Менеджмент цифрового продукта. От идеи до идеала

Этот термин широко применяется в сфере оценки инвестиционных проектов и в оценке бизнеса. В этом случае финансовые модели позволяют наглядно представить экономику проекта и оценить эффективность вложений в тот или иной актив.

Один из ключевых аспектов финансового моделирования – прогнозирование окупаемости и доходности инвестиционных проектов.

4.3.3.1. Пример финансовой модели для цифрового продукта

Финансовая модель для цифрового продукта учитывает следующие особенности:

➠ Прибыль зависит от количества и качества пользователей, которые пользуются продуктом и платят за него.

➠ Пользователи приходят и уходят в течение времени, поэтому важно учитывать показатели притока (influx) и оттока (churn) пользователей.

➠ Средняя выручка с одного пользователя (ARPU) может меняться в зависимости от тарифов, скидок, дополнительных услуг и т. д.

Для построения финансовой модели на 12 месяцев с притоком и оттоком пользователей мы будем использовать следующие допущения:

➠ Приток пользователей в нулевом месяце равно тысяче человек.

➠ Приток пользователей растет линейно на 5 % каждый месяц.

➠ Отток пользователей составляет 10 % от общего количества пользователей в месяц.

➠ Средняя выручка с одного пользователя равна 300 рублей в месяц.

➠ Себестоимость продукта составляет 20 % от выручки.

➠ Постоянные затраты на инициативу (аренда, зарплата, налоги и т. д.) равны одному миллиону рублей в месяц.

➠ Переменные затраты на инициативу (реклама, хостинг, комиссии и т. д.) составляют 10 % от выручки.

➠ Ставка дисконтирования равна 12 % годовых.

Рис. 4.14. Пример финансовой модели

На основе этих данных мы можем построить таблицу, отражающую динамику денежных потоков по инициативе.

Для удобства таблица приведена с формулами табличного редактора типа Excel.

В примере видно, что прибыльность наступает на шестой месяц, а полный возврат всех вложений (окупаемость) с учетом дисконтирования (NPV > 0) – на десятый месяц после запуска.

Рис. 4.15. График NPV

Для большей наглядности можно привести график NPV, где с учетом дисконтирования денежного потока становится понятно, когда инициатива переходит в фазу прибыльности (точка перегиба графика) и в фазу окупаемости (график пересекает ось).

В табл. 4.3 приведены примеры метрики притока и оттока, которые являются опережающими по отношению к NPV, а следовательно, их замеры позволят в течение 1–3 месяцев подтвердить жизнеспособность (потенциальную окупаемость) инициативы. Итак, правильным шагом будет выбрать эти метрики для формулировок гипотез жизнеспособности.

Табл. 4.3. Пример продуктовых гипотез, построенных на основе финансовой модели

Далее мы детально рассмотрим, как выбирать метрики для гипотез жизнеспособности.

4.3.3.2. Выбор метрик для гипотез жизнеспособности

Гипотеза жизнеспособности – это предположение о том, что инвестиционный проект имеет потенциал для достижения окупаемости и доходности, а также для создания ценности для клиентов и бизнеса. Чтобы проверить гипотезу жизнеспособности, необходимо провести пилотный проект, который позволит измерить опережающие метрики, связанные с финансовыми результатами проекта.

Опережающие метрики должны быть связаны с инвестиционными показателями, такими как чистая приведенная стоимость (NPV), которые показывают, насколько выгоден проект с точки зрения инвесторов, учитывая разную стоимость денег во времени.

Выбор метрик для гипотез жизнеспособности должен учитывать следующие факторы:

➠ Релевантность. Метрики должны отражать те аспекты деятельности, которые важны для достижения целей проекта и удовлетворения потребностей клиентов. Например, для проекта по разработке и продвижению мобильного приложения релевантными метриками могут быть количество загрузок, количество активных пользователей, количество платящих пользователей, средняя выручка с пользователя и т. д.

➠ Измеримость. Метрики должны иметь четкие критерии и методы измерения, а также доступные источники данных. Например, для измерения количества загрузок приложения можно использовать данные из магазинов приложений; для измерения количества активных пользователей – данные из аналитических систем; для измерения средней выручки с пользователя – данные из платежных систем и т. д.

➠ Достижимость. Метрики должны иметь реалистичные и обоснованные целевые значения, которых можно достичь в заданные сроки и с учетом ресурсов. Например, для проекта по открытию или расширению сети розничных магазинов достижимыми метриками могут быть количество посетителей, количество покупателей, средний чек, количество повторных покупок и т. д.

➠ Своевременность. Метрики должны иметь определенные периоды измерения и анализа, а также сроки достижения. Например, для проекта по созданию и продаже онлайн-курса своевременными метриками могут быть количество заявок, количество оплат, количество прохождений курса, количество сертификатов и т. д.