TGViewer
CustDev Laboratory CustDev Laboratory @custdevlab · 2.13K subscribers
Post #122 1.13K
81. Сервис по выбору ресторанов Битком 24: прогнозируем выручку стратапа

Основные метрики стартапа: трафик, конверсия, средний чек, частота покупок. Перемножив их между собой получаем выручку. Это нужно для прогнозирования деятельности стратапа.

Вопрос лишь в том, где взять данные для прогноза. Один из вариантов — использовать среднерыночные показатели, взятые из открытых источников.

Трафик — нельзя расчитать без просчета каналов привлечения аудитории (рекламных каналов). Кстати, если поделить бюджет на привлечение на количество привелченных посетителей получится еще одна важная метрика — стоимость привлечения одного посетителя.

Конверсия — это уже сложнее спрогнозировать. Можно взять среднюю метрику конверсии — 1%. 1% тех, кто видит рекламу, переходит на сайт. 1% перешедшиз на сайт сделает заказ. Но в этом случае данные получатся не самыми жизнеутверждающими: стоимость одного клиента вырастет, пользовательские метрики провальные. Как узнать конверсию более точно? Протестировать каналы привлечения потребителей.

Средний чек — тут вроде бы легче, ведь средний чек можно узнать. В приоложении Битком 24, работающем на рынке ресторанов Москвы, достаточно было взять средний чек из любого отчета. На тот момент средний чек был равер 890 рублей. Но, когда мы запустили приложение и привлекли трафик, оказалось, что в нашем приложении средний чек составляет 6500 руб. В 7,3 раза выше, чем средний по рынку.

Частота — чаще всего частоту для прогноза можно взять из опросов или готовых исследований. Разные клиентские сегменты могут вести себя по-разному, поэтому частота будет также отличаться от сегмента к сегменту.

В этой связи логичнее строить прогноз не по всем сразу, а по сегментам, ведь ключевые метрики будут отличаться.

Как же так получилось, что средний чек как метрика поведения потребителей у Битком 24 оказался в 7,3 раза выше среднего чека по рынку? На самом деле, это не так. Средний чек 890 рублей — это средний чек при походе в ресторан в Москве, а нам нужно было смотреть на средний чек при походе в ресторан через приложения по бронированию. Такой статистики у нас не было.

В сухом остатке: когда занимаетесь прогнозированием выручки и/или других метрик стартапа, очень внимательно относитесь к источникам данных о метриках и среднерыночных метриках.

#полезное #метрики #кейс
  • 👍 5
  • 🌭 4
  • 🤔 3
More from @custdevlab
  1. Oct 9, 2026Очередная пятничная #карусель@custdevlab про каналы поиска респодентов
  2. Oct 8, 2026308. Тестирование нескольких гипотез/прототипов за один спринт (подход GV) Когда уместно п…
  3. Oct 2, 2026Новый формат на нашем канале #карусель@custdevlab
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →