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探索商业化中的财务模型

探索商业化中的财务模型

当老板问我们,花1万块的成本最终能为公司产品带来什么效益,我们怎么有依有据的回答?虽然大部分时间大部分团队是拍脑袋敲定,但怎么拍的更有科学依据,今天就一起案例来跟大家聊聊。

探索商业化中的财务模型

01 背景描述

1. 案例背景

新的产品需要举办一场APP内的创作者大赛,即用户通过创作作品给到其他用户参与投票评选最终获得名次与奖励的活动,允许分享拉票。

2. 前提条件

  • 参赛用户与评奖用户现有量级均不够,需对外推广获得。
  • 可给予参赛用户与参与评选的用户一定的奖励,以鼓励参与并分享。
  • 创作者创作的作品将来可以用以出售,并且以此获利(你可以理解为PPT网站上设计PPT的作者)

3. 目的阐述

  • 主要目的: 探索验证“创作者”模式的产品方向可行性,为产品下一步发展奠基。
  • 次要目的:验证创作的作品对于用户的吸引程度,因此设定了用户分享出去并有x个好友助力的时候,可以获得指定奖励。

以上,是本次的活动背景与条件。接下来在核算产品收益过程中,一起看看我们都有什么因素需要考虑。

02 财务收支模型

所有的财务模型,都要建立在活动形态的基础之上,通过分析上述的活动,我们可以获取到一些要点如下:

  1. 获客需要成本;
  2. 奖励创作者需要成本,奖励参与投票分享的用户需要成本;
  3. 通过获客投放、用户分享、拉新成功等行为,会有不同程度的产品收益;
  4. 创作者生产的作品后续会持续产生盈利,创造价值;

基于以上提炼,我们可以做出初步的成本支出影响项如下:

简单的财务收支= 收入-成本 = 获得的产品利益总价值 – 投入总支出

产品获利= 参赛者收益 + 普通用户收益 = 参赛者宣传收益 + 参赛者产品内作品贡献收益+ 参赛者未来消费收益 + 普通用户宣传收益 + 普通用户未来消费收益

支出成本=获客成本 + 参赛用户奖励支出 + 评奖用户奖励支出

基于以上,我们把单个创作者参赛的盈亏与单个普通参与投票用户的盈亏,按照成本支出与获得价值分别计算,从而得到最终假定数字。具体参考以下:

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获得两种用户的单次盈亏之后,我们可以通过计算单个普通用最终收益与单个创作者的最终收益,并乘以两种用户最终的参与人数,即可得出单次活动的最终收益。

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根据以上的计算方式,我们大概会有一些参数可以进行假定或者参考其他类似值进行设定,当然需要根据自己产品的特征与数据去调整,以下是适用于我们本次的假定数据:

1.用户宣传价值:主流用户在微信,QQ分享宣传,以微信历史发布的ECPM 15为参考,单价为0.015元。

2.用户投票价值:用户进入到拉票的H5中投票。并不能带来产品的账号登录或者获客价值,因此为0。

3.拉新用户价值:以自己产品的历史市场投放获客成本成为参考,几毛到几十块不等。

4.用户创作价值:由于是内容创作型产品,因此用户进入到app后在未来预期会创作多少件作品,每个作品周期内会卖出多少次,单价是多少,从而来计算平均单个创作者带来的产品收益。

5.用户付费价值:分为普通用户与高价值用户,两者主要影响的是付费率的参数与APRU值参考。这里我们会采用单用户生命周期价值=APRU*1/流失率,由于这里APRU计算的是付费用户的APRU值,因此还需要加上付费转化率,所以是 单用户生命周期价值=付费APRU*1/流失率*付费转化率。

从以上的数据,我们会发现一个BUG,那就是表格当中的拉票率

拉票率影响的是最后分享产品活动到社交媒体的人数,影响着宣传用户的数量,拉新用户的转化基数以及后面的单用户付费价值收益这些参数。这个目前只有把活动快速上线,验证数据再调整模型的参数,才是最准确的方法,但是一开始,只能依据历史经验去做这个拉票率的假定值。以假定值的方向去评估活动收益。

03 创作者模式的价值利益

最后,关于用户的创作价值,这里也做一个简单的分享。一个以创作者角度去定位的产品,我们往往会有两个方向的考量。

1. 从用户角度

单个创作者能通过他所创作的作品带来的销售额(或者是其他收益,不同产品计算定义不同),我们定义为创作者的创收价值;这里用一张图来解释这个创收价值的计算方法。从而可以得到单个用户周期内的创作收益。

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创收价值计算图

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红色部分为售出数量*售出收益率最大的区间图

2. 从公司利益角度

创作者的收益越高,我们可以从中抽成获得的产品营收越高,如何计算并定位整套创作者的等级分成体系以实现产品不同阶段的利益目标,也是商业化岗位需要去思考定位的时候。

不同阶段也好理解,如前期,目的是验证模式与带动创作者活跃,即便是无条件给到分成比例是9:1或者不抽一分也是可行,当然,最低目标也是收益可以抵消我们获取一个创作者的成本。这里不做更详细解读。

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最后

小结一下,活动财务模型的测算,主要就是摸清楚当次的成本支出是什么,收益是什么。清清楚楚的列好每个因子,再根据历史数据与预期的假定值去计算,就可以算出一个模糊数。再详细一点的,基本都需要灰度上线快速验证调整。这种前期的测算肯定会带来偏差,但至少心中有个天平,对接下来的商业化有个预期。

最后,财务分析能力一直是商业化工作必备的能力之一,这次研究学习过程中发现可供商业化产品参考的财务模型测算方法实在是太少了,欢迎相关需求的同学一起留言学习。

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