СТАТЬЯ
Финансовая модель для мобильного приложения: 3 варианта монетизации
Чтобы превратить мобильное приложение в коммерчески успешный продукт необходимо сразу задуматься над выбором модели монетизации. Основные варианты — подписка, размещение рекламы и продажи внутри приложения. Пошагово разбираем, как рассчитать количество клиентов и выручку для каждого варианта и учимся создавать динамическую финансовую модель в Excel / Google Sheets.
Выбор модели монетизации приложения зависит от конкретного продукта и его целевой аудитории. Может использоваться как один вариант, так и разные их комбинации. Например, распространенная бизнес-модель Freemium обычно объединяет подписку и рекламу. Подписчик платит за использование приложения ежемесячно и получает версию с более продвинутым функционалом и отсутствие рекламы (как правило). Пользователь бесплатной версии вынужден регулярно смотреть рекламу. Одно из наиболее популярных приложений, использующих такую модель DuoLingo (изучение иностранных языков).
Финансовая модель
Базовая финансовая модель, которую мы строим для любого нового бизнеса — это «3-Statements Model», которая включает в себя прогнозирование движений по трем основным финансовым отчетам: прибыли и убытки (P&L), движение денежных средств (Cash Flow) и Баланс (Balance Sheet). Подробнее про эти отчеты и их взаимосвязь писала в этой статье.
По этой ссылке можно найти финансовую модель, примеры из которой мы разбираем в этой статье.
В первую очередь мы беремся за расчет прибыли и убытков и начинаем с прогнозирования выручки. Порядок формирования доходов является ключевым отличием разных бизнес моделей. Поэтому в этой статье мы подробно рассмотрим именно расчет динамики количества клиентов и выручки для разных моделей монетизации мобильного приложения. Общая структура модели и метод прогнозирования на основе дорожной карты проекта подробно описываются в этой статье.
По этой ссылке можно найти финансовую модель, примеры из которой мы разбираем в этой статье.
В первую очередь мы беремся за расчет прибыли и убытков и начинаем с прогнозирования выручки. Порядок формирования доходов является ключевым отличием разных бизнес моделей. Поэтому в этой статье мы подробно рассмотрим именно расчет динамики количества клиентов и выручки для разных моделей монетизации мобильного приложения. Общая структура модели и метод прогнозирования на основе дорожной карты проекта подробно описываются в этой статье.
Считаем количество установок и активных пользователей
Перед тем как начать расчет различных способов монетизации, нам нужно понять, как формируется то количество пользователей приложения, которое впоследствии будет конвертироваться в платящих клиентов. При составлении финансовой модели мы следуем за путем пользователя и описываем его в цифрах.
Первое непосредственное взаимодействие пользователя с приложением происходит в момент его установки. Для того, чтобы человек установил приложение, он должен о нем узнать. Для этого компания задействует различные маркетинговые каналы, которые делятся на две большие группы: органика и прямая реклама. С точки зрения финансовой модели, мы прямо влияем на количество установок из каналов прямого маркетинга через рекламный бюджет и CPI (Cost per Installation) — стоимость установки. В этом случае мы имеем прямую связь расходов на прямой маркетинг с количеством установок. Количество установок из органических каналов напрямую привязать к расходам не получится, но это не означает, что органика бесплатна. Расходы на SEO, ведение социальных сетей, маркетинговые кампании, направленные на узнаваемость продукта, создание контента и его публикация — без всего этого, органика невозможна. Поэтому делая предположения о количестве установок из органики в финансовой модели и прогнозируя его рост, мы должны внести в расходную часть затраты, которые смогут обеспечить эти цифры.
Первое непосредственное взаимодействие пользователя с приложением происходит в момент его установки. Для того, чтобы человек установил приложение, он должен о нем узнать. Для этого компания задействует различные маркетинговые каналы, которые делятся на две большие группы: органика и прямая реклама. С точки зрения финансовой модели, мы прямо влияем на количество установок из каналов прямого маркетинга через рекламный бюджет и CPI (Cost per Installation) — стоимость установки. В этом случае мы имеем прямую связь расходов на прямой маркетинг с количеством установок. Количество установок из органических каналов напрямую привязать к расходам не получится, но это не означает, что органика бесплатна. Расходы на SEO, ведение социальных сетей, маркетинговые кампании, направленные на узнаваемость продукта, создание контента и его публикация — без всего этого, органика невозможна. Поэтому делая предположения о количестве установок из органики в финансовой модели и прогнозируя его рост, мы должны внести в расходную часть затраты, которые смогут обеспечить эти цифры.
Органические каналы
Переходим непоспредственно к таблице финансовой модели и начинаем заполнять вводные данные. Делаем это на отдельной вкладке, на которой у нас собраны все количественные предположения по новому бизнес-проекту.
Начинаем с параметров для прогноза органических установок. Устанавливаем дату запуска приложения — в примере скриншот, где дата подставляется исходя из выбора события в дорожной карте. И предполагаем количество установок в первый месяц работы. Здесь вы можете опираться на ту аудиторию, которая у вас уже есть, опыт конкурентов, бенчмарки для вашей индустрии. После этого задаем темпы ежемесячного прироста органических установок.
Это базовый алгоритм, который подойдет для грубых прикидок роста в первые несколько лет. Чтобы усовершенствовать прогноз стоит добавить максимум, при котором рост прекращается или точку, при которой он замедляется. При долгосрочном планировании возможен сценарий сокращения новых установок по мере исчерпания емкости рынка. Если ваш продукт подвержен сезонности, лучше отталкиваться от рости год к году и разделять месяцы на высокий, средний и низкий сезоны.
Платные каналы
Переходим к параметрам для рассчета установок из платных каналов. Определяем дату старта прямых маркетинговых кампаний и бюджет в первый месяц. Рост бюджета можно задать через процент ежемесячного или ежегодного прироста, ограничив его максимальной суммой. Но на практике мы увеличиваем бюджет на рекламу при определенных событиях и фазах развития продукта, поэтому я предпочитаю выбирать события из дорожной карты, при которых происходит увеличение бюджета и задавать суммы дополнительных бюджетов.
Вторым параметром для расчета количества установок из платных каналов является CPI (Cost per Installation) — стоимость установки. Конечно реальный размер CPI именно для вашего приложения вы получите только после запуска своей рекламной кампании. Но для финансовой модели на раннем этапе развития проекта вполне можно подходящий бенчмарк. Ориентиры CPI для различных индустрий и каналов регулярно публикуют как маркетинговые агенства, так и сами рекламные платформы. После запуска продукта и тестовых кампаний не забудьте вернуться к финансовой модлели и скорректировать расчеты.
Активные пользователи
То, что человек установил приложение, не означает, что он будет его использовать. Чтобы перейти к монетизации, нам сначала нужно определить, как установки превращаются в активных пользователей. Для этого мы сначала задаем процент конверсии установок приложения в активных пользователей в первый месяц после установки, а потом устанавливаем процент удержания пользователей (Retention Rate) на следующий месяц. В продуктовой аналитике смотрят на retention более внимательно и следят за удержанием по состоянию на разное количество дней с момента установки и для разных когорт. Но для построения финансовой модели нового проекта достаточно задать процент активных пользователей текущего месяца, которые продолжат пользоваться приложением в следующем месяце.
Прогноз установок и MAU (Monthly Active Users)
На основании заданных показателей мы можем построить прогноз количества установок приложения и активных пользователей по месяцам.
Переходим непоспредственно к таблице финансовой модели и начинаем заполнять вводные данные. Делаем это на отдельной вкладке, на которой у нас собраны все количественные предположения по новому бизнес-проекту.
Начинаем с параметров для прогноза органических установок. Устанавливаем дату запуска приложения — в примере скриншот, где дата подставляется исходя из выбора события в дорожной карте. И предполагаем количество установок в первый месяц работы. Здесь вы можете опираться на ту аудиторию, которая у вас уже есть, опыт конкурентов, бенчмарки для вашей индустрии. После этого задаем темпы ежемесячного прироста органических установок.
Это базовый алгоритм, который подойдет для грубых прикидок роста в первые несколько лет. Чтобы усовершенствовать прогноз стоит добавить максимум, при котором рост прекращается или точку, при которой он замедляется. При долгосрочном планировании возможен сценарий сокращения новых установок по мере исчерпания емкости рынка. Если ваш продукт подвержен сезонности, лучше отталкиваться от рости год к году и разделять месяцы на высокий, средний и низкий сезоны.
Платные каналы
Переходим к параметрам для рассчета установок из платных каналов. Определяем дату старта прямых маркетинговых кампаний и бюджет в первый месяц. Рост бюджета можно задать через процент ежемесячного или ежегодного прироста, ограничив его максимальной суммой. Но на практике мы увеличиваем бюджет на рекламу при определенных событиях и фазах развития продукта, поэтому я предпочитаю выбирать события из дорожной карты, при которых происходит увеличение бюджета и задавать суммы дополнительных бюджетов.
Вторым параметром для расчета количества установок из платных каналов является CPI (Cost per Installation) — стоимость установки. Конечно реальный размер CPI именно для вашего приложения вы получите только после запуска своей рекламной кампании. Но для финансовой модели на раннем этапе развития проекта вполне можно подходящий бенчмарк. Ориентиры CPI для различных индустрий и каналов регулярно публикуют как маркетинговые агенства, так и сами рекламные платформы. После запуска продукта и тестовых кампаний не забудьте вернуться к финансовой модлели и скорректировать расчеты.
Активные пользователи
То, что человек установил приложение, не означает, что он будет его использовать. Чтобы перейти к монетизации, нам сначала нужно определить, как установки превращаются в активных пользователей. Для этого мы сначала задаем процент конверсии установок приложения в активных пользователей в первый месяц после установки, а потом устанавливаем процент удержания пользователей (Retention Rate) на следующий месяц. В продуктовой аналитике смотрят на retention более внимательно и следят за удержанием по состоянию на разное количество дней с момента установки и для разных когорт. Но для построения финансовой модели нового проекта достаточно задать процент активных пользователей текущего месяца, которые продолжат пользоваться приложением в следующем месяце.
Прогноз установок и MAU (Monthly Active Users)
На основании заданных показателей мы можем построить прогноз количества установок приложения и активных пользователей по месяцам.
Наша цель — создать динамическую модель, в которой удобно делать расчеты для разных сценариев на начальном этапе работы над проектом. Поэтому прогноз по месяцам мы делаем на отдельной вкладке, задавая все показатели здесь через формулы.
Определяем первый месяц
Для определения месяца, начиная с которого количество установок и пользователей появляется в модели, мы используем функцию IF (ЕСЛИ).
Если значение даты для столбца больше или равно даты запуска приложения или прямых маркетинговых кампаний, мы начинаем расчет показателя по формуле, если нет, то значение ячейки "0".
В общем виде такая формула в Excel или Google Sheets выглядит так:
=IF(E2(месяц в прогнозе)>=Projections! $E$13 (дата старта в вводных данных);формула;0)
Рассчитываем количество установок
Для органики:
В месяц старта ставим количество установок равное заданному количеству установок в первый месяц на вкладке с вводными данными, для посдедующих месяцев умножаем количество установок за прошлый месяц на процент ежемесячного роста, заданный на вкладке с вводными данными.
Для платных каналов:
Делим бюджет на прямую рекламу в данном месяце на CPI, заданный на вкладке с вводными данным.
Рассчитываем MAU
New MAU — новые активные пользователи:
Умножаем общее количество установок на конверсию в активного пользователя, заданную на вкладке с вводными данными.
Lost MAU — потерянные пользователи:
Умножаем количество пользователей (MAU) на конец прошлого месяца на "1" минус процент удержания (Retention Rate), заданный на вкладке с вводными данными.
MAU на конец месяца:
К MAU на конец прошлого месяца прибавляем «New MAU» и отнимаем «Lost MAU».
Определяем первый месяц
Для определения месяца, начиная с которого количество установок и пользователей появляется в модели, мы используем функцию IF (ЕСЛИ).
Если значение даты для столбца больше или равно даты запуска приложения или прямых маркетинговых кампаний, мы начинаем расчет показателя по формуле, если нет, то значение ячейки "0".
В общем виде такая формула в Excel или Google Sheets выглядит так:
=IF(E2(месяц в прогнозе)>=Projections! $E$13 (дата старта в вводных данных);формула;0)
Рассчитываем количество установок
Для органики:
В месяц старта ставим количество установок равное заданному количеству установок в первый месяц на вкладке с вводными данными, для посдедующих месяцев умножаем количество установок за прошлый месяц на процент ежемесячного роста, заданный на вкладке с вводными данными.
Для платных каналов:
Делим бюджет на прямую рекламу в данном месяце на CPI, заданный на вкладке с вводными данным.
Рассчитываем MAU
New MAU — новые активные пользователи:
Умножаем общее количество установок на конверсию в активного пользователя, заданную на вкладке с вводными данными.
Lost MAU — потерянные пользователи:
Умножаем количество пользователей (MAU) на конец прошлого месяца на "1" минус процент удержания (Retention Rate), заданный на вкладке с вводными данными.
MAU на конец месяца:
К MAU на конец прошлого месяца прибавляем «New MAU» и отнимаем «Lost MAU».
Монетизация приложения через подписку (Subscription)
Монетизация через подписку актуальна для продуктов, которые предоставляют пользователям полезный актуальный контент и функциональность. Эта модель будет успешной, если пользователи готовы заходить в ваше приложение регулярно на протяжении длительного срока. Подписку для монетизации часто выбирают продукты в сферах образования, фитнеса, новостей, игр, бизнес-приложения.
Устанавливаем цены
В первую очередь определяемся с ценообразованием. Вносим в соответствующую ячейку стоимость подписки за один месяц. Если вы планируете разные по цене планы и скидки при оплате подписки сразу за год, описываем это здесь же. В примере на скриншоте простая модель только с однимпланом и ежемесячной оплатой.
Предполагаем Churn Rate
Теперь определяем Churn Rate (отвал клиентов). Мы уже говорили об удержании активных пользователей, теперь устанавливаем аналогичный показатель уже для платящих клиентов. В данном случае Churn Rate — это процент подписчиков, которые не продлят подписку на следующий месяц.
Указываем конверсию
Здесь устанавливаем конверсию в покупку подписки как процент от количества активных пользователей, которые станут подписчиками.
Вносим комиссии магазинов приложений
Записываем проценты комиссий тех магазинов приложений, в которых вы планируете публиковать свой продукт. Если таких магазинов несколько, то так же указываете распределение ваших продаж между ними. Обязательно проверьте актуальные размеры комиссий для вашего случая. Основные платформы — Google Play и Apple Store имеют разные условия для подписок и покупок внутри приложения и устанавливают разнык комиссии в первый и последующие годы.
В первую очередь определяемся с ценообразованием. Вносим в соответствующую ячейку стоимость подписки за один месяц. Если вы планируете разные по цене планы и скидки при оплате подписки сразу за год, описываем это здесь же. В примере на скриншоте простая модель только с однимпланом и ежемесячной оплатой.
Предполагаем Churn Rate
Теперь определяем Churn Rate (отвал клиентов). Мы уже говорили об удержании активных пользователей, теперь устанавливаем аналогичный показатель уже для платящих клиентов. В данном случае Churn Rate — это процент подписчиков, которые не продлят подписку на следующий месяц.
Указываем конверсию
Здесь устанавливаем конверсию в покупку подписки как процент от количества активных пользователей, которые станут подписчиками.
Вносим комиссии магазинов приложений
Записываем проценты комиссий тех магазинов приложений, в которых вы планируете публиковать свой продукт. Если таких магазинов несколько, то так же указываете распределение ваших продаж между ними. Обязательно проверьте актуальные размеры комиссий для вашего случая. Основные платформы — Google Play и Apple Store имеют разные условия для подписок и покупок внутри приложения и устанавливают разнык комиссии в первый и последующие годы.
Во вкладке с прогнозом по месяцам проводим вычисления по формулам, руководствуясь тем же подходом, что и при расчете установок и пользователей вначале модели.
Монетизация приложения через размещение рекламы (Advertising)
Монетизация через рекламу может быть подходящей стратегией для бесплатных мобильных приложений, если они имеют большую базу пользователей и предоставляют возможность просмотра рекламы в естественных точках взаимодействия пользователей. При использовании монетизации через рекламу важно соблюдать баланс между рекламными сообщениями и пользовательским опытом. Слишком много рекламы или навязчивая форма рекламы может раздражать пользователей и привести к потере аудитории. Эффективное позиционирование и таргетирование рекламы также могут помочь увеличить ее эффективность и уменьшить негативное воздействие на пользователей.
Со стороны финансовой модели отправной точкой для расчета доходов от рекламной модели будет являться время, которой пользователь проводит в приложении. Поэтому заполняя числовые вводные данные, мы движемся от определения времени взаимодействия к стоимости рекламы.
Прогнозируем время взаимодействия
Для этого сначала предполагаем, сколько раз в месяц средний пользователь зайдет в приложение и сколько минут или секунд в нем проведет за одну сессию. Перемножив эти два показателя, мы получим среднее время взаимодействия с приложением одного пользователя в месяц.
Определяем частоту показа рекламы
Вы можете показывать рекламу каждую минуту, реже или чаще. Главное в погоне за рекламными доходами не растерять пользователей, переборщив с частотой показов.
Устанавливаем CPM
CPM (Cost per Thousand) — это стоимость 1000 показов рекламного объявления. Актуальный бенчмарк несложно найти в интернете и на платформах для размещения рекламы. Кроме того сразу нужно учесть комиссию рекламной платформы, через которую вы будете взаимодействовать с рекламодателями.
Прогнозируем время взаимодействия
Для этого сначала предполагаем, сколько раз в месяц средний пользователь зайдет в приложение и сколько минут или секунд в нем проведет за одну сессию. Перемножив эти два показателя, мы получим среднее время взаимодействия с приложением одного пользователя в месяц.
Определяем частоту показа рекламы
Вы можете показывать рекламу каждую минуту, реже или чаще. Главное в погоне за рекламными доходами не растерять пользователей, переборщив с частотой показов.
Устанавливаем CPM
CPM (Cost per Thousand) — это стоимость 1000 показов рекламного объявления. Актуальный бенчмарк несложно найти в интернете и на платформах для размещения рекламы. Кроме того сразу нужно учесть комиссию рекламной платформы, через которую вы будете взаимодействовать с рекламодателями.
Во вкладке с прогнозом по месяцам проводим вычисления по формулам, руководствуясь тем же подходом, что и при расчете установок и пользователей вначале модели.
Монетизация приложения через продажи в приложении (In-app Purchases)
Монетизация через покупки внутри приложения (In-App Purchases, IAP) подходит для мобильных приложений, если они предоставляют пользовательский опыт, который можно дополнить или улучшить с помощью дополнительных функций, контента или виртуальных товаров. Это могут быть игры, приложения для спорта и путешествий, видеоредакторы и многие другие.
Вносим ассортимент и цены
Для прогнозирования доходов при этой бизнес-модели нам нужно в первую очередь определиться с ассортиментом и ценами. Вносим в таблицу названия артикутлов, цены и долю в продажах каждого из них. Исходя из этого получаем среднюю цену.
Рассчитываем среднюю стоимость заказа
Предполагаем, сколько артикулов в среднем будет в одном заказе и какое количество заказов покупатель будет совершать в месяц.
Указываем конверсию
Прогнозируем конверсию в покупку как процент активных пользователей, которые совершат покупку.
Вносим комиссии магазинов приложений
Записываем проценты комиссий тех магазинов приложений, в которых вы планируете публиковать свой продукт. Если таких магазинов несколько, то так же указываете распределение ваших продаж между ними. Обязательно проверьте актуальные размеры комиссий для вашего случая. Основные платформы — Google Play и Apple Store имеют разные условия для подписок и покупок внутри приложения и устанавливают разнык комиссии в первый и последующие годы.
Для прогнозирования доходов при этой бизнес-модели нам нужно в первую очередь определиться с ассортиментом и ценами. Вносим в таблицу названия артикутлов, цены и долю в продажах каждого из них. Исходя из этого получаем среднюю цену.
Рассчитываем среднюю стоимость заказа
Предполагаем, сколько артикулов в среднем будет в одном заказе и какое количество заказов покупатель будет совершать в месяц.
Указываем конверсию
Прогнозируем конверсию в покупку как процент активных пользователей, которые совершат покупку.
Вносим комиссии магазинов приложений
Записываем проценты комиссий тех магазинов приложений, в которых вы планируете публиковать свой продукт. Если таких магазинов несколько, то так же указываете распределение ваших продаж между ними. Обязательно проверьте актуальные размеры комиссий для вашего случая. Основные платформы — Google Play и Apple Store имеют разные условия для подписок и покупок внутри приложения и устанавливают разнык комиссии в первый и последующие годы.
Во вкладке с прогнозом по месяцам проводим вычисления по формулам, руководствуясь тем же подходом, что и при расчете установок и пользователей вначале модели.
Выбор модели монетизации мобильного приложения
Теперь у вас есть инструмент, с помощью которого вы можете оценить насколько та или иная бизнес-модель подойдет для вашего продукта. Подбирайте бенчмарки, которые будут реалистичными именно для вашего кейса, учитывайте результаты маркетинговый исследований (для финансовой модели важно учесть и анализ конкурентов, и оценку размера рынка, и опросы потенциальных клиентов) и играйте с цифрами в вводных данных. Для удобства можно добавлять графики и дополнительные метрики.
Для построения полноценной финансовой модели, определения точки безубыточености и размера необходимых инвестиций нужно включить в расчеты все расходы. В этой статье мы рассмотрели только основы формирования доходов при разных моделях монетизации мобильного приложения. Больше информации о других сторонах финансовых моделей можно найти в прочих моих статьях в блоге.
Шаблон финансовой модели в Google Sheets или Excel со всеми формулами можно приобрести по ссылке.
Шаблон финансовой модели в Google Sheets или Excel со всеми формулами можно приобрести по ссылке.
Если вы работаете над созданием бизнес-модели и расчетом финансовой модели для вашего нового проекта, вы можете проконсультироваться со мной и заказать подготовку необходимых документов и расчетов. Записывайтесь на пробную бесплатную консультацию, где мы проведем аудит потребностей вашего бизнеса и наметим план дальнейшей работы. Также вы можете приобрести готовые шаблоны финансовых моделей для различных бизнесов, перейдя в магазин.