Ошибка, про которую пойдет речь, не нова. Даже компетентные люди последовательно наступают на эти грабли. И меня, как модно сейчас говорить, «триггернуло».
Условия задачи
Я был приглашен в качестве эксперта на стратегическую сессию одной немаленькой компании с толковым модератором — руководителем консалтинговой фирмы со стажем. Сидим, обсуждаем, делимся мыслями, генерируем идеи, все как и должно быть.
От собственника есть задача сильно вырасти по одному из направлений в 2025 году к результатам текущего года. Для примера обозначим в цифрах — на 150%.
Далее надо понять и спланировать источники этого роста:
- привлечение новых клиентов;
- повышение среднего чека;
- повышение возвращаемости клиентов.
Математически в упрощенном виде это выглядит примерно так:
Выручка = 1000*1000*12 = 12 млн руб.,
где:
- первая 1000 — сумма среднего чека;
- вторая 1000 — количество клиентов;
- 12 — количество покупок на одного клиента.
Допустим, что за счет привлечения новых клиентов компания должна прибавить 25%. Это означает, что одна тысяча клиентов, должно превратиться в 1250. Только за счет этого источника выручка должна вырасти на эти же 25%.
Вернемся к формуле и посчитаем:
Выручка = 1000*1250*12 = 15 млн руб.,
+3 млн руб., или как раз искомые +25%.
Пока все логично. Далее из этой математики ставятся планы по привлечению новых клиентов. Чтобы привлечь 250 клиентов за год нужно привлекать по 21 клиенту каждый месяц.
Согласовано! KPI поставлены, бонусы к ним привязаны.
А теперь попробуйте сами найти ошибку, которая приведет к невыполнению плана по выручке наполовину, если план по привлечению клиентов будет выполнен полностью.
Что не так в расчетах
А суть в том, что такие планы приведут к росту выручки только на 12,5%, и вот почему. Для простоты примера установим частоту покупок на каждого клиента — один раз в месяц, оттоком клиентов пренебрегаем.
Далее рассматриваем сценарии:
- Клиент, которого привлечет компания в начале января останется с ней 12 месяцев, и может сделать средние 12 покупок за год.
- Клиент, привлеченный в феврале, сделает уже на 1 покупку меньше.
- Клиент, привлеченный в марте сделает на 2 покупки меньше и так далее.
- Клиент, который привлечен компанией в июле проживет с компанией уже 6 месяцев, и сможет сделать средние 6 покупок за год.
- Клиент же, который придет в декабре, проживет с компанией всего 1 месяц и высока вероятность, что он не успеет сделать больше 1 покупки.
Выходит, что если привлекать плановые 21 новых клиентов в месяц в среднем каждый из них пробудет с компанией всего полгода, следовательно, принесет всего половину планируемой выручки: 25% превращаются в 12,5%.
А в формуле при планировании доходы по этим клиентам предполагаются одинаковые.
Еще пара неочевидных математических следствий:
- Чем больше планируемый рост количества клиентов, тем больше будет эта ошибка.
- Эта ошибка будет умножаться на остальные показатели (средний чек, количество покупок), что будет ошибку мультиплицировать.
Какие еще ошибки допускают
То же самое происходит если надо заметно увеличить какой-то показатель, например количество покупок в единицу времени, например, было в среднем 10 покупок в месяц на одного клиента, а надо сделать 20. Как идет планирование? Январь — 10 покупок, февраль — 11, март — 12 и плавный рост далее, чтобы в декабре стало 20. По аналогии с задачей выше со средним показателем за год получится не 20, а всего 15! Вспомним, что именно по среднему мы считали план по выручке.
Вывод
Такое планирование вижу повсеместно. Меня удивляет с одной стороны очевидность такой простой математики, а с другой — частота, с которой я ее вижу в планах, особенно растущих компаний. А потом идут разборки: почему план маркетинга по привлечению выполнен, бонусы рассчитаны, а выручка меньше плана. Страдает чаще маркетинг, поскольку у отдела продаж, как правило, есть KPI по доходам.
В период выставления планов на следующий год, собственникам и СЕО нужно быть особо внимательным к подобной забавной арифметике. Очень надеюсь, что те несколько минут, потраченные на изучение этой статьи, помогут кому-то из читателей сверстать правильные и справедливые планы на 2025 год.
Желаю всем перевыполнить планы с запасом — это сведет на ноль все ошибки планирования!
Читайте также:
Кстати, сущесвуют же классические модели распространения продукта - например, модель Басса:
Или, еще вариант, с учетом рекламы:
Если правильно помню, понятие средних и медианы проходятся не позднее 7 класса. Но и академик не сможет решить эту задачу: в предложенной постановке 25%-ное изменение никакого из факторов не сможет привести к 150% росту выручки. Математически невозможно. Заголовок статьи исключительно точно отражает ее содержание.
Некоторое время назад просто упоминание в разговоре терминала Bloomberg приводило к тому, что предлагаемые ставки фондирования начинали двигаться вниз. Всё все сразу понимали.
Компании, сотрудники которых понимают, что такое AnyLogic, играют совсем в другой лиге, и вряд ли им будет интересно "изобретение колеса" усреднения. Мне практическое применение AnyLogic в РФ встречалось лишь однажды - в рамках одного металлургического комбината. Но до этого компания прошла все этапы моделирования переделов в Excel, а потом еще несколько лет использовала @Risk. Финансовые календари строились в подневной детализации, и "цена вопроса" исчислялась миллиардами.
Конечно, можно и нужно рекомендовать всем осваивать симуляционные подходы к моделированию финпланов, но в реальности - в силу разных причин - лишь единицы смогут пойти по этому пути.
Здесь есть некоторое оправдание: программные продукты по системной динамике (в основном зарубежные) - дороги при покупке + есть ежегодный платеж за поддержку (все - в валюте). Бесплатные же версии, например, Vensim, AnyLogic - только для образовательных целей. Такие продукты юзают или крупные компании (с возможностями) или консалтинговые организации. И основная работа - как раз калибровать модель. Тут все становится примерно на свои места - каких данных не хватает (их надо получить и обработать), какие прогнозы и оценки нужны, какие функции соответствуют реальности (например, зависимость одного параметра от другого - иногда это знают (примерно) 3-4 эксперта в предметной области; для этого есть даже опции графического, приближенного задания зависимости) и т.д.
В связи с этим, не от хорошей жизни, используется то, что под рукой - XLS, например (совсем неплохой выбор). И да, спецов по системной динамике не так уж много. Мне, например, пока не встречались люди (наверное, кроме Евгения Равича), освоившие фундаментальный труд по этой теме John.D Sterman Business Dynamics (на русском не издавалась, 983 страницы). Хотя некоторые выпускники MIT считают, что это один из немногих курсов, которые стоило изучать всерьез.
Да, практика применения программных средств имеет гораздо большую историю за рубежом, поэтому основные разработки и имеют иностранное происхождение.
Бесплатные версии, как правило, имеют ограниченный функционал, но часто имеются и демо-версии на пару недель. Мне встречались результаты "творчества" ИТ-департаментов, которые позволяли произвольно "растягивать" длительность календаря. Хотя, конечно, такую практику нельзя рекомендовать к использованию.
На фоне предлагаемых отечественных альтернатив Excel выглядит как Audi на фоне запорожца - да, не Maybach, но "работу работает". Особенно в части PowerQuerry/PowerPivot, аналогов которым в отечественных разработках я не встречал. Приходится использовать, то что едет, пусть и без локализованных "шашечек".
Тоже отметил экспертизу Евгения - приятно, что специалист такого уровня посещает форум.
За "наводку" на книгу - благодарю: прочитаю.
Согласен. Современное образование пытается навязать студентам множество второсортных (иногда - устаревших) концепций, зачастую обходя реально важные курсы, которые и могут стать основными для карьеры. Лет 20 назад у меня интересный случай был: одного руководителя "продвигали наверх", и он хотел "поднять себе цену": и про финанализ рассказывал, и как в бизнесе ориентируется, и как готов на встречи ездить. Акционеры сказали, что все это хорошо, но сперва следует выучить английский язык. У человека шок случился, но ему "популярно пояснили", что наиболее актуальная информация на русском просто не публикуется своевременно. Время показало глубину правоты акционеров. To be outstanding, you have to stand out. И изучение оригиналов разработок дает экспертам такое стратегическое преимущество в предметной области.
Можно вспомнить, что классическим работам по системной динамике несколько десятков лет. Первые работы старше практически всех на этом форуме. И, по моему опыту, для некоторых задач полезно, если не достаточно, хорошее (!) знание нескольких основных идей, концепций и подходов. Это база.
Но, как обычно, на любую реальную проблему приходится смотреть с нескольких углов. Задачи системного анализа с годами проще не становятся, а образование не заканчивается в момент получения какого угодно диплома.
Если аналитического решения нет (а это - отдельный вопрос для хорошего математика за рамками системной динамики), то мы что-то моделируем в меру нашего понимания особенностей системы, включая её возможное поведение. Понятно, что есть границы применимости и уникальные комбинация исходных требований, плюс возможности инструментария. Преимущества очевидны, недостатки - тоже. И никакие инструменты не заменят мозги того, кто ими пользуется, только дадут новые возможности, сэкономят время и силы, позволят получить результат быстрее.
А, вообще, вот эти все модели, они реально работают? И что эти модели показывают, если работают? А если не работают, то что говорят аналитики в этом случае?