Так растить выручку попроще
Суть проекта
«Удержание» (retention) — один из важнейших показателей качества продукта. При этом напомню, что рассчитываться он может двумя способами — а) по количеству остающихся через определённое время клиентов (logo retention) или б) по количеству денег, которое продолжает приносить остающиеся через то же время клиенты (NDR, Net Dollar Retention).
Фишка в том, что остающиеся клиенты могут постепенно платить за сервис всё больше при наличии подходящей модели тарификации — поэтому NDR может расти даже при уменьшении количества оставшихся клиентов.
Однако мы можем управлять только тем, что можем измерить. Поэтому, если мы хотим, чтобы NDR нашего сервиса рос — мы должны уметь его анализировать и влиять на него в режиме реального времени. Reef.ai создал платформу, которая как раз этим и занимается.
Сначала мы должны подключить платформу ко всем источникам информации о клиентах — к CRM, сервису продуктовой статистики, платформе технической поддержке, маркетинговым кабинетам и др.
После этого платформа начнёт собирать и анализировать с помощью ИИ поведение клиентов — сравнивая поведение тех, кто начал платить больше, с остальными. Что даёт ей возможность выделять сигналы, свидетельствующие как о риске отвала клиентов, так и об их потенциале платить нам больше, то есть увеличивать NDR.
Прикольно, что в качестве отдельного свойства стартап подчёркивает способность платформы строить красивые графики и таблицы, показывающие динамику изменения NDR и потенциал его роста — которые мы можем показывать руководству и совету директоров компании
Анализируя все сигналы, платформа разбивает имеющихся клиентов на отдельные группы по их потенциалу увеличения NDR — чтобы мы могли сфокусироваться на тех клиентах, которые могут начать приносить нам больше денег.
Естественно, что эта картинка меняется в режиме реального времени — исходя из текущего поведения клиентов и того, чему ИИ-машинка учится, сопоставляя текущее поведение клиентов и поведением тех, кто реально начал нам больше платить.
Прелесть в том, что платформа начинает ещё и подсказывать, какие практические действия мы можно прямо сейчас совершить с данными клиентами, чтобы реализовать потенциал увеличения платежей — например, организовать тренинг по нашему продукту, если в CRM появится информация о смене контактного лица со стороны компании, отвечающего за использование нашего продукта.
Кроме того, платформа анализирует, как меняется поведение клиентов с течением времени — чтобы вовремя обнаружить недостаток начального интереса сразу после регистрации, затухание интереса или отсутствие его роста (неиспользование всех его возможностей, например).
Эту информацию платформа обобщает по всем клиентам и сообщает нам, на каких этапах взаимодействия пользователя с продуктом сейчас стоит сфокусироваться. Например, она может указать на то, что у нашего продукта слишком слабый онбординг (onboarding) — поэтому нам нужно предпринимать больше усилий, чтобы пользователи начинали более активно пользоваться продуктом сразу после регистрации. Это может потребовать изменений в самом продукте или более активного обучения продукту новых клиентов.
Информацию о каждом проведённом с клиентом действии (по подсказке платформы или по собственному разумению) мы должны заносить на платформу или в интегрированную с ней CRM. Тогда платформа сможет ещё и оценивать результативность выполненных нами действий — и соответственно улучшать систему подсказок, которые она будет нам в следующий раз выдавать.
Ну и, собственно, весь этот процесс должен непрерывно продолжаться по кругу — с новыми клиентами, с новыми подсказками по поводу старых клиентов, с нашими новыми действиями, после которых платформа научается чему-то новому и начинает выдавать нам новые подсказки, которые мы опять должны применять по отношению к новым и существующим клиентам.
Стартап пока отработал в режиме пилотных проектов с первыми клиентами, которых у него набралось около 30. Тем не менее он планирует выйти в этом году на уровень годовой выручки в 1 миллион долларов. А это означает, что средняя стоимость платформы для клиентов составляет порядка 30 тысяч долларов в год, то есть где-то в диапазоне от 10 до 50 тысяч долларов в зависимости от его размера и/или активности.
На предпосевной стадии в 2021 году Reef.ai привлёк около 1.5 миллиона долларов, а сейчас, начав показывать обнадёживающую динамику по выручке, он поднял 5.2 миллиона долларов.
Что интересного
Я думаю, все согласятся с тем, что получать больше денег от уже существующих клиентов, как правило, проще, чем всё время искать новых. Таким образом, получение большего количества денег от существующих клиентов (увеличение NDR) — это наиболее простой способ увеличения выручки стартапа.
Нет, это не отменяет того факта, что новых клиентов искать нужно всегда — ведь они тоже приносят новые деньги и, кроме того, кто-то из них со временем тоже может начать платить нам больше
Поэтому самые успешные стартапы — это стартапы, которые растят свою выручку сразу по двум осям одновременно: а) за счёт новых клиентов и б) за счёт увеличения NDR.
Если мы посмотрим на SaaS, вышедшие на IPO в течение 2017–2020 годов, мы увидим, что многие из них имели NDR даже больше 100%, а лучшие — в районе 120–160%!
В классической модели подписки (фиксированная абонентская плата за определённый тариф) увеличение NDR производится путём перехода клиентов на новые более дорогие тарифы в зависимости от их активности, количества подключённых рабочих мест и допродажи дополнительных свойств.
В последнее время стала набирать популярность модель тарификации за реально использованные ресурсы (Usage-based pricing, Pay-As-You-Go). Она позволяет, с одной стороны, начинать использовать продукт — не выкладывая сразу больших денег за подписку, пока активность начального использования небольшая. А с другой — сразу начинать брать с клиентов больше денег по мере увеличения их активности, не втискивая себя в рамки фиксированных тарифов.
Однако в реальности сейчас начинает использоваться гибридная модель оплаты — в которую входит определённая часть фиксированной оплаты (классическая подписка), поверх которой тарифицируются реально использованные ресурсы (сверх лимита, заложенного в тариф или по ценам, соответствующем тарифу подписки).
Наличие части платежей клиентов по модели оплаты за реально использованные ресурсы сильно влияет на размер NDR:
- Лучшие по размеру NDR компании, использующие только классическую модель подписки, имеют NDR на уровне 109%.
- Лучшие по уровню NDR компании, начавшие использовать модель оплаты за реально использованные ресурсы, имеют NDR на уровне 110%.
- А те, у кого большая часть платежей составляет оплата за реально использованные ресурсы — умудряются вывести свой NDR на уровень 122%.
Правда, стоит заметить, что внедрение оплаты за реально использованные ресурсы — это тот ещё геморрой. Так как учёт реально использованных ресурсов технически более сложен, а выставление счетов с периодически меняющимися суммами увеличивает нагрузку на финансовый отдел и бухгалтерию.
Поэтому начали появляться стартапы, которые позволяют облачным сервисам быстро и просто внедрять у себя модель оплаты за реально использованные ресурсы — в чистом виде или в виде гибкого гибрида с классической подпиской. Среди них можно отметить Metronome (мой обзор), поднявший 35 миллионов долларов инвестиций, и Orb (мой обзор), поднявший 19.1 миллионов.
У этих стартапов тоже есть модули, которые позволяют экспериментировать с моделями тарификации (за что и сколько мы можем брать с клиентов денег) — чтобы за счёт этого увеличить NDR.
Сегодняшний же Reef.ai подошёл к задаче с другой стороны. Он помогает ответить на вопрос, что нам нужно улучшить в продукте в отношениях с клиентами — чтобы увеличить NDR. И это во многих случаях может даже привести к существенно более сильному влиянию на выручку, чем «фокусы» с тарификацией
Куда бежать
У сегодняшней медали есть две стороны
Если вы создаёте или уже создали облачный сервис любого типа — вам стоит обратить особое внимание на возможность увеличения своей выручки за счёт увеличения NDR.
То есть разными способами нужно добиваться того, чтобы существующие активные клиенты могли платить вам больше. Для чего, кроме всего прочего, нужно более активно внедрять модель оплаты за реально использованные ресурсы — а в этом могут помочь платформы, аналогичные упомянутым Metronome, Orb и Reef.ai.
Другое направление движения — это создание инструментов, которые помогают увеличивать NDR другим.
Возможные примеры для подражания — те же самые Metronome, Orb и Reef.ai. При этом идеальная платформа, наверное, должна включать оба подхода — как со стороны экспериментов с тарифами (Metronome, Orb), так и со стороны улучшения продукта и отношений с клиентами (Reef.ai).
Однако это не единственные способы влияния на выручку, которые стали возможны за счёт использования технологий ИИ.
Ещё мне очень понравился стартап SilkChart, о которой я писал в прошлом декабре. Он создал платформу, на которой стало возможно оценивать эффективность рекламы не в терминах стоимости первоначального привлечения пользователей (сколько мы заплатили за рекламу, приведшую к регистрации или первому платежу) — ведь после этого он может спокойно «отвалиться», то есть перестать платить. Платформа анализирует эффективность рекламы в терминах того, сколько денег пришедшие по этой рекламе клиенты могут принесут нам на протяжении определённого времени. То есть она подсказывает нам, какую и где рекламу нужно давать — чтобы в результате увеличить LTV (Life Time Value) и NDR.
В общем, делайте продукты, которые позволяют другим больше зарабатывать — и тогда они будут всегда востребованы
В этом смысле Metronome, Orb, Reef.ai и SilkChart — хорошие примеры для вдохновения и копирования.
О компании
Reef.ai
- Сайт: reef.ai
- Последний раунд: $5.2M, 13.04.2023
- Всего инвестиций: $6.7M, раундов: 2