Что такое юнит-экономика
ЮЮнит-экономика отвечает на главный вопрос предпринимателя: зарабатываем мы на каждом клиенте больше, чем тратим на его привлечение и обслуживание? Если ответ «да» — масштабирование увеличит прибыль. Если «нет» — каждый новый клиент углубляет убытки. Анализ юнит-экономики обязателен перед привлечением инвестиций любого размера.
Ключевые метрики
- ARPU — средняя выручка с одного активного клиента в месяц.
- Gross Margin — выручка минус себестоимость (не CAC и не OpEx).
- Churn — % клиентов, ушедших за месяц / квартал / год.
- LTV — суммарная выручка с клиента за всё время отношений: ARPU × GM × Lifetime, где Lifetime = 1 / Churn.
- CAC — стоимость привлечения нового клиента: маркетинговые расходы / новые клиенты.
- LTV / CAC — главное соотношение. ≥ 3 — здоровая модель.
- Payback Period — за сколько месяцев CAC отбивается: CAC / (ARPU × GM).
Если ваш LTV/CAC меньше 3, у вас не SaaS-бизнес — у вас приложение, которое теряет деньги. Вы не сможете привлекать клиентов с прибылью. Если больше 5 — вы недоинвестировали в маркетинг и теряете рост.— David Skok, For Entrepreneurs blog
Бенчмарки по индустриям
Как улучшать
- Снизить отток — улучшение продукта, onboarding, success-менеджеры, продакт-аналитика. Снижение churn с 7 до 5 %/мес поднимает LTV в 1,4 раза.
- Увеличить ARPU — upsell на дорогие тарифы, cross-sell, дополнительные модули, годовая оплата с дисконтом.
- Снизить CAC — SEO и контент-маркетинг (бесплатный трафик), реферальные программы, оптимизация рекламных кампаний.
- Поднять GM — автоматизация поддержки, оптимизация инфраструктуры, переговоры с подрядчиками.
- SaaS Metrics 2.0 — A Guide to Measuring and Improving What Matters. David Skok. forentrepreneurs.com. 2018.
- Five ways to build a $100 million business. Christoph Janz. Point Nine Capital. 2014.
- OpenView SaaS Benchmarks Report. OpenView Partners. openviewpartners.com. 2024.
- The State of SaaS. Bessemer Venture Partners. bvp.com/atlas. 2024.
Расчёт носит ориентировочный характер. Реальная юнит-экономика анализируется по фактическим cohort-данным из CRM и BI-систем за продолжительный период.
