1Тренд последних нескольких лет — встроенные финансы (embedded finance). Это когда не-финансовые компании под своей маркой продают финансовые услуги (предоставляемые партнерами с соответствующими лицензиями). Примеры: Apple Card, WeChat Pay, кредитные услуги такси-сервиса Lyft, страхование от медицинского сервиса Omada и т.д.

2Высокая конкуренция и массовая востребованность банковских (и других финансовых) услуг привела к тому, что у всех банков похожая линейка услуг с похожей ценой и похожей маржинальностью. И конкурировать, по сути, нечем — кроме красивой обертки. Кстати, то же самое уже произошло на рынке мобильной связи. Это яркое доказательство старого закона о том, что на высококонкурентном рынке маржинальность любого бизнеса стремится к нулю.

3Тиньков, всё-таки, очень умный человек. Он дальновидно понял, что будущая конкуренция финансовых институтов лежит только в области предоставления не-финансовых услуг. И предпочел продать свой банк Яндексу, у которого этих возможностей существенно больше. Но он успел сделать это на пике, до того, как это стало понятно буквально всем.

4Вывод. Сейчас появилось новое окно возможностей. Первое направление — дистрибуция: интеграция финансовых услуг в свою линейку услуг. Второе — инфраструктура: инструменты для интеграции сторонних не-финансовых и финансовых организаций. На втором направлении есть, например, Plaid, который недавно был куплен Visa за $5.3B.

5Это — глобальные изменения. А значит, есть возможность эти изменения оседлать, чтобы построить что-то по-настоящему большое.

Введение в Embedded Finance: https://medium.com/swlh/an-introduction-to-embedded-finance-a4d64302757d

1Принцип B2B-продаж ничем не отличается от принципа поиска инвестиций в свой стартап. Почему так?

2Потому что бизнес не «тратит» деньги на приобретение софта и оборудования. Он их «инвестирует», чтобы на этом заработать. Поэтому не надо убеждать бизнес «купить» ваш продукт, его надо убедить в него «инвестировать».

3Интересное следствие. Чтобы оттачивать аргументацию для B2B-продаж, стоит начать отсматривать презентации стартапов. Смотреть, кому бы вы дали денег, кому нет и почему — и проводить аналогии со своим продуктом.

1Продажи игрушек обычно резко растут по время Рождества — все родители покупают всем детям подарки. Зато после Рождества продажи игрушек еще более резко падают — даже ниже обычного среднего уровня. Ведь план по покупкам игрушек у родителей на ближайшее время выполнен ;-) Как с этим бороться?

2Производители игрушек придумали хитрый прием. Незадолго до Рождества они начинают вкладывать в рекламу новых игрушек настолько большие деньги, чтобы дети их сильно захотели. Дети идут к родителям, и просят купить им эту игрушку. Родители обещают купить им эту игрушку на Рождество. Но во время Рождества производители намеренно не поставляют этих игрушек в достаточном объеме. И большинству желающих их не хватает. Поэтому на Рождество родители вынуждены покупать детям какую-то другую игрушку.

3Зато обещанные игрушки начинают поступать на полки магазинов после Рождества. Но родитель ведь обещал — поэтому он покупает обещанную игрушку после Рождества. Но уже вторую по счету. В результате продажи во время Рождества сохраняются, и провала в продажах после Рождества тоже нет.

4В общем, искусственный недостаток предложения — это продать что-то еще. Не вместо, а вместе.

1Мало кто знает, что есть две метрики Retention. Первая — та, про которую все знают. Процент клиентов, остающихся в сервисе через определенный период времени. Эту метрику удержания называют Logo Retention — сколько логотипов ты смог удержать ;-)

2Вторая — менее известная. Net Dollar Retention — сколько процентов выручки сервис генерирует сейчас на тех клиентах, на которых он генерировал 100% определенный период времени назад.

3Грубо говоря, берем клиентов, которые были у нас год назад. Они принесли нам X выручки. Берем ту же когорту клиентов сейчас. Учитываем, кто из из них отвалился, кто остался, кто стал платить больше, кто стал платить нам за дополнительные продукты. И смотрим, сколько выручки мы получаем сейчас. Делим эту выручку на ту, которая была раньше (X) — получаем Net Dollar Retention, который считается в процентах.

4Если NDR (Net Dollar Retention) меньше 100% — значит слишком много отвалов и/или уменьшений клиентского чека. Больше 100% — значит рост среднего чека клиента с лихвой компенсирует потери на отвалах. Медианная величина NDR в 2018–2019 годах у SaaS-компаний, выходящих на IPO — 109–117%. У некоторых компаний она достигает 150%+.

5Если мы хотим, чтобы наш стартап должен расти после $1M годовой выручки по классической формуле «Трижды-Трижды-Дважды-Дважды-Дважды» (речь об увеличении выручки за каждый год) — этого почти невозможно достичь, если наш NDR не будет больше 100%.

6Что приводит нас к важному следствию. Слишком мало — просто заботиться о том, чтобы клиенты поменьше отваливались. Гораздо важнее — чтобы остающиеся клиенты начинали нам больше платить. Как минимум, чтобы компенсировать потери выручки от отвалившихся клиентов. Но, на самом деле, чтобы суммарная выручка от оставшихся клиентов составляла процентов 110–120 от того, что платили все клиенты год назад.

Ссылки:

1Вот вы, например, маркетолог, который делает рассылки. Вы периодически заходите в сервис, чтобы создавать сегменты, рекламные кампании и отправлять рассылки. Вашу вовлеченность аналитики сервиса считают по периодичности заходов в него.

2А теперь представьте, что в рассылочном сервисе появился ИИ, которому вы один раз объяснили, кому, что и в каком виде надо рассылать. И после этого ИИ всё делает сам, отправляя вам отчеты о том, что и как он сделал. В идеальной ситуации вы еще долго не будете заходить в сервис. Ваша вовлеченность в сервис теперь равна нулю? Считать вовлеченность по количеству рассылок, которые делает за вас ИИ — глупо. Может быть, вы об этом сервисе уже забыли и перестали использовать, а ИИ работает по инерции.

3А еще забавно будет считать ценность сервиса. Сейчас сервис рассылки считается ценным, если вы туда заходите каждый день и что-то там колдуете. А в случае ИИ — наоборот? Если вы перестали заходить в сервис — значит, он справляется. И, следовательно, его ценность высока. А как это отличить от ситуации, в которой вы отчаялись биться с ИИ и поэтому туда перестали заходить?

4Интересная задачка, простого решения которой я навскидку не вижу. Но скоро ее придется решать всем разработчикам, которые неизбежно будут добавлять в свои сервисы ИИ.

Подсмотрено здесь: https://medium.com/@navsha/saas-3-0-invisible-saas-with-machine-learning-f26dfebfdab5

1Читал теорию, что компании начали появляться потому, что стоимость транзакций внутри компании дешевле стоимости транзакций между отдельными [юридическими] сущностями.

2Отсюда возникла аналогия с партнерствами. Почему возникают бизнес-партнерства и почему сложившиеся партнерства долго продолжаются — хотя для каждой новой задачи существуют более компетентные в конкретном деле потенциальные партнеры? Потому что успешное партнерство — это низкая стоимость понимания. Меньше времени надо тратить на синхронизацию. Меньше рисков потерять время и деньги от того, что один не так понял другого.

3Вывод простой. Будущих долгосрочных партнеров надо оценивать не по тому, у кого компетенции выше, а по тому, с кем стоимость понимания ниже.