О чем этот курс
Научитесь уверенно считать и связывать ключевые бизнес-метрики — от выручки и прибыли до LTV, CAC, ROMI и точки безубыточности — без сложного финансового бэкграунда. Курс построен на едином прикладном кейсе малого подписочного сервиса и отдельных примерах интернет-магазина, чтобы вы сразу видели различия в логике и рисках.
Главные акценты курса: чёткое разделение денежного потока, выручки и прибыли; различие маркетинговых расходов и полной стоимости привлечения; исторический и прогнозный LTV; связь ROMI/ROI с маржинальностью и сроком окупаемости. Вы получите готовые шаблоны таблиц и соберёте рабочую модель по каналам.
Каждый модуль включает: формулы с расшифровками, короткий числовой пример, практическую таблицу (структура колонок и формулы для Excel/Google Sheets), вопросы на интерпретацию результатов и разбор типичных ошибок.
Как устроены занятия
- Формулы и связь метрик: кратко и наглядно.
- Примеры: два сценария — подписочный сервис (MRR, churn) и интернет-магазин (заказы, AOV).
- Практические таблицы: готовые структуры для воронки, маржинальности, LTV/CAC, ROMI, точки безубыточности и анализа чувствительности.
- Интерпретация: какие решения принять и какие подводные камни учесть.
Программа курса и содержание модулей
1) Деньги, выручка и прибыль: не путать!
- Формулы: денежный поток = поступления − выплаты; выручка = сумма отгрузок/продаж за период; прибыль = выручка − расходы (по методу начисления). Валовая прибыль = выручка − себестоимость (COGS).
- Пример (подписка): за месяц выставлено 100 000 ₽ (выручка); поступило 90 000 ₽ (денежный поток); COGS 30 000 ₽ → валовая прибыль 70 000 ₽.
- Таблица: даты, событие (отгрузка/оплата), сумма, тип (выручка/поступление), COGS, валовая прибыль.
- Вопросы: почему прибыль может расти при дефиците денег? что даёт метод начисления при подписке?
- Ошибки: считать скидки как расходы (а не как вычет из выручки); путать кассовый и начисленный учёт.
2) Драйверы выручки: воронка, конверсия, средний чек, ARPU
graph TD T["Traffic"] S["Sessions"] O["Orders
= Sessions * CVR"] R["Revenue
= Orders * AOV"] Tr["Trials"] P["Paid Subs"] M["MRR
= Subs * ARPU"] T -->|Session rate| S S -->|CVR| O O -->|AOV| R T -->|Trial rate| Tr Tr -->|Pay CVR| P P -->|ARPU| M
- Формулы: выручка e‑commerce = заказы × средний чек (AOV). Заказы = сессии × конверсия. Подписка: MRR = подписчики × ARPU; ARPU = выручка/число активных.
- Пример (e‑commerce): 20 000 сессий, конверсия 2%, AOV 3 000 ₽ → заказы 400, выручка 1,2 млн ₽. (Подписка): 200 активных × 500 ₽ = 100 000 ₽ MRR.
- Таблица: каналы → сессии, конверсия, заказы, AOV/ARPU, выручка; сценарные поля для +/−10% к CVR и AOV.
- Вопросы: что важнее при дефиците трафика — рост CVR или AOV? как повторные покупки меняют выручку?
- Ошибки: пересчитывать ARPU по всем пользователям, включая неактивных; складывать визиты и пользователей.
3) Себестоимость, валовая маржа и contribution margin
- Формулы: валовая маржа % = (выручка − COGS)/выручка; contribution margin (CM) на единицу = цена − переменные затраты; CM% = CM/выручка.
- Пример (e‑commerce): цена 3 000 ₽, переменные: закупка 1 500, логистика 200, эквайринг 90 → CM = 1 210 ₽, CM% = 40,3%.
- Таблица: позиция/план, цена, переменные затраты (разбивка), CM, CM%.
- Вопросы: чем CM отличается от валовой прибыли? какие затраты относить к переменным в подписке?
- Ошибки: относить постоянные издержки в переменные; не учитывать скидки как снижение цены.
4) Операционные расходы и операционная прибыль
- Формулы: операционная прибыль = валовая прибыль − OPEX; маржа операционной прибыли % = операционная прибыль/выручка.
- Пример (подписка): валовая 70 000 ₽; OPEX (зарплаты, аренда, софт) 50 000 ₽ → операционная прибыль 20 000 ₽, маржа 20%.
- Таблица: статьи OPEX (фикс/перем), сумма, итого, операционная прибыль, маржа.
- Вопросы: когда рост выручки снижает маржу? как делить фикс/перем для управленческих решений?
- Ошибки: включать маркетинг в COGS; игнорировать сезонность OPEX.
5) CAC и полная стоимость привлечения
- Формулы: CAC (маркетинг) = расходы на маркетинг/кол-во новых клиентов; Полная стоимость привлечения = (маркетинг + продажи + онбординг + мотивации/скидки на привлечение + сервисные комиссии, attrib. к первой покупке)/новые клиенты.
- Пример: 300 000 ₽ маркетинга, 50 000 ₽ SDR, скидки на первую покупку 30 000 ₽, 400 новых → CACмар = 750 ₽; полная = (300+50+30)/400 = 950 ₽.
- Таблица: канал → клики, расход, лиды, конверсии в клиента, новые клиенты, CACмар, доп. затраты на привлечение, CACполный.
- Вопросы: когда полная стоимость привлечения важнее? как учитывать кэшбэк/бонусы?
- Ошибки: делить расход на заказы вместо уникальных клиентов; не учитывать расходы продаж и онбординга.
6) LTV: исторический и прогнозный. Подходы и ретеншн
- Подходы: a) Исторический кумулятивный LTV когорты (валовая/CM), б) Модель churn: LTV = ARPU × GM% × (1/churn), в) Модель кривой удержания/повторных заказов.
- Пример (подписка, прогноз): ARPU 500 ₽, GM% 70%, churn 8%/мес → LTV ≈ 500×0,7×12,5 = 4 375 ₽. (e‑commerce, историч.): сред. 1,3 заказа за 6 мес, CM 1 200 ₽ → LTV6м = 1 560 ₽.
- Таблица: когорта по месяцам → активные, ARPU, GM%, CM по месяцу, кумулятивный LTV; отдельная вкладка — прогноз с churn/retention.
- Вопросы: когда исторический LTV надёжнее прогнозного? как влияет скидка на ARPU и LTV?
- Ошибки: считать LTV по выручке вместо валовой/CM; игнорировать отток и скидки.
graph LR CAC["CAC_full
(negative outflow)"] --> M1["Month 1 CM"] M1 --> M2["Month 2 CM"] M2 --> M3["Month 3 CM"] M3 --> DOTS["..."] DOTS --> BE["BreakEven"] BE --> NPV["Positive NPV"] PB["Payback = CAC_full / Monthly_CM"] -.-> BE LTV["LTV = sum(CM_t)"] LTV --> HIST["Historical CM_t"] LTV --> FCAST["Forecast CM_t"]
7) Срок окупаемости, ROMI и ROI
- Формулы: Payback (мес) = полная стоимость привлечения / ежемесячный CM на клиента. ROMI = (инкрементальная валовая прибыль − маркетинг)/маркетинг. ROI проекта = (чистая прибыль/инвестиции).
- Пример: CACполн 1 200 ₽, ежемесячный CM 350 ₽ → окупаемость ≈ 3,4 мес. Кампания: CM 144 000 ₽ при расходе 90 000 ₽ → ROMI = 0,6 (60%).
- Таблица: канал → CACмар/полный, CM по месяцам, кумулятивный CM, месяцы до нуля; ROMI/ROI по окнам атрибуции.
- Вопросы: когда ROMI высокий, но масштабировать нельзя? разница ROMI и ROI в горизонтах и составе затрат?
- Ошибки: считать ROMI на выручке; не вычитать налоги/комиссии из CM.
8) Точка безубыточности
- Формулы: BEP (шт) = фиксированные расходы/CM на единицу; BEP (₽) = фиксированные расходы/CM%.
- Пример (e‑commerce): фикс. 600 000 ₽, CM/заказ 1 200 ₽ → BEP = 500 заказов. При CM% 40% → BEP(₽) = 600 000/0,4 = 1,5 млн ₽.
- Таблица: фиксированные, переменные, CM, BEP(шт/₽), запас прочности.
- Вопросы: как на BEP влияет скидка 10%? что изменить: цену, переменные или фиксированные?
- Ошибки: считать BEP по валовой марже без учёта реальных переменных; игнорировать возвраты.
graph TD
P["Price"]
VC["Variable Cost"]
CMU["CM per Unit = Price - Variable Cost"]
CMR["CM Ratio = (Price - Variable Cost) / Price"]
FC["Fixed Costs"]
BEPU["BEP Units = Fixed Costs / CM per Unit"]
BEPR["BEP Revenue = Fixed Costs / CM Ratio"]
P --> CMU
VC --> CMU
P --> CMR
VC --> CMR
FC --> BEPU
CMU --> BEPU
FC --> BEPR
CMR --> BEPR
D{"Discount applied?"}
LP["Lower Price"]
LCM["Lower Contribution Margin"]
D --|Yes|--> LP
LP --> LCM
LCM -->|lowers| CMU
LCM -->|lowers| CMR
LCM -->|raises| BEPU
LCM -->|raises| BEPR
9) Данные, шаблоны и анализ чувствительности
- Практика: связываем вкладки «Воронка», «Маржинальность», «LTV/CAC», «ROMI», «BEP». Добавляем сценарии: базовый, оптимистичный, пессимистичный.
- Что варьировать: конверсия, AOV/ARPU, GM%, churn, CACмар/полный, фиксированные расходы.
- Вопросы: где узкое место модели? какие 2–3 метрики дают наибольший эффект на прибыль?
- Ошибки: менять сразу все допущения; не фиксировать дату и источник данных.
10) Итоговый проект
- Задача: собрать модель ключевых метрик по каналам (минимум 3 канала) и выдать решения: что масштабировать, что оптимизировать, что остановить.
- Обязательные элементы: расчёт CAC (маркетинг и полный), LTV (исторический и прогнозный), срок окупаемости, ROMI/ROI, contribution margin, точка безубыточности, чувствительность к 5 ключевым допущениям.
- Выход: таблица-дашборд с выводами и рисками, короткая записка по интерпретации.
Оглавление
12 часа
-
Деньги, выручка и прибыль: различия на одном кейсе
-
Базовые метрики: средний чек, заказы, конверсия, повторные продажи и ARPU
-
Денежный поток vs выручка: кассовый и начисленный подход в подписке и e-commerce
-
Тест: отличаем деньги, выручку, валовую и операционную прибыль
-
Drag-n-drop: соотнеси метрику, формулу и интерпретацию
-
CAC, полная стоимость привлечения, LTV (3 подхода), срок окупаемости, ROMI и ROI
-
Тест с несколькими ответами: LTV, CAC, ROMI vs ROI и окупаемость
-
Contribution margin и точка безубыточности в юнит-экономике
-
Практика: посчитайте ключевые метрики по таблице кейса подписки
-
Итоговый проект: модель метрик по каналам с анализом чувствительности
-
Воронка и драйверы выручки: конверсия, AOV и ARPU
-
Себестоимость, валовая маржа и contribution margin
-
OPEX и операционная прибыль: от валовой к управленческой
-
CAC и полная стоимость привлечения: каналы и атрибуция
-
LTV: исторический vs прогнозный. Ретеншн и повторные продажи
-
Срок окупаемости, ROMI и ROI: сравнение и применение
-
Точка безубыточности и запас прочности
-
Таблицы и анализ чувствительности: сценарии и риски
-
Итоговый проект: модель метрик по каналам и рекомендации
-
Сертификат
Похожие курсы
Другие курсы по близким темам
