Кейс
Расчет юнит-экономики услуг
Проблема
Продажи "вслепую"
В производственной компании (обслуживание предприятий) есть более 100 видов и подвидов услуг. При схожей помесячной выручке в первые полгода чистой прибыли почти нет, затем она очень высокая - и так каждый год.

Нужно понять, сколько в действительности приносит каждая из услуг, и как изменить цену на услуги чтобы выровнять поток чистой прибыли.
Желаемый результат
Получить историческую и прогностическую модель себестоимости каждого юнита (услуги) с учетом географии.

А также получить набор рекомендаций по снижению себестоимости.
На самом деле есть два способа расчета себестоимости юнита:

№1 "Сверху-вниз". Берем все, что потратила компания, и делим на все услуги. Модель неточная, не учитывает разные траты на разные услуги, и не дает никаких рекомендаций к улучшению.

№2 "Снизу-вверх". Берем (или высчитываем) детальные затраты внутри каждой услуги - себестоимость инструментов, зарплаты бэк-офиса, траты на найм, маркетинг, продажи, ГСМ, форму водителей и т.п.
Такую модель в десятки раз сложнее подготовить, но только она является правильной.

К примеру, при расчете сверху-вниз вы узнаете, что "в среднем на каждую услугу мы на зарплаты водителей тратим 2460 рублей". И что с этим делать? Это хорошо или плохо?

При расчете снизу-вверх вы узнаете, что "на зарплату водителей по услуге Х мы тратим 1820 рублей, а при услуге Y 3220 рублей - потому что у нас там огромное плечо пробега из-за необходимости каждый раз возвращаться на базу". И с этим уже можно работать - вы можете улучшить цепочку логистики или скорректировать стоимость услуги для клиента.
Мной был собран массив данных (ОПИУ, данные геолокации транспорта, габариты, зарплаты, проценты комиссий, и т.п.) и сформирована модель, позволяющая детально описать структуру затрат каждой услуги снизу-вверх.
Как видно из части юнит-экономики одной услуги (из сотни) - точность максимальная, и учтены абсолютно все затраты.
Несколько инсайтов:
Сложности
При реализации проекта я преодолел следующие препятствия:
  • Данные фрагментарны
    Все затратные данные были разбросаны по разным табличкам, системам. Причем еще и с этими табличками/системами умели работать разные люди.
  • Предрассудки и заблуждения
    Цифры показали, что часть привычных идей об услугах - ошибочны. Например компания делала скидку Клиентам из СПБ (так повелось), хотя себестоимость услуг в этом городе была на ~10-20% выше, чем в МСК (из-за более высокой аренды и обслуживания). Соответственно продажи в СПБ годами были "в ноль".
  • Необходимость создания новых метрик
    • Как распределить арендные траты по типам техники? Ввести понятие "Арендная стоимость квадратного метра площади техники".
    • Как распределить траты на обслуживание? Ввести понятие "коэффициент сложности техники", чтобы распределить расходы на КАМАЗы (сложно и дорого) и Ларгусы (проще)
  • Объем вычислений
    При вычислении использовалось огромное количество формул и математики. Нужны было сбалансировать все расчеты и при этом оставить возможность для дальнейшего использования юнит-экономики в будущем.

    Конечно, для более простых товаров/услуг расчет может быть сильно проще.
Итоги проекта
  • Рассчитана себестоимость для всех услуг
    Оказалось, что основной сегмент услуг компании следует достаточно сильно поднимать по цене, а высокомаржинальный дополнительный можно скорректировать в пользу снижения.
  • Менеджеры по продажам переведены на фин.мотивацию от маржи
    Вместо продажи от выручки каждый менеджер теперь четко понимает себестоимость, и может зарабатывать за счет высокой наценки - что приносит прямую прибыль для компании.
  • Возможность прогнозировать
    Юнит-экономика позволяет отвечать на вопрос "а что если?".
    • А что если увеличить зарплату менеджеров, но снизить траты на найм?
    • А что если мы откроем склад на северо-востоке?
    • А что если мы будем закупать не российскую, а импортную технику? Насколько придется поднять цены?
  • Рекомендации по снижению себестоимости
    Конечно, юнит-экономика сразу вскрыла много возможностей для улучшения или оптимизации.