкого param_2 подняться до param_1).
2. Нельзя сразу увеличивать цену в 2 раза (даже если по исторической модели эластичности все Ок). Есть психологический барьер в 50%.
3. Пушапы и премиум блоки - это товары субституты. И те, и те помогают получить больше продаж товара. Что делать в этом случае? Повышать цены на Value-Added Services (VAS) с сохранением пропорции. Таким образом соотношение стоимость/эффективность сохраняется.
4. Нежелательно делать изменения в категориях и регионах, в которых есть селлеры, которые плотно общаются между собой.
5. Далеко не во всех локациях и категориях Авито близок к монополии. Поэтому анализ цен конкурентов - must.
6. Необходимо также смотреть на долю Авито в структуре затрат клиентов. На тот момент был огромный потенциал роста (доля Авито в затратах селлеров в основных вертикалях была низкой).
#ценообразование
🔥13⚡4👍3
Consumption-Based Model
Посещают меня флешбэки 8ми летней давности...
Давным-давно жила-была компания, у которой было несколько b2b продуктов. Часть из них была on premise, часть из них в облаке.
И решила эта компания (надо сказать, уже во второй раз решила) запустить супер-пупер Cloud Solution, в котором можно удобно пользоваться всеми продуктами.
Но вот нарисовалась проблемка:
* представим себе, что все услуги связаны с документами и их обработкой (распознавание, перевод, сравнение доков и тд)
* у каждого продукта свое ценообразование, у каждого продукта есть свои скидки за объем в конкретный период.
Но в облаке то пользователи будут пользоваться разными продуктами, у них будет 1 баланс.
В идеале тарификация должна быть какая-то понятная и с общей скидкой.
Все было бы плохо в нашей сказке, если бы не нашелся в этом королевстве добрый продуктовый молодец с физтеховскими корнями.
Он придумал сваливать оплату всех услуг за период в кучу и давать скидки на основании суммарных трат на услуги в деньгах (чем больше долларов тратишь на услуги, тем больше скидка).
Самое сложное было подобрать формулу для этого самого размера скидки, так чтобы:
* была мотивация пользоваться бОльшим количеством сервисов и больше каждым в отдельности
* компания не потеряла выручку, а только приобрела
* старые клиенты всех существующих сервисов не сильно обиделись, если решат перейти в этот большой Cloud (так как у них уже были какие-то скидки внутри продуктов)
* система работала бы на любом диапазоне цен.
Хитрая формула была изобретена (на скриншоте вы видите часть этой формулы, которую я нарыл у себя в древних доках).
Назвали это чудо Consumption-Based Model - в целом стандартное название для подобного рода моделей. Был даже реализован калькулятор, который считал финальные траты при разном уровне потребления различных услуг. Модель пошла в бой.
Все радовались и рукоплескали, но был один минус этой модели.
На тот момент только добрый молодец понимал, как, что и почему считается в этой модельке под капотом))
#ценообразование
Посещают меня флешбэки 8ми летней давности...
Давным-давно жила-была компания, у которой было несколько b2b продуктов. Часть из них была on premise, часть из них в облаке.
И решила эта компания (надо сказать, уже во второй раз решила) запустить супер-пупер Cloud Solution, в котором можно удобно пользоваться всеми продуктами.
Но вот нарисовалась проблемка:
* представим себе, что все услуги связаны с документами и их обработкой (распознавание, перевод, сравнение доков и тд)
* у каждого продукта свое ценообразование, у каждого продукта есть свои скидки за объем в конкретный период.
Но в облаке то пользователи будут пользоваться разными продуктами, у них будет 1 баланс.
В идеале тарификация должна быть какая-то понятная и с общей скидкой.
Все было бы плохо в нашей сказке, если бы не нашелся в этом королевстве добрый продуктовый молодец с физтеховскими корнями.
Он придумал сваливать оплату всех услуг за период в кучу и давать скидки на основании суммарных трат на услуги в деньгах (чем больше долларов тратишь на услуги, тем больше скидка).
Самое сложное было подобрать формулу для этого самого размера скидки, так чтобы:
* была мотивация пользоваться бОльшим количеством сервисов и больше каждым в отдельности
* компания не потеряла выручку, а только приобрела
* старые клиенты всех существующих сервисов не сильно обиделись, если решат перейти в этот большой Cloud (так как у них уже были какие-то скидки внутри продуктов)
* система работала бы на любом диапазоне цен.
Хитрая формула была изобретена (на скриншоте вы видите часть этой формулы, которую я нарыл у себя в древних доках).
Назвали это чудо Consumption-Based Model - в целом стандартное название для подобного рода моделей. Был даже реализован калькулятор, который считал финальные траты при разном уровне потребления различных услуг. Модель пошла в бой.
Все радовались и рукоплескали, но был один минус этой модели.
На тот момент только добрый молодец понимал, как, что и почему считается в этой модельке под капотом))
#ценообразование
🔥7😁4❤2👍2
Подборка вопросов "Что? Где? Когда?" на выходные. Гоу отвечать!
—————
Недавно писал в LinkedIn про игру "Что? Где? Когда?" как способ размять мозги и потимбилдиться)
За последний год мы с коллегами практиковали следующий вид тимбилдинга:
* Бронируем слот на вечер пятницы
* Подключаемся все к гугл мит и запускаем Телеграм бота @chgk_bot. Вы можете создать группу на команду и добавить туда бота. Уровень сложности вопросов можно выбирать
* А дальше все вместе пытаемся отвечать на вопросы. Заходит топово)
—————
На фото команда Чак-Чак Норрис на игре в клубе "60 секунд", Высшая Лига, ~2019 год. Спасибо ребятам, что когда-то позвали меня играть вместе!
—————
Ниже подборка вопросов. Пишите свои ответы в комментариях (номер вопроса и ответ):
1. Что объединяет государственную границу между Замбией и Кенией, родного брата Билла Гейтса и стодолларовую банкноту республики Гондурас?
2. Стиву Джобсу приписывают высказывание: "Я не доверяю компьютеру, который не могу понять". Какую букву мы пропустили в этой фразе?
3. Интервью, в котором режиссёр Ко́ри Макма́хон размышляет о том, как заинтересовать современного зрителя, называется «Театр для поколения икс». Напишите в исходном виде слово, в котором мы пропустили несколько букв.
4. Можно сказать, что 20 июля 2021 года Джефф Безос на несколько минут перестал быть самым богатым человеком ПРОПУСК. Какие два слова мы пропустили?
5. Популярно мнение, что социальные сети позволяют властям устраивать тотальную слежку за своими гражданами. И Марк Цукерберг, и Павел Дуров СДЕЛАЛИ ЭТО — один 14 мая, другой — 10 октября. Ответьте абсолютно точно: что мы заменили словами "СДЕЛАТЬ ЭТО"?
—————
Ответы я напишу утром в понедельник в комментариях.
—————
Недавно писал в LinkedIn про игру "Что? Где? Когда?" как способ размять мозги и потимбилдиться)
За последний год мы с коллегами практиковали следующий вид тимбилдинга:
* Бронируем слот на вечер пятницы
* Подключаемся все к гугл мит и запускаем Телеграм бота @chgk_bot. Вы можете создать группу на команду и добавить туда бота. Уровень сложности вопросов можно выбирать
* А дальше все вместе пытаемся отвечать на вопросы. Заходит топово)
—————
На фото команда Чак-Чак Норрис на игре в клубе "60 секунд", Высшая Лига, ~2019 год. Спасибо ребятам, что когда-то позвали меня играть вместе!
—————
Ниже подборка вопросов. Пишите свои ответы в комментариях (номер вопроса и ответ):
1. Что объединяет государственную границу между Замбией и Кенией, родного брата Билла Гейтса и стодолларовую банкноту республики Гондурас?
2. Стиву Джобсу приписывают высказывание: "Я не доверяю компьютеру, который не могу понять". Какую букву мы пропустили в этой фразе?
3. Интервью, в котором режиссёр Ко́ри Макма́хон размышляет о том, как заинтересовать современного зрителя, называется «Театр для поколения икс». Напишите в исходном виде слово, в котором мы пропустили несколько букв.
4. Можно сказать, что 20 июля 2021 года Джефф Безос на несколько минут перестал быть самым богатым человеком ПРОПУСК. Какие два слова мы пропустили?
5. Популярно мнение, что социальные сети позволяют властям устраивать тотальную слежку за своими гражданами. И Марк Цукерберг, и Павел Дуров СДЕЛАЛИ ЭТО — один 14 мая, другой — 10 октября. Ответьте абсолютно точно: что мы заменили словами "СДЕЛАТЬ ЭТО"?
—————
Ответы я напишу утром в понедельник в комментариях.
👍14🤓5❤2
Изобретение скидочной карты от Deutsche Bahn на покупку железнодорожных билетов в Германии
————
Продолжая тему ценообразования.
В одном из постов я упомянул книгу Германа Симона “Признания мастера ценообразования”, но сделал это совсем вскользь. А ведь эта книга неплохо систематизирует подходы к ценообразованию. При этом в ней достаточно много интересных примеров. Ниже один из них...
————
В начале 1990-х немецкая железнодорожная корпорация Deutsche Bahn (DB) оказалась в тяжелой ситуации. Все больше людей предпочитали ездить на личном автомобиле вместо поезда. Главной причиной была цена билетов: примерно в два раза дороже бензина, необходимого для поездки на автомобиле на то же расстояние.
Исследования показали, что водители, сравнивая стоимость поездки на поезде и на автомобиле, учитывают только стоимость бензина, то есть наличные расходы. В то время билет второго класса DB стоил примерно 16 центов США за километр, а бензин для среднестатистической машины, типа Volkswagen Golf, обходился всего в 10 центов США за километр. Вариант резкого снижения цен до 10 центов за километр, чтобы конкурировать с автовладельцами, даже не обсуждался.
Но если снижение цен не сработает, что же делать? Решение нашлось, когда команда выяснила, что расходы на машину состоят из двух компонентов: переменные расходы, которые мы несем каждый день (бензин), и постоянные издержки, которые мы практически не замечаем в повседневных хлопотах (например, страховка, амортизационные расходы, акцизный сбор).
Можно ли подразделить стоимость билета на поезд на постоянные и переменные издержки?
Да, можно. Так родилась карта BahnCard.
Вместо фиксированной стоимости билета предложили разделить цену на два компонента: стоимость билета (переменные расходы) и стоимость самой карты (постоянные издержки).
Первая BahnCard была выпущена 1 октября 1992 для билетов в вагоны второго класса с годовой платой в $140. Все владельцы карты могли купить билеты с 50 %-ной скидкой.
Это сокращало переменные расходы на поездку до 8 центов за километр, то есть значительно меньше 10 центов за километр, которые пришлось бы тратить на собственную машину.
BahnCard 50 (получившая название по своей скидке) сразу же стала настоящим хитом. Всего через несколько месяцев DB продала более 1 млн карт. Их количество росло с каждым годом и в 2000 году достигло 4 млн.
#ценообразование
————
Продолжая тему ценообразования.
В одном из постов я упомянул книгу Германа Симона “Признания мастера ценообразования”, но сделал это совсем вскользь. А ведь эта книга неплохо систематизирует подходы к ценообразованию. При этом в ней достаточно много интересных примеров. Ниже один из них...
————
В начале 1990-х немецкая железнодорожная корпорация Deutsche Bahn (DB) оказалась в тяжелой ситуации. Все больше людей предпочитали ездить на личном автомобиле вместо поезда. Главной причиной была цена билетов: примерно в два раза дороже бензина, необходимого для поездки на автомобиле на то же расстояние.
Исследования показали, что водители, сравнивая стоимость поездки на поезде и на автомобиле, учитывают только стоимость бензина, то есть наличные расходы. В то время билет второго класса DB стоил примерно 16 центов США за километр, а бензин для среднестатистической машины, типа Volkswagen Golf, обходился всего в 10 центов США за километр. Вариант резкого снижения цен до 10 центов за километр, чтобы конкурировать с автовладельцами, даже не обсуждался.
Но если снижение цен не сработает, что же делать? Решение нашлось, когда команда выяснила, что расходы на машину состоят из двух компонентов: переменные расходы, которые мы несем каждый день (бензин), и постоянные издержки, которые мы практически не замечаем в повседневных хлопотах (например, страховка, амортизационные расходы, акцизный сбор).
Можно ли подразделить стоимость билета на поезд на постоянные и переменные издержки?
Да, можно. Так родилась карта BahnCard.
Вместо фиксированной стоимости билета предложили разделить цену на два компонента: стоимость билета (переменные расходы) и стоимость самой карты (постоянные издержки).
Первая BahnCard была выпущена 1 октября 1992 для билетов в вагоны второго класса с годовой платой в $140. Все владельцы карты могли купить билеты с 50 %-ной скидкой.
Это сокращало переменные расходы на поездку до 8 центов за километр, то есть значительно меньше 10 центов за километр, которые пришлось бы тратить на собственную машину.
BahnCard 50 (получившая название по своей скидке) сразу же стала настоящим хитом. Всего через несколько месяцев DB продала более 1 млн карт. Их количество росло с каждым годом и в 2000 году достигло 4 млн.
#ценообразование
Литрес
Читать онлайн «Признания мастера ценообразования. Как цена влияет на прибыль, выручку, долю рынка, объем продаж и выживание компании»…
Читать онлайн книгу 📙 «Признания мастера ценообразования. Как цена влияет на прибыль, выручку, долю рынка, объем продаж и выживание компании» автора Германа Симона полностью на сайте или в приложении Литрес: Книги и аудиокниги.
👍23❤5🔥3🤓2
Как можно украсть своих же клиентов из будущего и настоящего?
Весной 2005 года дела компании General Motors шли из рук вон плохо. В апреле GM продала на 7,4 % меньше машин, чем в том же месяце год назад. В мае наблюдались незначительные улучшения, хотя все равно показатели были на 4,7 % ниже, чем год назад. Что-то нужно было менять.
Команда маркетинга GM выдвинула революционную идею. Они собирались предложить машины за большую скидку, которую обычно «оставляли» для сотрудников. Было заявлено, что «дилеры заплатят за машину столько же, сколько сотрудники GM».
То, что произошло в следующие два месяца, сложно назвать даже «бумом». За один только июнь GM продала на 41,4 % больше машин, чем в июне 2004 года. В июле продажи выросли еще на 19,8 %, и компания стала волноваться, что скоро нечего будет продавать.
Как вы думаете, что произошло дальше и почему?
(тут можете взять паузу и подумать)
Ответ в следующем посте ниже.
#ценообразование
Весной 2005 года дела компании General Motors шли из рук вон плохо. В апреле GM продала на 7,4 % меньше машин, чем в том же месяце год назад. В мае наблюдались незначительные улучшения, хотя все равно показатели были на 4,7 % ниже, чем год назад. Что-то нужно было менять.
Команда маркетинга GM выдвинула революционную идею. Они собирались предложить машины за большую скидку, которую обычно «оставляли» для сотрудников. Было заявлено, что «дилеры заплатят за машину столько же, сколько сотрудники GM».
То, что произошло в следующие два месяца, сложно назвать даже «бумом». За один только июнь GM продала на 41,4 % больше машин, чем в июне 2004 года. В июле продажи выросли еще на 19,8 %, и компания стала волноваться, что скоро нечего будет продавать.
Как вы думаете, что произошло дальше и почему?
(тут можете взять паузу и подумать)
Ответ в следующем посте ниже.
#ценообразование
👍8🔥5
Как можно украсть своих же клиентов из будущего и настоящего? (продолжение)
Первый важный вопрос после двух месяцев удивительно высоких продаж: откуда взялись эти покупатели? Помимо дома и высшего образования, новая машина – одна из самых крупных трат в жизни многих людей. Это не спонтанное решение. Речь идет не о скупке носков или картофельных чипсов. Ответ на вопрос "откуда взялись эти покупатели" вы найдете на рисунке к посту. Почти все эти клиенты были из будущего.
GM продлила программу до конца сентября, хотя уже в августе продажи стали снижаться. К сентябрю они упали на 23,9 %, а в октябре на 22,7 % по сравнению с предыдущим годом; продажи снижались до конца года.
Вместо создания дополнительного спроса GM «позаимствовала» собственных клиентов из будущих продаж и продала этим людям машины с большой скидкой. Кривая на рис. показывает, насколько снизились продажи. Они упали с 600 000 единиц в июле до 300 000 единиц в октябре.
Возникает второй важный вопрос: во сколько это обошлось компании? Средняя скидка на машину составила $3623 в 2005 году. Компания объявила об убытках в размере $10,5 млрд.
Рыночная капитализация сократилась с $20,9 млрд в августе 2005 года до $12,5 млрд в декабре.
—————
А можно ли забрать клиентов из настоящего?
Несколько постов назад я писал про ценообразование на VAS услуги в Авито (Push-ups, Premium и VIP блоки, ...). В Авито существовало жесткое правило, что нельзя заранее предупреждать пользователей о том, что скоро будут скидки на VASы. Я думаю, вы понимаете почему)
#ценообразование
Первый важный вопрос после двух месяцев удивительно высоких продаж: откуда взялись эти покупатели? Помимо дома и высшего образования, новая машина – одна из самых крупных трат в жизни многих людей. Это не спонтанное решение. Речь идет не о скупке носков или картофельных чипсов. Ответ на вопрос "откуда взялись эти покупатели" вы найдете на рисунке к посту. Почти все эти клиенты были из будущего.
GM продлила программу до конца сентября, хотя уже в августе продажи стали снижаться. К сентябрю они упали на 23,9 %, а в октябре на 22,7 % по сравнению с предыдущим годом; продажи снижались до конца года.
Вместо создания дополнительного спроса GM «позаимствовала» собственных клиентов из будущих продаж и продала этим людям машины с большой скидкой. Кривая на рис. показывает, насколько снизились продажи. Они упали с 600 000 единиц в июле до 300 000 единиц в октябре.
Возникает второй важный вопрос: во сколько это обошлось компании? Средняя скидка на машину составила $3623 в 2005 году. Компания объявила об убытках в размере $10,5 млрд.
Рыночная капитализация сократилась с $20,9 млрд в августе 2005 года до $12,5 млрд в декабре.
—————
А можно ли забрать клиентов из настоящего?
Несколько постов назад я писал про ценообразование на VAS услуги в Авито (Push-ups, Premium и VIP блоки, ...). В Авито существовало жесткое правило, что нельзя заранее предупреждать пользователей о том, что скоро будут скидки на VASы. Я думаю, вы понимаете почему)
#ценообразование
👍15🔥7❤4
Подборка вопросов "Что? Где? Когда?" на выходные. Гоу отвечать!
Неделю назад вы довольно быстро справились с вопросами ЧГК. Давайте и в эти выходные разомнем мозги!)
Тематика сегодняшних вопросов - "мобильные приложения".
—————
Пишите свои ответы в комментариях (номер вопроса и ответ):
1. В Android-приложение под названием "ТАКОЙ ИКС" входят фонарик, секундомер, уровень, компас, лупа и многое другое, а вот сам ИКС по понятным причинам не входит. Что я заменил ТАКИМ ИКСОМ?
2. Около десяти лет назад исландские ученые создали мобильное приложение, которое позволяет людям определить, являются ли они ИМИ. "ОНИ" — название серии фильмов Би-Би-Си о приматах. Назовите ИХ двумя словами.
3. В 2016 году Норвежский совет по защите прав потребителей провел эксперимент. Для эксперимента был взят смартфон со всеми приложениями, которыми пользуется среднестатистический норвежец. На эксперимент пришлось потратить более тридцати часов, на протяжении которых представители совета... Что делали?
4. На иконке игрового приложения, в котором собраны ОНИ, изображены три буквы и вторичный половой признак мужчин. Напишите эти три буквы.
5. Одно мобильное приложение следит за набором текстовых сообщений, помогая выявить ЕЁ. Назовите ЕЁ двумя словами, начинающимися на парные согласные.
6. Лет 6 назад сайт doctu.ru предлагал приложение для онлайн-чата со специалистом, которое называется «Третья очередь». Какие три слова мы заменили «третьей очередью»?
7. На одной карикатуре упомянуты Instagram, Linkedln, Netflix, Tinder, Twitter, Facebook и Yelp. Что символизирует приложение Netflix?
8. Одна компания разработала приложение, которое при приближении знакомого человека показывает фотографии, видео и прочую информацию. Какой родившийся в Баварии человек упоминается в рекламном ролике этого приложения?
—————
Ответы я напишу утром в понедельник в комментариях.
Неделю назад вы довольно быстро справились с вопросами ЧГК. Давайте и в эти выходные разомнем мозги!)
Тематика сегодняшних вопросов - "мобильные приложения".
—————
Пишите свои ответы в комментариях (номер вопроса и ответ):
1. В Android-приложение под названием "ТАКОЙ ИКС" входят фонарик, секундомер, уровень, компас, лупа и многое другое, а вот сам ИКС по понятным причинам не входит. Что я заменил ТАКИМ ИКСОМ?
2. Около десяти лет назад исландские ученые создали мобильное приложение, которое позволяет людям определить, являются ли они ИМИ. "ОНИ" — название серии фильмов Би-Би-Си о приматах. Назовите ИХ двумя словами.
3. В 2016 году Норвежский совет по защите прав потребителей провел эксперимент. Для эксперимента был взят смартфон со всеми приложениями, которыми пользуется среднестатистический норвежец. На эксперимент пришлось потратить более тридцати часов, на протяжении которых представители совета... Что делали?
4. На иконке игрового приложения, в котором собраны ОНИ, изображены три буквы и вторичный половой признак мужчин. Напишите эти три буквы.
5. Одно мобильное приложение следит за набором текстовых сообщений, помогая выявить ЕЁ. Назовите ЕЁ двумя словами, начинающимися на парные согласные.
6. Лет 6 назад сайт doctu.ru предлагал приложение для онлайн-чата со специалистом, которое называется «Третья очередь». Какие три слова мы заменили «третьей очередью»?
7. На одной карикатуре упомянуты Instagram, Linkedln, Netflix, Tinder, Twitter, Facebook и Yelp. Что символизирует приложение Netflix?
8. Одна компания разработала приложение, которое при приближении знакомого человека показывает фотографии, видео и прочую информацию. Какой родившийся в Баварии человек упоминается в рекламном ролике этого приложения?
—————
Ответы я напишу утром в понедельник в комментариях.
🤓8👍6🤔4🔥1
Как определить стоимость ДМС для клиента?
Пожалуй, самый сложный подход к ценообразования, который я встречал в карьере - это ценообразование в ДМС.
Приходит к вам представитель компании X и говорит "Хочу купить ДМС для N тысяч наших сотрудников на год." Клиент обычно приходит с определенным списком клиник и медицинских услуг, которые должны быть включены в договор.
Вопрос: Какую стоимость за одного застрахованного выставить?
(далее буду описывать весьма упрощенно)
————
Пойдем от подхода на основе затрат (cost-based pricing). Надо предсказать, сколько денег сотрудники компании-клиента потратят за год на мед услуги в обозначенном наборе клиник. Потом накинуть маржу и дело в шляпе.
Этим занимается ML модель (с дата саентистами) и андеррайтер (специалист, проводящий оценку рисков по договору страхования; часто специалист с огромной насмотренностью).
————
Какие факторы влияют на итоговые цифры:
* Пол сотрудников (женщины в среднем чаще обращаются за мед помощью)
* Распределение по возрасту сотрудников (чем старше, тем больше траты)
* Наличие франшизы на набор услуг (это когда страховая оплачивает только долю затрат на конкретную мед услугу; один из инсайтов: если страховая оплачивает 90% расходов, а 10% сотрудник, то конверсия в потребление этой мед услуги сильно падает - для людей "заплатить сколько-нибудь" - это огромный барьер для использования)
* Набор медицинских услуг, который включен в мед программу для Клиента. Кроме услуг амбулаторно-поликлинической помощи (АПП), есть еще стоматология, скорая мед помощь, вызов врача на дом, плановая госпитализация экстренная госпитализация (последние 2 низкочастотные, зато средний чек очень высокий)
* Города, где проживают застрахованные
* Набор клиник, которые запросил клиент. Есть дорогие сети клиник с очень высоким чеком. Если они включены в ДМС, то, очевидно, стоимость одного застрахованного будет выше
* Ближайшие клиники к офису клиента (расстояние до офиса). Представляете, что будет, если рядом с офисом есть дорогая клиника, которая включена в ДМС... Когда я работал в Авито, с нами в одном здании находилась клиника "Чайка", также рядом Медси на Белорусской
* Прочие факторы: Наличие врача в офисе, собственного медпункта вне ДМС,...
————
Представим себе, что у вас в портфеле клиентов уже есть какое-то количество компаний, которые застраховали своих сотрудников. Пусть это 200-300-400 тыс. застрахованных сотрудников.
При этом вы знаете для них все данные: не только все вышеприведенные факторы (признаки для модели или X1, X2, X3, ...), но и реальное потребление ими услуг (выход для модели или Y1, Y2,...). Вы же ДМС компания - вы оплачиваете счета, которые выставляют клиники. Вы знаете частотность обращений по группам сотрудников, вы знаете средневзвешенный чек на одного обратившегося в месяц... Все это в разрезе групп мед услуг.
Дальше понятно: обучаем модель на имеющихся данных и делаем прогноз для нового клиента.
————
"Зачем нужен андеррайтер?" - спросите вы.
Бывает, что имеющиеся данные не покрывают все пространство значений для факторов/признаков (X). Например, добавили какую-то новую сеть клиник или новый город... Тут не избежать вмешательство специалиста. Таже андерры присматривают за тем, что выдают модели.
Андеррайтер обычно в работе определяет из своего опыта набор опорных ценообразующих клиник, опорных мед услуг, смотрит на распределение сотрудников по полу и возрасту и выдает цифру.
#ценообразование
Пожалуй, самый сложный подход к ценообразования, который я встречал в карьере - это ценообразование в ДМС.
Приходит к вам представитель компании X и говорит "Хочу купить ДМС для N тысяч наших сотрудников на год." Клиент обычно приходит с определенным списком клиник и медицинских услуг, которые должны быть включены в договор.
Вопрос: Какую стоимость за одного застрахованного выставить?
(далее буду описывать весьма упрощенно)
————
Пойдем от подхода на основе затрат (cost-based pricing). Надо предсказать, сколько денег сотрудники компании-клиента потратят за год на мед услуги в обозначенном наборе клиник. Потом накинуть маржу и дело в шляпе.
Этим занимается ML модель (с дата саентистами) и андеррайтер (специалист, проводящий оценку рисков по договору страхования; часто специалист с огромной насмотренностью).
————
Какие факторы влияют на итоговые цифры:
* Пол сотрудников (женщины в среднем чаще обращаются за мед помощью)
* Распределение по возрасту сотрудников (чем старше, тем больше траты)
* Наличие франшизы на набор услуг (это когда страховая оплачивает только долю затрат на конкретную мед услугу; один из инсайтов: если страховая оплачивает 90% расходов, а 10% сотрудник, то конверсия в потребление этой мед услуги сильно падает - для людей "заплатить сколько-нибудь" - это огромный барьер для использования)
* Набор медицинских услуг, который включен в мед программу для Клиента. Кроме услуг амбулаторно-поликлинической помощи (АПП), есть еще стоматология, скорая мед помощь, вызов врача на дом, плановая госпитализация экстренная госпитализация (последние 2 низкочастотные, зато средний чек очень высокий)
* Города, где проживают застрахованные
* Набор клиник, которые запросил клиент. Есть дорогие сети клиник с очень высоким чеком. Если они включены в ДМС, то, очевидно, стоимость одного застрахованного будет выше
* Ближайшие клиники к офису клиента (расстояние до офиса). Представляете, что будет, если рядом с офисом есть дорогая клиника, которая включена в ДМС... Когда я работал в Авито, с нами в одном здании находилась клиника "Чайка", также рядом Медси на Белорусской
* Прочие факторы: Наличие врача в офисе, собственного медпункта вне ДМС,...
————
Представим себе, что у вас в портфеле клиентов уже есть какое-то количество компаний, которые застраховали своих сотрудников. Пусть это 200-300-400 тыс. застрахованных сотрудников.
При этом вы знаете для них все данные: не только все вышеприведенные факторы (признаки для модели или X1, X2, X3, ...), но и реальное потребление ими услуг (выход для модели или Y1, Y2,...). Вы же ДМС компания - вы оплачиваете счета, которые выставляют клиники. Вы знаете частотность обращений по группам сотрудников, вы знаете средневзвешенный чек на одного обратившегося в месяц... Все это в разрезе групп мед услуг.
Дальше понятно: обучаем модель на имеющихся данных и делаем прогноз для нового клиента.
————
"Зачем нужен андеррайтер?" - спросите вы.
Бывает, что имеющиеся данные не покрывают все пространство значений для факторов/признаков (X). Например, добавили какую-то новую сеть клиник или новый город... Тут не избежать вмешательство специалиста. Таже андерры присматривают за тем, что выдают модели.
Андеррайтер обычно в работе определяет из своего опыта набор опорных ценообразующих клиник, опорных мед услуг, смотрит на распределение сотрудников по полу и возрасту и выдает цифру.
#ценообразование
👍24❤1
Продолжаем рубрику "Эксперт отвечает".
Сегодня у нас в гостях Даша Панфилова.
Даша - Head of Product в Нетологии.
————
О себе:
Изначально я Data Scientist, но в какой-то момент меня так захватило любопытство: "А откуда берутся идеи моделей, куда внедряются? Кто вообще определяет нужны они в продукте или нет? Да и что такое продукт?"
Не успела моргнуть, как стала product manager, а далее и HoP :)
Я работала в МТС, Сбере, Авито, Chatfuel и сейчас работаю в Нетологии. Ментор. Живу на Кипре.
————
Даш, как вы в "Нетологии" определяете стоимость нового курса перед запуском?
Давай разберем на примере.
Представим, что мы хотим выпустить на рынок новый курс “Инженер данных”.
Посмотрели, что у ближайшего конкурента, есть курс по теме “Data engineer с нуля до про”. Стоит этот курс 127К, длительность - 10 мес. Но у этого ближайшего конкурента аудитория более продвинутая в IT, а наша - менее скилованная. Так что наш курс будет “Инженер данных с нуля” за 12 мес.
Чтобы создать такой курс, нам нужно потратить 180К рублей на экспертов, создание и переиспользование контента, съемки, сопровождение и тд. При этом у нас есть цель не тратить больше, чем 30% от продаж на создание курса (определили ее исходя из нашего бизнес плана). Исходя из этих параметров, мы можем рассчитать, какое минимальное число студентов должно записаться на курс при какой стоимости.
Будем для простоты считать, что мы выдвигаем гипотезу, что спрос на курс подтвержден, если на него записались 6+ человек. Т.е. минимально можем поставить 100К как цену на курс, чтобы окупить затраты.
(продолжение в следующем посте)
#ценообразование
Сегодня у нас в гостях Даша Панфилова.
Даша - Head of Product в Нетологии.
————
О себе:
Изначально я Data Scientist, но в какой-то момент меня так захватило любопытство: "А откуда берутся идеи моделей, куда внедряются? Кто вообще определяет нужны они в продукте или нет? Да и что такое продукт?"
Не успела моргнуть, как стала product manager, а далее и HoP :)
Я работала в МТС, Сбере, Авито, Chatfuel и сейчас работаю в Нетологии. Ментор. Живу на Кипре.
————
Даш, как вы в "Нетологии" определяете стоимость нового курса перед запуском?
Давай разберем на примере.
Представим, что мы хотим выпустить на рынок новый курс “Инженер данных”.
Посмотрели, что у ближайшего конкурента, есть курс по теме “Data engineer с нуля до про”. Стоит этот курс 127К, длительность - 10 мес. Но у этого ближайшего конкурента аудитория более продвинутая в IT, а наша - менее скилованная. Так что наш курс будет “Инженер данных с нуля” за 12 мес.
Чтобы создать такой курс, нам нужно потратить 180К рублей на экспертов, создание и переиспользование контента, съемки, сопровождение и тд. При этом у нас есть цель не тратить больше, чем 30% от продаж на создание курса (определили ее исходя из нашего бизнес плана). Исходя из этих параметров, мы можем рассчитать, какое минимальное число студентов должно записаться на курс при какой стоимости.
Будем для простоты считать, что мы выдвигаем гипотезу, что спрос на курс подтвержден, если на него записались 6+ человек. Т.е. минимально можем поставить 100К как цену на курс, чтобы окупить затраты.
(продолжение в следующем посте)
#ценообразование
👍19🥰1
(продолжение)
Сейчас на рынке для конечного клиента курсы всех ключевых больших EdTech игроков примерно одинаковы.
Поэтому клиенты чаще всего смотрят на стоимость, способ оплат (рассрочки, кредиты, скидка за платеж целиком картой) и длительность. Чтобы привлечь аудиторию, попробуем поставить цену “Инженер данных” (12 мес) за 110К и посмотреть отклик. То есть ставим цену на 10% выше, чем рассчитанная минимальная цена. Заметьте, что мы рассчитали стоимость курса с учетом того, что никто из студентов не попросит вернуть деньги. Это было сделано для простоты.
На самом деле чтобы не вести эти расчеты вручную, у нас есть калькулятор нового курса, где можно задавать разные параметры курса и смотреть сходится экономика или нет.
————
Из интересного из мира EdTech:
* Если поставишь очень низкую цену, то клиенты курс не купят, потому что будут считать, что он плохой
* Если поставишь высокую - никто не купит, потому что дорого.
Вот и приходится балансировать где-то между, следя за конкурентами, обновляя продукты и ломая голову над тем какую еще доп ценность конечному клиенту дать.
#ценообразование
Сейчас на рынке для конечного клиента курсы всех ключевых больших EdTech игроков примерно одинаковы.
Поэтому клиенты чаще всего смотрят на стоимость, способ оплат (рассрочки, кредиты, скидка за платеж целиком картой) и длительность. Чтобы привлечь аудиторию, попробуем поставить цену “Инженер данных” (12 мес) за 110К и посмотреть отклик. То есть ставим цену на 10% выше, чем рассчитанная минимальная цена. Заметьте, что мы рассчитали стоимость курса с учетом того, что никто из студентов не попросит вернуть деньги. Это было сделано для простоты.
На самом деле чтобы не вести эти расчеты вручную, у нас есть калькулятор нового курса, где можно задавать разные параметры курса и смотреть сходится экономика или нет.
————
Из интересного из мира EdTech:
* Если поставишь очень низкую цену, то клиенты курс не купят, потому что будут считать, что он плохой
* Если поставишь высокую - никто не купит, потому что дорого.
Вот и приходится балансировать где-то между, следя за конкурентами, обновляя продукты и ломая голову над тем какую еще доп ценность конечному клиенту дать.
#ценообразование
👍21
Сколько стоит человеческая жизнь?
Человеческая жизнь бесценна. Попытки определить стоимость человеческой жизни кажутся аморальными. Но экономисты разных стран стремятся определить эту стоимость, как минимум, чтобы отвечать на следующие типы вопросов: "Сколько уместно потратить, чтобы сократить смертность в ДТП, на пожарах и в результате несчастных случаев? Сколько нужно платить родственникам погибших в боевых действиях или в результате террористических актов?"
Сергей Гуриев (признан иноагентом на территории РФ) в "Мифах экономики" (издание ~2010 года) описывает следующие подходы:
1. Можно предположить, что стоимость жизни равна величине «человеческого капитала», равного, в свою очередь, добавленной стоимости, которую человек производит за всю свою жизнь. Используя этот подход, можно прийти к выводу, что стоимость жизни среднего россиянина – всего лишь около $100 тыс (оценка на лет 15 назад). Кроме того, из этой теории следует, что жизнь одного миллиардера стоит столько же, сколько жизнь всех жителей небольшого города, вместе взятых. Несколько оскорбительный подход :(
2. Другая методология основана на том, насколько мы сами ценим свою жизнь. В основе этой методологии лежит анализ реальных решений, при принятии которых люди взвешивают стоимость своей жизни. Цену жизни можно вычислить, зная, например, насколько дороже стоят более безопасные автомобили в сравнении с обычными или насколько выше заработная плата у тех, кто работает на опасном производстве. Результаты исследований американского рынка труда показывают относительно небольшой разброс оценок: от $4 млн до $9 млн за одну жизнь.
Проведение такого исследования в РФ весьма осложнено, так как для него необходимо наличие очень хороших микроэкономических данных. Если опираться на исследования зарубежных экономистов и применить знание о том, что эластичность стоимости жизни по доходу составляет всего лишь 1/2, а не единицу (как можно было бы ожидать согласно теории «человеческого капитала»). В переводе на повседневный язык это значит, что цена жизни тех, кто зарабатывает на 1 % больше, выше только на 0,5 %, а при увеличении дохода в 4 раза стоимость жизни лишь удваивается (надо возвести 4 в степень 0,5, то есть взять квадратный корень из 4). Выходит, стоимость жизни россиянина примерно в 3 раза ниже аналогичного показателя для американца (3 – квадратный корень из соотношения ВВП на душу населения в России и США в 2004 г.). То есть составляет от $1,3 млн до $3 млн.
———————
Сегодня я полез на Википедию почитать статью "Стоимость человеческой жизни". В самом низу статьи есть таблица с Примерами компенсационных выплат (Чрезвычайное происшествие/Размер выплаченного возмещения семьям погибших).
* Катастрофа в Московском метрополитене (2014) - 2 млн руб
* Террористические акты 11 сентября 2001 - $3,1 млн
* Катастрофа A320 под Динь-ле-Беном - $1,3 млн
———————
Впрочем, неважно, как оценивают наши жизни экономисты и государства. Главное, чтобы мы сами ценили нашу жизнь и жизни окружающих.
Человеческая жизнь бесценна. Попытки определить стоимость человеческой жизни кажутся аморальными. Но экономисты разных стран стремятся определить эту стоимость, как минимум, чтобы отвечать на следующие типы вопросов: "Сколько уместно потратить, чтобы сократить смертность в ДТП, на пожарах и в результате несчастных случаев? Сколько нужно платить родственникам погибших в боевых действиях или в результате террористических актов?"
Сергей Гуриев (признан иноагентом на территории РФ) в "Мифах экономики" (издание ~2010 года) описывает следующие подходы:
1. Можно предположить, что стоимость жизни равна величине «человеческого капитала», равного, в свою очередь, добавленной стоимости, которую человек производит за всю свою жизнь. Используя этот подход, можно прийти к выводу, что стоимость жизни среднего россиянина – всего лишь около $100 тыс (оценка на лет 15 назад). Кроме того, из этой теории следует, что жизнь одного миллиардера стоит столько же, сколько жизнь всех жителей небольшого города, вместе взятых. Несколько оскорбительный подход :(
2. Другая методология основана на том, насколько мы сами ценим свою жизнь. В основе этой методологии лежит анализ реальных решений, при принятии которых люди взвешивают стоимость своей жизни. Цену жизни можно вычислить, зная, например, насколько дороже стоят более безопасные автомобили в сравнении с обычными или насколько выше заработная плата у тех, кто работает на опасном производстве. Результаты исследований американского рынка труда показывают относительно небольшой разброс оценок: от $4 млн до $9 млн за одну жизнь.
Проведение такого исследования в РФ весьма осложнено, так как для него необходимо наличие очень хороших микроэкономических данных. Если опираться на исследования зарубежных экономистов и применить знание о том, что эластичность стоимости жизни по доходу составляет всего лишь 1/2, а не единицу (как можно было бы ожидать согласно теории «человеческого капитала»). В переводе на повседневный язык это значит, что цена жизни тех, кто зарабатывает на 1 % больше, выше только на 0,5 %, а при увеличении дохода в 4 раза стоимость жизни лишь удваивается (надо возвести 4 в степень 0,5, то есть взять квадратный корень из 4). Выходит, стоимость жизни россиянина примерно в 3 раза ниже аналогичного показателя для американца (3 – квадратный корень из соотношения ВВП на душу населения в России и США в 2004 г.). То есть составляет от $1,3 млн до $3 млн.
———————
Сегодня я полез на Википедию почитать статью "Стоимость человеческой жизни". В самом низу статьи есть таблица с Примерами компенсационных выплат (Чрезвычайное происшествие/Размер выплаченного возмещения семьям погибших).
* Катастрофа в Московском метрополитене (2014) - 2 млн руб
* Террористические акты 11 сентября 2001 - $3,1 млн
* Катастрофа A320 под Динь-ле-Беном - $1,3 млн
———————
Впрочем, неважно, как оценивают наши жизни экономисты и государства. Главное, чтобы мы сами ценили нашу жизнь и жизни окружающих.
❤17👍11