Введение

Я Илья Пухов, Старший менеджер продукта в Дм-техе, где занимаюсь маркетплейсом Детского мира. До этого PM в Авито и основатель маркетплейса Гильдия Квестов. Статья основана на воркшопе по метрикам маркетплейсов CPO Outdoorsy и ветерана индустрии Колина Гардинера (1). Я дополнил материал основываясь на моем профессиональном опыте, и знаниях из лекций значимых авторов в нашей сфере. Например, Елены Серегиной из Яндекса и Ильи Красинского. Постарался заполнить пробелы и создать полноценное руководство. Кое-где с комментариями из российской практики.

Цель публикации конструктивная обратная связь и развитие знаний в предметной области. Предлагаю вам ознакомиться и прокомментировать. Поехали!

Содержание

• Введение

• Содержание

• Продуктовая аналитика

• Отличие маркетплейса от обычного бизнеса

• Аналитика в маркетплейсе

• Метрики маркетплейса
  

  • Финансовые

  • Ликвидность

  • Концентрация

  • Usage & Engagement

  • Юнит экономика

• LTV анализ

• Оптимизация LTV/CAC

• Заключение

• Ссылки

Продуктовая аналитика

Это процессы создания инструментов для сбора данных о продукте, изучения и интерпретирования данных, получения инсайтов, и коммуникации полезных сведений заинтересованным лицам. Проще говоря — это процесс получения полезной информации из данных.

«Измеряйте самое важное»
— Джон Доер, автор одноименной книги бестселлера про OKR и метрики

«Что невозможно измерить тем невозможно управлять»
— Питер Друкер, самый известный теоретик менеджмента.

«Сделай свои данные сам»
«Единственная проблема с метриками — эта кроличья нора не имеет конца. Всегда можно копнуть глубже, пока не потеряешься совсем»
— Колин Гардинер, автор воркшопа на котором основана статья.

Отличие маркетплейса от обычного бизнеса

*мнение автора статьи

В традиционном бизнесе вы сами оказываете услугу или продаете товар клиенту. В маркетплейсе ваша задача свести продавца и покупателя, фасилитировать сделку. Отсюда важные отличия в продуктовой аналитике и метриках.

В обычном бизнесе вам надо справиться с одной стороной сделки — Покупателем. Желательно, чтобы доход за время жизни клиента (CLTV) покрывал все расходы, связанные с привлечением (CAC) и оказанием услуги (COGS) и другие расходы, покрывал риски, финансировал развитие, и возможно оставлял немного денег акционерам.

В маркетплейсе вы работаете с двумя сторонами — продавцом и покупателем. Желательно обеспечить большое число сделок, то есть высокую Ликвидность. Для этого вам нужно много покупателей и поставщиков, здоровое соотношение между ними (Byer-to-Seller Ratio), высокая Плотность профессиональных продавцов, и высокая Эффективность транзакции.

Крупные маркетплейсы имеют и другой источник прибыли — ритейл медиа. Судя по открытой отчетности, доходы от рекламы на Озон сопоставимы с доходами от комиссионного бизнеса, а доходы от рекламы в Амазон сопоставимы с общим доходом группы компаний Мета (запрещенной в России). Тему рекламы на маркетплейсах оставлю для другой статьи.

Аналитика в маркетплейсе

Задача не простая. В маркетплейсе очень много данных и источников. Программные решения тяжеловесные, требуют дорогой инфраструктуры и высококлассных специалистов.

Аналитика включает в себя разные сферы. Маркетинг и продажи, платежи и финансы, менеджмент категорий товара и листингов, поиск, поведение пользователей, показатели продавцов, безопасность, ИТ инфраструктура и так далее. Задача собрать данные из разнородных систем, нормализовать и поместить в одно место данные. Чтобы потом проанализировать и отдать в инструменты отчетности.

Метрики маркетплейса

В следующих шести разделах мы рассмотрим основные метрики маркетплейса. Не обязательно использовать все из них. По моему опыту разные команды могут трактовать метрики по-своему, отходя от предлагаемых здесь определений. Считаю это нормальным, при условии, что внутри команды метрики формализованы, и все говорят на одном языке.

Финансовые

Gross Merchandise Value (Валовая стоимость товаров) — Общая стоимость товара или услуг, проданных через маркетплейс в период времени в денежном выражении. Исключая возвраты, обмены и скидки разумеется. В мире маркетплейсов это основной показатель.
GMV не является выручкой маркетплейса, но позволяет оценить объем продаж и динамику бизнеса. Например, GMV Озон в 2023 включая услуги составил 1,7 трлн. рублей, а чистый денежный поток от операционной деятельности ~ 80 млрд. рублей.

Average Order Volume (AOV) — Средняя стоимость заказа на торговой площадке за определенный период. Позволяет прогнозировать потоки доходов и управлять бюджетом.

Take rate — Средний процент комиссии, взимаемого маркетплейсом с каждой транзакции. За вычетом отмен, возвратов и скидок. Может отличаться по категориям товаров и состоять из разных компонентов. Например, комиссия за хранение на складе и возвраты от покупателя и логистику может быть переменной. Вознаграждение за продвижение товара в Take rate обычно не входит.

Net Revenue (Чистый доход) = GMV * Take rate. Произведение валовой стоимости товаров на Take rate показывает фактический доход маркетплейса от комиссий за транзакции на платформе.

Отличие Gross margin от Contribution margin

Gross margin (Валовая маржа) = (Net Revenue - COGS) / Net Revenue. Грубо говоря это процент прибыли, который остается после вычета стоимости проданных товаров. «Валовая прибыль» и «Валовая маржа» — это разные понятия: «Валовая прибыль» это сумма в деньгах, в то время как «Валовая маржа» — это процент или коэффициент.

Contribution margin (CM) = Gross margin — Переменные расходы. Может рассчитываться не только в денежном выражении, но и как процент от Net Revenue. Отличие от предыдущего пункта в том, что Gross margin учитывает только прямые затраты фасилитацию транзакции, а Contribution margin учитывает все переменные затраты бизнеса.

Зачем различать Gross margin и Contribution margin

Зачем различать Gross margin и Contribution margin? На ранней стадии бизнеса у вас может быть слишком маленькая база покупателей, чтобы оплатить все переменные расходы. На этом этапе для LTV анализа лучше использовать Gross margin. У зрелого бизнеса покупателей достаточно много, и даже большие расходы на поддержку и продажи могут быть покрыты доходами. В этом случае лучше использовать Contribution margin

Юнит экономика маркетплейса может выглядеть хорошо на уровне Gross margin, но на уровне Contribution margin быть убыточной. Колин предлагает смотреть CM в двух разрезах — CM на одного покупателя и CM на одного продавца. Первое поможет определить какой CAC вы можете себе позволить.

Расходы

COGS (стоимость проданных товаров) — в COGS маркетплейса НЕ входит закупочная стоимость товара, так как маркетплейс обычно не закупает товар для продажи. Вместо этого в COGS могут входить операционные расходы, связанные с обеспечением транзакций на платформе, такие как расходы на обработку платежей, обслуживание клиентов, маркетинг и развитие технологий.

Variable costs — затраты, которые изменяются пропорционально объему производства, но не связанные с каждой единичной транзакцией. К ним можно отнести расходы на маркетинг требующие. Постоянных инвестиций, например бренд медиа. Так же переменные части вознаграждения продавцов, тарифные планы ПО и другие расходы.

Fixed costs — расходы, которые остаются постоянными независимо от объема продаж бизнеса. Арендная плата, ФОТ сотрудников, ИТ инфраструктура, лицензии ПО и так далее.

Ликвидность

Ликвидность — Доля объявлений, которые завершаются сделками за определенный период времени. Основной показатель способности маркетплейса генерировать сделки, и ключевой фактор успеха. Вот некоторые прокси метрики ликвидности:

Конверсия (из визита)— Отношение числа транзакций к числу посетителей.

Конверсия (из поиска) — Иногда маркетплейсом пользуются и покупатели и продавцы, и сложно считать их визиты отдельно. В этом случае можно считать как отношение числа транзакций к числу поисков.

*Лид (от англ. Lead — зацепка) — контактные данные покупателя, изъявившего намерение совершить сделку.

Конверсия в лид — Отношение числа лидов к числу посетителей (или поисков). В случае, если сделка не завершается на маркетплейсе, как бывает в модели классифайд или агрегатор, площадка «отгружает» продавцу лид. Маркетплейс достоверно не знает, совершилась ли сделка после. В случае комиссии за факт продажи нужны дополнительные усилия для проверки факта сделки. Например обзвон покупатеелй.

Dated search — число поисков с указанием даты. В сфере путешествий такой поиск может показывать более явное намерение к покупке. Хотя я с трудом представляю себе сайт в категории путешествий, на котором могут быть поиск без указания даты.

Bid-to-ask spread — Отношение цены товара к стоимости, которую готов заплатить покупатель. Выяснить бывает непросто, понадобятся опросы. Если спред большой вы просите больше денег чем покупатель готов платить. Транзакция не произойдет. Ликвидность на площадке будет низкая.

Buyer-to-Seller Ratio (Marketplace ratio) — Отношение числа активных покупателей к числу активных продацов. Вам еще понадобится определить, кого считать активным.
Коеффициент показывает сколько покупателей может обслужить продавец, или сколько покупок может сделать покупатель. Считается в определенный период времени, в определенной категории. В частотных видах товаров и услуг коэффициент обычно выше, так как покупатель чаще приходит совершить покупку. Сравнивать коэффициент имеет смысл между похожими категориями/магазинами/территориями, используя наиболее развитые из них как бенчмарк.

Концентрация

Концентрация показывает долю выручки приходящуюся на когорту (группу, сегмент) продавцов. Обычно меньшее число продавцов делает большее число продаж — правило Парето. Эти продавцы ваш профессиональный сегмент, самые выгодные партнеры. Их нужно развивать. Один из важных вопросов для вас будет — как перевести больше покупателей в профессиональный сегмент. А концентрация покажет, насколько вы преуспели.

Usage & Engagement

Обычно сюда относят Число активных пользователей, Среднее время сессии, CTR (Click Through Rate), Bounce rate, Число транзакций, NPS (Net Promotion Score), Retention rate, Churn Rate и так далее. Остановимся на особенностях этих метрик в маркетплейсе.

*Когорта — группа пользователей объединенных по одному признаку. Например, все покупатели, совершившие первую покупку в таком-то месяце. Метрики юнит экономики имеет смысл считать по когортам, чтобы избежать ошибки среднего. Рекомендую материалы по когортному анализу Ильи Красинского.

Retention cohorts (сторона продавца) — метрика показывает, насколько долго и в каком объеме удерживаются продавцы на площадке.
Когортой в этом случае называют группу продавцов, которые начали торговать на площадке в один период времени. Retention рассчитывается для каждой когорты отдельно. Потом его можно сравнивать между когортами. Здоровая динамика, когда продавцы задерживаются на площадке достаточно долго, чтобы общее число продавцов и листингов было оптимальным, при разумных инвестициях в привлечение.

Retention можно считать по-разному. Простой способ — число месяцев со времени последней поставки товара. Такой метод работает пли логистической схеме FBO, когда продавец завозит товар на распределительный центр маркетплейса разом. При логистических схемах с разовыми поставками, например FBS будет сложнее.

Более продвинутый Retention может выглядеть как отношение GMV поставщика на 12й месяц работы к GMV поставщика в первый месяц работы. Показатель показывает, насколько сократился бизнес поставщика на площадке.

Проблема Оттока поставщиков не так важна для маркетплейса

Реальность такова, что большинство поставщиков не получат хорошие продажи на маркетплейсе. Например, три четверти товаров на складе Вайдлбериз за пол года ни разу не были проданы.

Это плохо для поставщиков, но не для маркетплейса. Маркетплейс все равно заинтересован привлекать как можно больше поставщиков, чтобы увеличить номенклатуру товаров на витрине и поднять конверсию в покупку.

То есть какой-то отток поставщиков это нормально. Важно, что он не должен быть больше чем приток новых.

Другой вариант Retention — Доля опубликованных товаров спустя n-месяцев работы. Если ваш листинг слишком быстро раскупают это проблема, ведь вам нужно время и деньги, чтобы «завести» новый товар и поставщиков.

Repeat cohorts (сторона покупателя) — показывает, насколько долго удерживается покупатель на площадке. Можно считать как доля покупателей совершивших вторую или n-ую покупку. Или среднее число транзакций на покупателя.

Юнит экономика

*Life time (Срок жизни клиента) — Среднее время активности покупателя. Под активностью чаще всего понимают время, когда покупатель продолжает совершать покупки.

Lifetime Value (LTV) — Средний gross margin (или contribution margin) с клиента (или когорты клиентов). Метрика показывает какую выручку вы можете ожидать получить с клиента за время его жизни.

LTV = (Среднее число покупок * AOV * Gross margin)

LTV — важная область оптимизации для многих компаний — как получить устойчивый CAC, который позволяет иметь хороший LTV. LTV юнита может быть положительным, но вы можете быть в минусе, из-за больших расходов, например, на поддержку. Подробнее про LTV анализ читайте ниже.

Customer Acquisition Cost (CAC) — Стоимость привлечения покупателя, включая все расходы на маркетинг (performance и бренд медиа), маркетинговую платформу, комиссии и зарплаты продавцов, их инструментов. Имеет смысл считать по когортам.
Для бенчмаркинга иногда удобно различать Loaded CAC, включая зарплаты маркетинга и продавцов и Unloaded CAC, исключая зарплаты.

Для маркетплейса имеет смысл смотреть CAC для обеих сторон сделки:

CACD — Стоимость привлечения покупателя. Если сравнить с LTV позволяет понять является ли текущая модель маркетинга устойчивой, или бизнес держится только за счет инвестиций.

CACS — Стоимость привлечения продавца. Вместе с оценкой необходимости в продавцах (сторона предложения) позволяет прогнозировать динамику роста маркетплейса.

LTV анализ и как его делать

LTV анализ помогает бизнесу понять потенциал прибыли в долгосрочной перспективе, найти и сфокусироваться на самых выгодных сегментах покупателей. Оптимизировать стратегии привлечения и удержания. Оценить эффективность маркетинга и продаж, и сфокусироваться на лучших каналах привлечения. Найти точки роста выручки, через улучшения Retention и числа повторных покупок.

Колин дает довольно краткое описание LTV анализа. Более подробно с темой можно познакомиться в двух статьях на Медиуме: (2) "Diligence at Social Capital Part 3: Cohorts and (revenue) LTV" и (3) "Spaghetti graphs — a better solution for measuring customer engagement". Ссылки в конце статьи. Планирую написать об этом в другой публикации.

LTV = (Среднее число покупок * AOV * Gross margin)

Gross margin или Contribution margin

Для компаний ранних стадий удобнее использовать Gross margin. Клиентская база еще слишком мала, чтобы оплачивать все переменные и фиксированные расходы. На этом этапе компания еще может быть операционно убыточной и зависеть от инвестиций.

Для зрелых компаний честнее использовать Contribution margin. На этой стадии мы ожидаем что бизнес будет покрывать все свои расходы из выручки, и даже быть прибыльным.

Когорты

Прибыль нужно считать по когортам. Чтобы разделить группы клиентов по времени их появления и избежать ошибки усреднения.

Обычно когорты считают по месяцам. Моментом, когда пользователь попадает в когорту удобно считать событие конверсии. Например первая покупка.

Для анализа других эффектов можно считать началом когорты и иные события, например регистрацию. Для LTV анализа лучше подходит первая покупка.

Когорты следует рассчитывать для покупателей и продавцов отдельно. Так же полезно разделять сегменты рынка и территории.

Колин Гардинер приводит график Эндрю Чена из Uber просто по тому, что график ему нравится. Это НЕ LTV анализ, но в общем график относится к теме и хорошо иллюстрирует различия темпов роста бизнеса в разных обстоятельствах.

Видно, что число поездок в месяц от момента открытия бизнеса в Китае растет гораздо быстрее, чем в других территориях. Uber запустился в Китае позже, и к тому времени они уже умели хорошо делать продукт. Возможно локальные особенности рынка и талант команды тоже сыграли на руку.

Спагетти

На следующем графике приведен уже действительно LTV анализ. По оси абсцисс отложены месяцы с момента первой транзакции. Кривые раскрашены по годам.

Не все спагетти одинаково полезны. Некоторые растут круче, что говорит что ценность производимая когортой для бизнеса растет с ускорением. Чем выше коэффициент наклона тем лучше. Как правило, именно такие спагетти вы хотите видеть в своих когортах.

Высота начальной точки графика тоже важна. Она показывает сколько прибыли приносит когорта в первый месяц. Чем выше этот показатель, тем лучше общий результат когорты.

Скачки показывают сезонные всплески покупок.

Строительство таких графиков требует времени и большого числа данных. Чем раньше вы начнете отслеживать эти параметры тем лучше.

Какой должен быть CAC

Популярный эвристик такой — LTV/CAC = 3:1 в первые три года. Возьмите данные по прибыли за последние 36 месяцев и разделите на три. Если исторических данных не хватает — экстраполируйте.

Переводя на простой язык Колин говорит, что если клиент окупается за первый год, это хорошо. На мой взгляд этот показатель сильно зависит от ниши и фазе экономического цикла в стране. В спокойные периоды инвесторы готовы подождать прибыли чуть дольше, во времена спада инвестиции в проекты с долгим сроком окупаемости снижаются. В России этот срок все еще ниже, чем в США и Европе.

Большинству маркетплейсов приходится стимулировать продажи скидками, что снижает и комиссию. При низкой комиссии маркетплейс зарабатывает мало, и не может себе позволить высокую стоимость привлечения. Для маркетплейсов это обычно означает, что надо получать существенную долю трафика из органики. По низкой цене.

Ситуация может быть несколько лучше в нишевом маркетплейсе, открытом на базе действующего омниканального бизнеса. Например, Летуаль, Мвидео, Спортмастер, Детский мир и так далее. Эти маркетплейсы сразу «питаются» клиентской базой сильного бренда родителя. В этой конструкции есть и проблемы, о которых я планирую написать в другой публикации.

На представленном графике отмечен CAC. Это показывает инвесторам и стейкхолдерам момент, когда покупатель (или когорта) окупается.

Оптимизация LTV/CAC

LTV/CAC = 3:1 — это хорошая начальная точка. Как дальше оптимизировать? Для этого нужно сбалансировать множество показателей: Трафик, конверсию, стоимость первой сессии, средний чек, число покупок на клиента и т.д.

Колин не дает подробного ответа на этот вопрос, по этому я советую обратиться к курсу по юнит экономике Ильи Красинского. Там в табличках google sheets вы моделируете разные точки роста и чувствуете на конкретных примерах, какая точка роста дает больше эффекта.

Особенностью маркетплейса при LTV/CAC оптимизации является его двусторонняя природа. Нужно учитывать стоимости привлечения и покупателя и поставщика. Для этого оценивать каждую сторону отдельно.

Общий CAC маркетплейса можно рассчитать из годового прогноза продаж. Допустим, вы планируете обеспечить 20 млрд. рублей GMV в этом году. Сколько вы заработаете на комиссии и рекламе, и сколько из этого вы готовы потратить на привлечение?

Разделить общий CAC между покупателями и поставщиками сложнее. Можно использовать вот такую формулу.

Marketplace CAC = CACS + CACD * Marketplace Ratio

Общая стоимость привлечения складывается из CAC продавца и CAC покупателя умноженного на отношение числа покупателей к числу продавцов.

Не забывайте, что каждый маркетплейс уникален как снежинка. Вам нужно наилучший способ считать юнит экономику для себя.

Заключение

Осмысление этого воркшопа стало для меня увлекательным и не простым путешествием. Я вижу два направления развития этой темы: изучение статей других авторов, и проверка теоретических выкладок на практике. В моей ежедневной работе. Буду рад делиться наблюдениями в дальнейших публикациях. Если вы дочитали до этого момента, должно быть вам и правда интересна эта тема. Напишите мне в телеграм и я постараюсь ответить на ваш вопрос. Меня легко найти по имени и фамилии.

Ссылки

1. Воркшоп Колина Гардинера по метрикам маркетплейса 1 час — https://www.youtube.com/@EverythingMarketplaces

2. Статья Алекса Тассига Spaghetti graphs — a better solution for measuring customer engagement на Медиум (копия в google doc)— https://docs.google.com/document/d/1zNeJigCy1zM3-kOBiQnAeTyVngmigCSSiPxbkyMPi_0/edit?usp=sharing

3. Статья "Diligence at Social Capital Part 3: Cohorts and (revenue) LTV" на Медиуме — https://medium.com/swlh/diligence-at-social-capital-part-3-cohorts-and-revenue-ltv-ab65a07464e1