Модель монетизации: меняем и дешево тестируем новую

На примере перехода ЦИАН на аукционную модель Маргарита Алумян, Lead Product Manager в Авито, ex-ЦИАН, рассказала, как правильно выбирать модель монетизации, когда ее стоит менять и почему эта модель — залог долгой и здоровой жизни компании. Статья будет полезна предпринимателям и менеджерам продуктов, которые ищут точки роста для компании. 

Когда необходимо менять модель монетизации

На выбор модели монетизации влияет много факторов. Чаще всего их можно укрупнить и свести к трем типам. 

Стадия продукта. Чем более зрелый продукт, тем сложнее его модель монетизации. При этом разрыв между ценой продукта и ценностью, которую получают клиенты, постоянно сокращается. Например, классифайды начинают с рекламной модели, потом переходят к платному продвижению объявлений, потом вводят подписки и т.д. — то есть на разных этапах зрелости используют разные модели монетизации. 

Сюда же можно отнести и сегментацию клиентов. Та же freemium-модель Slack хорошо конвертирует в покупку небольшие компании и плохо — сегмент компаний побольше. Пока Slack сосредоточен на первой ЦА, но на следующих стадиях развития именно более крупные компании могут стать для Slack мощной точкой роста.

Стадия рынка. Если рынок развитый и на нем уже сформировались некоторые общие правила игры, можно сразу стартовать со стандартной для рынка модели. Например, «Ситимобил» не пришлось обосновывать, почему у них динамическое ценообразование — другие агрегаторы такси уже давно работали по такой схеме.

Конкурентное окружение. Если ты второй номер, то более сложная, чем у лидера, модель монетизации редко помогает.

Необходимость смены модели монетизации обычно сводится к двум ситуациям:

• Между ценой и ценностью продукта образуется большой разрыв — в результате клиенты или не покупают совсем, или покупают хорошо, но цена на продукт низкая.
• Пришло время переходить на новую ступеньку в развитии продукта, а для этого надо серьезно увеличить и ценность, и цену. Такие задачи возникают, например, если рынок уже завоеван и надо расти дальше или если рынок растет быстрее компании (то есть компания на самом деле падает в продажах), или найдена новая ниша.

Мы пишем о менеджменте продуктов и развитии в телеграм-каналах make sense и Продуктовое мышление.

Положительный и отрицательный разрыв между ценой и ценностью

Разрыв между ценой и ценностью может быть положительным и отрицательным. Положительный разрыв — это когда ценность, которую ваш продукт дает клиентам, гораздо больше его цены. Но даже в этом случае, чтобы обоснованно повысить цену, все равно надо добавить продукту еще какую-то ценность.

Например, в «ЦИАНе» есть большой положительный разрыв, и конкуренты нередко просят нас поднять цену — ведь она не дает им поднять свои цены, потому что они не лидеры на рынке. Но если мы просто поднимем цены в 5–10 раз, это сложно будет объяснить рынку, клиенты нас не поймут. Поэтому сначала надо добавить в продукт еще немного ценности, чтобы обосновать резкий скачок в цене. Без этого будет сложнее «продать» изменение клиентам, ведь прежняя цена их устраивала.

Отрицательный разрыв — когда ценность продукта для клиента ниже цены. Если разрыв между ценой и ценностью отрицательный, люди не ощущают ценность, за которую платят. Тогда нужно упрощать и продукт, и модель монетизации.

Хороший пример — история одного сервиса доставки наборов еды на каждый день. Раньше они специализировались на премиум-сегменте: разные типы наборов, возможность дозаказывать отдельные блюда — много тонкой настройки. Но продажи были низкие. Потом они решили упростить продукт и запустили тестовую линейку для эконом-сегмента. Она стала так хорошо продаваться, что компания полностью ушла из премиума в новый сегмент, где не было потребности в сложном продукте. 

Выбираем модель монетизации

Сейчас в Москве высокий спрос на квартиры, а «ЦИАН» находится на развитой стадии продукта. Мы далеко впереди своих московских конкурентов, при этом наш продукт очень дешевый. Чтобы быть эффективными и зарабатывать в таких условиях, надо делать модель монетизации дифференцированной, то есть достаточно сложной.

В идеальном мире, чтобы назначить правильную цену, нам надо учесть все нюансы рынка и назначить индивидуальную цену каждому объекту, потому что для агента ценность продажи двушки в Хамовниках и в Бутово очень разная, его комиссия зависит от цены квартиры. А так как мы зрелый продукт и пытаемся приблизить цену к ценности, «уравниловка» — плохое решение.

Приблизить друг к другу цену и ценность можно двумя способами. 

Сверху. Мы берем различные параметры объекта недвижимости (метраж, цена, ремонт, обременение, количество собственников и т.д.) и на их основе назначаем, анализируем и тестируем цены. Это сложный, дорогой и очень неточный способ: на рынке недвижимости много важных деталей и данных по объекту все время будет слишком мало для качественной оценки.

Снизу. В этом случае рынок сам назначает цены. В такой модели не нужны сложные и дорогие механизмы оценки, а клиенты-риэлторы не дадут ошибиться в цене на услугу, потому что они точно знают рыночную стоимость объекта, а значит и свою выгоду — комиссию. 

Мы решили пойти путем «снизу» и протестировать аукционную модель. Риэлторы сами определят, сколько они готовы платить за объекты, а нам не надо создавать мультипараметрическую ценовую модель. По сути, мы решили поднять цены руками клиентов и дать рынку самостоятельно отрегулировать стоимость услуги в зависимости от экономики предстоящей сделки. Но для этого нужно добавить ценность, а не накладывать аукционную модель на прежнюю систему объявлений. 

Почему аукционная модель хорошо вписывалась в рынок

Рынок недвижимости в России не эксклюзивный. С одним и тем же объектом работают разные агентства и риэлторы, которые конкурируют друг с другом. Побеждает в конкурентной борьбе тот, кто качественнее и быстрее получил и обработал заявку. 

Поэтому мы решили сделать новый gain creator, чтобы агенты могли конкурировать за клиента, расширяя воронку и ускоряя сделку. Механика аукциона довольно предсказуемая: кто больше заплатил, тот появится в поисковой выдаче выше. А значит, его увидит больше клиентов и он получит больше звонков.

Анализируем условия для теста модели монетизации

Для того, чтобы успешно ввести новую модель монетизации, нужно ее тщательно протестировать. И делать это надо как можно дешевле — тестов и доработок будет много, а бизнесу не нужны лишние затраты на разработку. 

Чтобы получить валидные данные и принять правильные продуктовые решения, надо найти аудиторию, достаточную для тестирования. Один из главных драйверов аукциона — это конкуренция, а для нее нужно много пересекающихся объявлений. Мы отобрали несколько десятков крупных агентств с большим количеством объявлений и стали тестировать на них аукционную модель.

Аукционная модель достаточно сложная, а среднестатистический риэлтор — это женщина 45 лет с кнопочным телефоном, который долго держит заряд. Она постоянно показывает объекты клиентам, отвечает на звонки, ведет заметки ручкой в ежедневнике. Ей нужны не ROI и CTR, а звонки и клиенты. Поэтому надо было убедиться, что она быстро разберется в новой аукционной модели и получит дополнительную ценность. 

Когда мы только запустили тест, риэлторам достаточно было заплатить 1 ₽, чтобы опередить 80% объявлений. Это понятная для простого агента ценность, поэтому мы быстро набрали пользователей для новой аукционной модели и запустили эксперимент. 

Также мы не хотели рисковать текущей выручкой, поэтому для начала решили позиционировать аукционную модель как дополнительный продукт.

Определяем критерии успеха эксперимента с ценой

Мы выбрали простые KPI, при которых будем считать эксперимент успешным: 

• 30% клиентов должны на протяжении 1,5 месяцев платить нам живыми деньгами за участие в аукционе; 
• они должны еженедельно менять ставки — то есть не только платить, но еще и активно пользоваться продуктом, понимать его механику; 
• у них должна вырасти стоимость объявления и общий чек — чтобы не получилось, что мы просто один продукт преобразовали в другой. Нам нужен рост, а не каннибализм. 

Но «ЦИАН» — двухсторонний классифайд, поэтому ценность должны получать обе сторон: и риэлторы, и простые люди. Поэтому нам было важно, чтобы люди, которые ищут квартиры, тоже оценили новое ранжирование. Это должно было произойти, потому что более привлекательные объекты поднимались бы в поиске. Поэтому в KPI мы включили еще два условия, которые бы показали привлекательность новой модели для конечных потребителей:

• аукционные объявления должны получать больше звонков;
• общие аудиторные метрики не должны падать. 

make sense #38: об аудитории, экономике, бизнес-моделях и особенностях роста платформ с Алексеем Журбой

Осталось придумать, как провести тестирование максимально дешево. Оказалось, необязательно создавать огромный биллинг, интерфейс, бит-предикторы и т.п. — можно обойтись тремя вещами:

• ранжировать объявления по-новому; 
• настроить аналитику, чтобы все правильно логировалось; 
• настроить админку для загрузки ставок и списания денег. 

Запускаем тестирование

Подготовительный этап занял чуть больше недели чистого рабочего времени. Все остальное мы делали руками:

• раз в неделю получали ставки на e-mail, создавали и загружали их в формате CSV; 
• запускали скрипты, которые выгружают статистику; 
• готовили отчеты для себя и клиентов. 

Эти задачи занимали пару часов в неделю, поэтому мы не тратились на разработку и автоматизацию.

Оцениваем результаты и корректируем модель

Аукционная модель имела большой потенциал по выручке для «ЦИАНа», поэтому мы были готовы инвестировать в ее разработку и тестирование, чтобы внимательно оценить результаты, а не развернуться, после первой неудачи. 

Сначала доля звонков с аукционов выросла и мы обрадовались, а затем эта доля упала — мы расстроились и стали смотреть, в чем дело. В итоге обнаружили две причины. 

1. В какой-то момент в аукционную модель сразу попало большое количество однотипных квартир из новостроек, 20-этажных башен с кучей одинаковых квартир, расположенных друг над другом. Эти квартиры сделали поисковую выдачу однообразной и просто замусорили ленту — людям, которые хотели купить квартиру, было неинтересно видеть целую страницу объявлений про одну и ту же квартиру, но на разных этажах. Тогда мы настроили группировку однотипных квартир по ЖК, почистили ленту — и метрики снова стали расти. 
2. На первом этапе была низкая конкуренция, а значит и низкие цены. Следовательно, нужно было усилить конкуренцию, чтобы агентства сражались за интересные объекты. Мы залили в систему еще больше агентств — и метрики снова стала расти.

Была и другая проблема — низкая вовлеченность, потому что агентства не редактировали ставки сами. Пока они не начали платить живыми деньгами и пользовались продуктом бесплатно, их не интересовала эффективность. Тогда мы переключили агентства на 2-недельный период с 50% дисконтом, а потом отменили скидки — риэлторы сразу стали считать эффективность вложений и продолжили платить дальше. Ставки себя оправдали и клиенты увидели ценность. 

В результате мы выполнили все критерии успешности эксперимента, а некоторые даже перевыполнили в два раза. Эксперимент прошел успешно.  

Масштабируем новую модель монетизации

Дальше мы раскатились на 100% аудитории, но и после запуска продолжили следить за метриками. Что мы выяснили:

• у значительной доли премиум-объявлений появились ставки для повышения позиций в поиске;
• стоимость объявления в среднем выросла на 40% по сравнению с прошлой моделью монетизации;
• появился прирост к интегральной выручке юнита. 

Увидев результаты, мы решили использовать аукционную модель для всех способов размещения, а не только для «Премиум-объявлений», как было в MVP. Сейчас на «ЦИАНе» каждый риэлтор может сделать ставку на платное объявление и повлиять на его выдачу в поиске. Так мы поменяли модель монетизации своего продукта.

Благодарим за подготовку статьи редактора Елену Егину.