Пошаговая оценка потенциала рынка и расчет P&L. Личный опыт (Александра Кулачикова)

Александра Кулачикова, Product Owner, Semrush

Привет, меня зовут Александра Кулачикова. Я сейчас работаю Product Owner в Semrush. До этого достаточно долгое время занималась маркетингом SaaS-продуктов, что оставило на мне неизгладимый след, потому что в основном мои примеры именно для оценки SAS продуктов, про работу SAS продуктов, про маркетинг и так далее. Так что если у вас исключительно B2B и B2C, то, может быть, тут будет некоторая специфика. Я сразу же предупреждаю, чтобы быть честной с аудиторией.

Занималась я разными SAS продуктами — это и Google Analytics, и Google Tag Manager, и Яндекс. Метрика, и другие аналитические продукты Яндекса. Мне довелось поработать в Авито с вертикалью работ. Сейчас я развиваю свой собственный продукт маркетинговой аналитики внутри компании Semrush. Что такое Semrush? Semrush — это достаточно большой продукт для разных задач, связанных с оптимизацией сайта, с контент-менеджментом, работой с социальными сетями. Сейчас сервис и платформа сильно развивается, сильно расширяется в смежные стороны, поэтому я и делаю там новый продукт, которого до этого внутри Semrush не было.

Давайте перейдем к нашей теме. Почему возникла эта тема? Я пришла в Semrush и нужно было посчитать. У сервиса такого продукта не было, поэтому нужно было посчитать. Села считать я в некоторых случаях фактически с нуля. Зачем нужно было посчитать? Потому что основатели решили выдать новую команду, соответственно, они решили вложиться в это, они ожидают, что у этого продукта будет какой-то понятный выхлоп. Я думаю, что в текущий момент, особенно в текущих условиях, достаточно очевидно ожидать, что просто так команда не спустится с неба и не начнет пилить новый продукт. Без каких-либо доказательств того, что этот продукт имеет какой-то потенциал для окупаемости, для роста, без описания монетизационной и запусковой стратегии будет тяжело доказать и взять этот продукт в разработку. Я думаю, что с такой проблемой сталкиваются разные люди, поэтому и предлагаю думать вместе, как мы можем начать все эти подсчеты. Мы не просто считаем. Мы таким образом еще и определяем наши ожидания и ожидания наших стейкхолдеров. Возможно, в процессе исследования у нас появятся какие-то еще идеи про дополнительные ниши. Например, вы обнаружите, что сейчас растут какие-то модели монетизации или что параллельно идет запрос на какие-то дополнительные фичи, которые сейчас пока у конкурентов не присутствуют.

Давайте попробуем провести это упражнение и посмотрим, что же у нас получится. Такого рода подсчеты я делаю уже не первый раз, но делала это для разных случаев жизни. Фактически один из первых разов был, когда нам нужно было посмотреть, куда выходить с обучением по Google Analytics — в какие регионы России. Задача была — именно рассказать про Google Analytics и запустить Google Tag Manager в регионах России, привлечь как можно больше сертифицированных специалистов. Маркетинговый бюджет органичен. Время лекторов тоже достаточно ограниченное. Поэтому распыляться на каждый регион и ездить с гастролями по всем окраинам России совершенно невозможно.

Поэтому нам нужно было выбрать для этого мы делали скоринг регионов по разным признакам. Например, по интернет-проникновению, по размеру бизнесов, по уровню диджитализации, какого-то общего знания о диджитал продуктах. Естественно, по базе самого Google смотрели, насколько динамично она растет и насколько она вообще существует. В итоге мы выбрали около десятка регионов и сделали там массовое обучение. Сертифицировали по ходу обучения достаточно много людей. Вышли на первое место по количеству сертифицированных специалистов.

Однако пока мы это делали, мы сталкивались с трудностями нехватки данных. Почему? Это было больше семи-восьми лет назад, а тогда не было такого рода открытых источников вроде реестра малых предпринимателей России или чего-то еще. Тогда были данные «Росстат», которые появлялись раз в год и были в Excel, в которые нужно было смотреть и вникать, что это означает. Кроме того, не всегда было точное понимание о том, какова именно специфика бизнеса в этих регионах. Мы могли видеть, например, что в каких-то пограничных регионах вроде Владивостока, Оренбурга или Калининграда есть много разных бизнесов и появилось много бизнесов за последние годы. Мы могли видеть, что положительная динамика есть. Мы при этом не то, чтобы сильно понимали, что специфика этих бизнесов — на экспорт. Там большая торговля. Это сильно влияет на сам бизнес. Может быть, мы бы выстроили свой процесс продажи и процесс обучения с учетом этой специфики, но тогда мы про это не знали. Такие вещи из данных «Росстата», к сожалению, сразу же понять нельзя. Вы можете понять эти вещи, побывав в самих местах обитания и поговорив с людьми, пообщавшись с ними и поняв, как у них строится бизнес. Там идея была не в диджитализации, а в развитии межграничной торговли.

Еще один пример, который я бы хотела привести — это оценки для Яндекс.Метрики, у которой достаточно хорошие позиции и которая на момент 2016-го года была №1 в России и сильно приближалась к этому значению в других странах СНГ. Нужно было искать какие-то новые рынки. Задачей было — понять, в какие страны заходить проще всего. Мы тоже взяли страны по текущей базе: по возможной диджитализации, по доле Google Analytics, по использованию счетчиков в этих странах. Мы посмотрели на то, для каких типов сайтов наш сервис наиболее удобен и какие типы сайтов нам наиболее интересно видеть среди наших клиентов — это прежде всего e-commerce. Соответственно, мы сделали такую классификацию. Турция на тот момент уже была достаточно популярна. Там уже был офис Яндекса, и уже шла работа, поэтому она занимала место фронтальной страны, в которую мы должны были заходить и поддерживать. Были еще другие дополнительные страны, которые тоже хотелось бы проработать.

Несмотря на то, что здесь будет цифра про Германию, где много e-commerce, много счетчиков используется и целом там есть какие-то потенциалы, и про Бразилию, где доля Google Analytics не такая высокая, при выходе такие европейские страны стало понятно, что подводные камни. Подводный камень №1: для стран вроде Турции или Бразилии, чтобы заходить не только на рынок узких специалистов, которые знают английский, нужно локализовывать. Локализация — это всегда дорого. Поддержка локализации — тоже дорого. На рынке европейских стран — Германия, Франция и UK — очень большое влияние имеет русскость нашего сервиса. Все знают, что такое Яндекс. Все понимают, что Яндекс — это русские. К сожалению, политика тут имеет большое значение. На рынках вроде Вьетнама, Турции и других подобных есть специфика менталитета, когда мы, заходя самостоятельно продавать клиентам или с какими-то маркетинговыми историями, можем просто не иметь возможности продавать, как свои известные специалисты или компании продают своим же собственным клиентам. Поэтому тут мы прежде всего использовали местных специалистов и старались прийти к местным экспертам.

Еще один момент специфики такого рынка в том, что все смотрят на самых топовых игроков. Поэтому, если мы заходим к самым топовым e-commerce, к топовым сайтам вроде турецкого Hürriyet или турецкого N11, то тогда получается, что мы заявляем рынку о том, что этому сервису можно доверять. Тогда уже уровень повышается в разы.

Если взять оба эти кейса, то данных не всегда бывает настолько достаточно, а некоторые данные мы сможем увидеть, будучи в полях. Кроме того, что мы проскорили какие-то определенные места возможного обитания, всегда бывают дополнительные подводные камни, которые тоже нужно учитывать. Это и ментальность, это и локализация, это какие-то политические вещи, юридические ограничения и так далее. Но это возможные риски, с которыми мы можем всегда столкнуться.

Давайте посмотрим, как мы можем все это дело посчитать, имея существующие данные, которые у нас есть. Так как я все еще думаю про SAS и B2B, то и пример у меня будет такой же. Попробуем посмотреть, какие могут быть перспективы у сервиса MarTech. Например, сервис может предоставлять сегментацию аудиторий для определенных маркетинговых коммуникаций. Вы понимаете, что ваш сервис предоставляет гибкую сегментацию: пересечение, обогащение, какие-то разбивки по RFM и так далее. Где его можно будет использовать? Например, в Performance маркетинге или Direct-коммуникациях. Фактически вы выдаете сегмент, смотрите на данные и выдаете сегмент. По-разному сегментируете, помогаете людям автоматизировать процесс сегментации.

Что же нам нужно понять? Нам нужно понять, какие у нас объемы, какие у нас риски, какие у нас могут быть потенциальные конкуренты или подобные сервис, и посчитать наш revenue и возможные расходы. Я не буду тут заострять внимание на таких основных метриках, по которым мы будем считать, но просто оставлю это здесь.

Как же мы будем вычислять нашу целевую аудиторию? Давайте подумаем про то, какого размера должна быть наша аудитория? Это должны быть малые бизнесы, enterprise? Сколько потенциально денег они могут потратить? В каких регионах они могут находиться? Каким индустриям может быть интересен продукт? Если подумать про специфику продукта, то мы понимаем, что это бизнесы, у которых есть аудитория, которую нужно сегментировать. Нет аудитории — нечего сегментировать, некому продавать. Соответственно, что касается регионов, то это там, где находятся такие бизнесы, у которых есть потенциал для роста. Даже если они выросли сейчас, то вполне возможно, что они будут расти дальше и дальше мы понадобимся им. Что касается индустрии, то тоже самое — там, где есть достаточный объем клиентов, у которых есть необходимость в сегментации и так далее.

Если так подумать, то получается, что у нас остается не очень много индустрий и регионов, потому что наш MVP не может распыляться на кучу регионов. Получается, что в итоге у нас выходят сайты с более чем 200 тысячами посетителей в месяц в регионе US преимущественно e-commerce, finance и, может быть, Edtech. Почему 200 тысяч? Потому что есть ограничения в рекламных системах на количество ID в сегментах. Кроме того, есть логическое ограничение на количество сегментов, ради которых можно делать хотя бы какие-то телодвижения в сторону автоматизации. Кроме того, есть условный средний уровень конверсии, от которого можно плясать, чтобы в итоге на них делать какие-то более персонализированные коммуникации. В итоге получается, что у нас нижний порог — это не менее 200 тысяч посетителей в месяц. Это уже не SNB — это уже ближе к большим клиентам. Почему US? Потому что если посмотреть на данные того же самого eMarketer, то у нас ого-го как развивается Азия, но там локализация, специфика, там нужны свои своим. Если вы не китаец, то тогда, может быть, не стоит сразу же бросаться в этот рынок. Там есть юридические ограничения и так далее. Конечно, американский рынок тоже достаточно нагретый. Тем не менее по последним исследованиям у американского рынка есть достаточно хороший процент роста. На текущий момент — это 18-20% в год у e-commerce. Получается, что есть что пособирать.

Окей. Где же мы можем смотреть дополнительные данные по тому количеству клиентов, которое мы можем забрать для своего MVP? Есть куча разных мест, но, конечно же, данные в них разноплановые. Я использую чаще всего данные исследований. Смотрю на данные по запросам в поисковых системах. Также для конкретно своего исследования я смотрела данные из продукта Semrush.Trends. Сегодня мы посмотрим на него. Если у вас есть мобильное приложение, то тогда можно зайти в AppAnnie, AppFollow и посмотреть, что же там. Мы с некоторыми из этих сервисов еще столкнемся.

Вы поняли, что у нас есть определенное ограничение снизу для наших потенциальных клиентов. Давайте посмотрим, сколько же этих потенциальных клиентов мы можем увидеть всего на американском рынке. Для этого я могу воспользоваться Traffic Rank в Semrush и посмотреть, сколько таких сайтов получается.

Условно, по данным за март их получается около 300 тысяч. Понятно, что не все из них нам могут быть интересны, потому что очень многие — это контентные сайты, супер большие сайты вроде Google, Youtube и Facebook, куда мы не зайдем в первый год ни при каких случаях. Дальше нам нужно посмотреть, сколько же сайтов у нас выходит в наших интересующих аудиториях, например, в том же e-commerce. Тут есть даже почти готовый ответ. По данным Statista 90% продаж в US занимает тысяча сайтов. Получается, что для того, чтобы нам доставить какую-то пользу e-commerce, нам нужно взять примерно тысячу сайтов. Это наши потенциальные клиенты. Чтобы посмотреть, какие именно это сайты, мы тоже можем пойти в Semrush, посмотреть на Market Explorer и посмотреть на то, какие именно сайты входят в этот список, отсортировав их по объему трафика.

Таким образом, у нас есть список наших потенциальных клиентов. Здесь мы получаем список интересующих нас клиентов по e-commerce. Дальше нам нужно будет понять, сколько из этих сайтов мы можем взять в первый год существования. Этот слайд еще в работе. У нас есть вот это количество сайтов, допустим, три тысячи. Дальше мы пытаемся понять, сколько же в итоге мы можем взять клиентов на первый год существования нашего MVP. Для этого мы можем пойти и посмотреть в инвесторские презентации. Из подходящих сервисов я посмотрела на презентации сервисов CDP и на презентации сервисов маркетинговой автоматизации. Здесь я возьму какой-нибудь Marketo, Hotspot или что-нибудь такое и посмотрю, какая у них была динамика за 2020-й год, например. Мы можем предположить, сколько клиентов у нас получается в месяц.

Дальше мы берем это количество клиентов в месяц и раскладываем его на ту табличку, где у нас есть месяцы и количество клиентов, которое мы привлечем в первый месяц, во второй месяц, в третий месяц. Дальше мы добавляем туда данные по retention и смотрим, сколько у нас останется в ближайшие полгода, год, спустя год и так далее. Таким образом, у нас появляется список клиентов, который мы получаем в конце первого года на привлечение и в конце, может быть, второго года привлечения.

Потом к этой табличке мы добавляем расходы. В расходах добавляем расходы на инфраструктуру, на маркетинг и на headcount. Соответственно, у нас получается, что есть понимание по расходам, по тому, сколько же денег мы должны собирать с каждого из клиентов, чтобы не уходить в минус. От этого у нас получится хотя бы общее понимание. Дальше мы можем взять… Тут мы смотрели на наши списки конкурентов. Мы можем посмотреть, есть ли такие же конкуренты с подобными ценами, и посмотреть, можем ли мы себе позволить выйти в минус, например, в первый год, чтобы потом выйти на равных с конкурентами по ценам.