Планировщик цены подписок для мобильных приложений — от Антона Марченко, VP of Marketing в Apalon

 

С Антоном у нас было большое интервью о том, как получает трафик в свои приложения компания Apalon. Теперь Антон делится, как правильно назначать цену подпискам.

Что:
Планировщик цены подписок для мобильных приложений.

Пояснения к использованию:
Файл нужен для того, чтобы проанализировать LTV в зависимости от того, какие вы ставите цены для своих подписок и какие у вас по ним конверсии.

Как чаще всего разработчики определяют цену за подписки в мобильных приложениях? Просто тыкают пальцем в небо, либо у конкурентов смотрят.

Но зачастую это процесс, который можно очень четко моделировать финансово.

Я очень простенькую модель в Excel нарисовал чтобы показать, как это работает.

 

Допустим, у нас есть недельные подписки.

Представим, что нам удается привлечь в продукт 10,000 пользователей. В продукте мы даем 7-дневный триал. На основании маркетинговых тестов (или если таких нет, то ищем бенчмарк по индустрии) знаем, что конверсия в триал будет 10% от всех, кто установил наше приложение. Получаем 1,000 триалов.

У нас есть метрика Trial2Paid CVR – конверсия из триала в продажу. Предположительно она составляет 30%. Таким образом, из 10,000 пользователей покупателями становятся 300.

Допустим, мы назначаем цену за подписку в $3.99. Получается, что LTV на пользователя высчитывается следующим образом:

Цена x 0.7 (вычитаем из стоимости подписки комиссию стора в 30%) x 5 (количество периодов, во время которых юзер пользуется приложением) x 3% (конверсия пользователей в покупателей)

И получаем User LTV в $0.42.

Уже дальше считаем CPI — во сколько нам обходится один пользователь. И итоге видим маржу, прогнозируемый доход и планируемый профит.

В конечном счете вся эта математика позволяет нам понять, насколько адекватно мы выставили цену подписке исходя из имеющихся параметров.

И тут дальше либо можно играть с ценой, либо пытаться изменить параметры — чтобы получить наилучший результат на выходе.