Как рассчитываются цифры
Об этой статье
Автор: Дмитрий Дугарев
На вопрос «какой будет ожидаемая прибыль?» таблица отвечает одной ячейкой:
=SUM(revenue) − spend − fees. Если сделок в месяц много, это среднее неплохо
отражает то, что происходит на самом деле. Но в маленькой воронке — несколько
лидов и одна-две продажи в месяц — среднее может описывать месяц, которого у
вас почти никогда не будет.
Почему среднее вводит в заблуждение
Возьмём воронку с главной страницы: 1 100 € в месяц на Google Ads по 2,50 € за клик — это 440 кликов в средний месяц. Из них 5 % записываются на бесплатную проверку, а 5 % прошедших проверку покупают аудит за 2 000 €. В итоге покупка приходится на каждый 400-й клик. В средний месяц это 1,1 клиента, так что по таблице ожидаемая прибыль — +1 100 € в месяц. (Комиссий за платежи в примере нет, чтобы не усложнять арифметику.) Число при этом верное: это среднее по всем возможным месяцам, взвешенное по их вероятности. Но ни в одном месяце не будет 1,1 клиента. Клиент либо приходит, либо нет — дробных клиентов не бывает, поэтому месяцы скачут:
| Клиентов за месяц | Вероятность | Прибыль месяца |
|---|---|---|
| Ни одного | 33 % | −1 100 € |
| Один | 37 % | +900 € |
| Два | 20 % | +2 900 € |
| Три и больше | 10 % | +4 900 € и больше |
В сводке это выглядит так:
| Показатель | Значение | Что это значит |
|---|---|---|
| Риск нуля | 33 % | Каждый третий месяц — ни одной продажи: −1 100 €. |
| Типичный месяц · P50 | +900 € | Один клиент, за вычетом расходов на рекламу. |
| Хороший · P90 | +3 890 € | Лучшие 5–15 % месяцев: примерно в половине из них два клиента, в остальных три. |
Типичный месяц прибыльный, но каждый третий проходит вообще без клиентов. Если оценивать эту воронку по одному месяцу, в каждом третьем случае вы откажетесь от предложения, которое на самом деле работает. И дело не в том, что воронка плохая, а в том, что вы ждали одного числа там, где есть целое распределение.
Что FunnelCAD делает вместо этого
FunnelCAD не останавливается на среднем, но и не прикидывает остальное по случайным пробам. Вероятность каждого возможного месяца он рассчитывает прямо из ваших исходных данных. Случайных чисел здесь нет вообще, а значит, нет и настроек вроде числа повторов или seed: одна и та же воронка всегда даёт одни и те же цифры. Для воронки размером с пример весь расчёт занимает несколько миллисекунд, а в сводке у результатов стоит отметка Точно.
Расчёт идёт в три шага.
1. Посетители месяца — дело случая
«Бюджет ÷ CPC» и «визиты в месяц» — это то, что месяц приносит в среднем, а не обещание. Число посетителей месяца FunnelCAD считает случайной величиной с распределением Пуассона вокруг этого среднего. Это стандартная модель для ситуации, когда людей много и каждый может прийти, а может и не прийти. Поэтому 100 кликов при конверсии 1 % — это не «одна продажа»: с вероятностью 36,8 % продаж не будет вовсе (e−1).
По тому же правилу считается вероятность, что за месяц до блока не дойдёт никто: e−Σ N·p. Сумма берётся по всем источникам: N — среднее число посетителей источника, p — вероятность, что один его посетитель дойдёт до блока любым путём. Для аудита из примера это e−440 × 1/400 = e−1,1 = 33,3 % — тот самый месяц без клиентов из первой таблицы. Для этой модели значение точное, а не приближённое.
2. Весь месяц, а не только его среднее
Прибыль месяца складывается из множества небольших случайных сумм: это каждый путь, которым посетитель может пройти по воронке, со своими ценами и расходами. FunnelCAD раскладывает возможную прибыль по мелкой сетке денежных значений (решётке) и складывает части с помощью быстрого преобразования Фурье. Это стандартный способ точно сложить случайные величины, не перебирая исходы по одному. В результате получается полное распределение прибыли месяца: каждый возможный исход и его вероятность.
Так же считаются прибыль за год и часы, которые уходят у вас на работу за месяц (подробнее — на странице Лимит часов). Если воронка работает уже какое-то время, в её месяце учитываются и подписчики прошлых месяцев, которые всё ещё платят.
За год везение и невезение отчасти уравновешивают друг друга. Типичный год в примере — около +12 900 €, почти как двенадцать средних месяцев (+13 200 €), а убытком заканчиваются примерно 2 года из 100.
3. Типичные значения — это средние по интервалам
Из этого распределения сводка берёт несколько цифр:
- Ожидаемая прибыль — средний месяц, ровно то число, которое даёт таблица.
- Типичный месяц · P50 — среднее значение центральных 40–60 % месяцев.
- Плохой · P10 и Хороший · P90 — средние значения худших и лучших 5–15 % месяцев.
- Риск нуля — вероятность месяца без единого платящего клиента, P(0 клиентов). Выход на 3 000 €/мес — вероятность того, что прибыль месяца достигнет цели. В подписи стоит ваша цель: 3 000 €, если вы не задали другую.
Почему интервалы, а не точные процентили? Месяцы маленькой воронки идут ступеньками, и точный процентиль перескакивает с одной ступеньки на другую. В примере два клиента или меньше бывают в 90,04 % месяцев, поэтому точный 90-й процентиль равен +2 900 €. Сделайте клик на цент дешевле — 2,49 € — и эта доля опустится до 89,95 %: точный 90-й процентиль подскочит до +4 900 €. Скачок на 2 000 € из-за одного цента. А среднее по интервалу сдвинется всего с +3 890 € до +3 910 €. Сводка показывает эти типичные значения с округлением до 10 €.
Чего расчёт знать не может
Расчёт точен для тех конверсий, которые вы ввели. Если конверсия — лишь оценка, настоящий разброс ваших месяцев шире, чем в сводке. Для этого и нужна чувствительность: она показывает, какая оценка сильнее всего влияет на прибыль, чтобы вы знали, что проверять в первую очередь. А что бывает, когда хороший месяц оказывается слишком хорошим, рассказано на странице Лимит часов.
Об авторе