Большая книга о соцсетях для предпринимателей, экспертов и блогеров - Ильяхов Максим - Страница 70

6. Доходы минус расходы.

Обычно в одной таблице считают привлечение, приток и отток по каждому каналу отдельно, а потом их суммируют. Мы для простоты будем считать, что существует только один канал, например Telegram.

Для расчета вам потребуются исходные данные: стоимость привлечения аудитории, конверсии, параметры притока и оттока. Мы, как агентство, владеем этими данными, потому что ведем дюжину проектов одновременно. Если у вас этих данных нет и получить их неоткуда, вы можете сначала предположить, какими они могли бы быть, а потом проверить реальностью.

Пример: компания в сфере B2B с большим чеком. Продает какую-нибудь дорогую услугу по подписке. Один платящий клиент в среднем приносит миллион рублей прибыли за всё время работы с компанией. Предположим, что мы создаем каналы с нуля, раскачиваемся полгода, после чего начинаем продавать. Считаем модель с этими параметрами (сама модель на следующем развороте):

Так, потратив 6 млн рублей за год, мы привлекли 14 клиентов, каждого из которых компания оценивает в миллион рублей.

Наиболее чувствительна наша модель к вовлеченности читателей и конверсии в покупку, например: если мы добьемся вовлеченности на уровне 10 %, то выйдем в плюс уже на третий месяц продаж.

Сейчас расчет звучит нереальным, потому что компания оценивает прибыль с клиента не по одной транзакции, а по LTV – то есть по сумме прибыли, которую клиент в среднем принесет за всё время сотрудничества (например, за пять лет). Получается, что компания тратит деньги сегодня, ожидает отбить их в течение пяти лет и включает эти деньги из будущего в сегодняшний расчет. Хорошая ли это идея – зависит от ресурсов компании и ее подхода к планированию.

Если вы не верите в LTV и хотите считать окупаемость только по прибыли с одной покупки, поставьте себе цель, например окупиться за 24 месяца. Нехитрым подбором вы увидите, что в рамках этой финмодели одна сделка должна вам приность 175 тысяч рублей прибыли, чтобы начать окупать затраты через два года. Всё, что ниже, за два года не окупится, и строить вокруг этого модель слишком рискованно.

Имея на руках рабочую таблицу, как на следующем развороте, вы можете играть с разными параметрами и смотреть, как они повлияют на результат. Например:

Это упражнение можно сравнить с рассуждением: «А что, если мы будем делать так-то?» Вписываете параметры в модель и смотрите, как выглядит это будущее.

Откуда именно такие цифры по притоку, оттоку и стоимости привлечения? Это пессимистичный сценарий на основании нашего опыта работы с проектами такого типа. У вас в отрасли или с использованием ваших инструментов продвижения будут другие параметры (даже через 9 месяцев с момента написания этого текста данные изменятся). Вам не нужно копировать именно эти показатели.

Лучше возьмите какие-то показатели и посчитайте модель. Потом запустите пробные активности: закупите рекламу на небольшой бюджет и посмотрите на стоимость привлечения. Вы получите реальные данные и сверите со своей моделью. Может оказаться, что у вас подписчик будет стоить 150 рублей или 500 рублей – это одинаково вероятно.

А почему у вас такие низкие показатели вовлеченности и такой большой отток? По той же причине: это пессимистичные показатели на основании нашего опыта. Может быть, вы будете делать гениальный контент с вовлеченностью 30 %, и тогда ваша финмодель сойдется намного лучше. Или, наоборот, маркетологи победят, и у вас будет только навязчивая реклама.

Модель – это не способ предсказать будущее, когда вы еще ничего не начали, это способ быстро сверяться с реальностью, когда у вас появятся данные.

Почему вы тратите так мало на команду? Если сложить зарплаты всех людей, будет больше. Да, но эти люди не будут загружены в соцсетях на 100 %. Считаем, что мы расходуем лишь часть их рабочего времени на соцсети, сответственно, к соцсетям мы относим только часть их зарплаты. Если удобно, вы также можете рассчитывать почасовую ставку специалистов, но для этого нужно составлять полноценную смету с трудочасами.

А какие нормальные средние параметры вовлеченности, притока и оттока? Это бессмысленная величина – как средняя температура по больнице. На нее влияет множество факторов. Вот пример:

Если у вас есть явные конкуренты, чьи модели работы вы хотите воспроизвести, можете подсмотреть публично доступную информацию об их вовлеченности, притоку и оттоку аудитории. Но ничто не даст вам более точных данных, чем недорогой эксперимент с вашим собственным контентом.

А можете рассчитать более точную модель конкретно под нашу нишу? Наши аналитики видят показатели по разным рынкам и нишам – но необязательно по нужным вам. Когда к нам приходят клиенты с подобными запросами и у нас есть нужные данные, мы можем показать средние значения и ориентировать клиента на что-то, например на стоимость привлечения людей. Но мы всегда делаем оговорку, что модель – это не план, который обязательно сбудется, это скорее инструмент для понимания механики окупаемости. Даже в знакомых нам нишах мы всегда начинаем с пробных посевов и небольших бюджетов.