Gravity и как считать ROI Сначала вводная Gravity Field как технология помогает нашим клиентам растить выручку за счет персонализации. В действительности не столько выручку, сколько составляющие ее показатели: конверсию, средний чек, удержание клиентов, а также другие метрики. Конечно, для этого подразумевается, что у наших клиентов достаточно большой траффик и вообще объем данных. Логика следующая — интернет-магазин (а также банки, телекомы, недвижка и т.д.) на основе данных максимально хорошо знает и понимает своих пользователей → сразу в приложении или на сайте персонально показывает каждому максимально релевантные товары, офферы, услуги и контент → пользователь совершает покупку с более высокой вероятностью / на более крупную сумму (“мне сразу предложили то, что я хотел”) → чаще возвращается → выручка растет. А теперь основная мысль Мы как-то давно стали позиционировать себя как ROI-first — то есть технологии, которая умеет считать аплифт к выручке и ROI. Для нас это было максимально понятно и правильно, для клиентов тоже, ведь каждый хочет понимать эффект от вложений. Можно сказать, что мы научились навыку, который пригодится в нам в будущем. Которое, как говорится, уже наступило. Один из трендов в ценообразовании в AI-first продуктах — outcome-based pricing. Это когда цена за SaaS будет выражаться в части от созданной выручки (Revenue share) или от созданного эффекта (Increment share). А дальше я вижу проблему. Мы кстати с ней сталкиваемся каждый раз, когда рассказываем нашим клиентам про результаты нашего сотрудничества, презентуем расчеты ROI. Выражается проблема в том, что всегда есть прямые эффекты и непрямые. 1. Прямой эффект — дополнительная выручка, дополнительная конверсия. Считается относительно несложно, но главное, что это понятная для большинства людей сущность. Показатель был 1%, а сейчас 1,5% — стало лучше. 2. Непрямой эффект — это стоимость ошибок, которые мы не допустили. То есть альтернативные издержки, если я правильно помню термин. Давайте приведу пример непрямого эффекта. Один из наших клиентов пришел с гипотезой про новую фичу для своих пользователей → реализовал с нами за 20 часов А/В-тест → гипотеза не подтвердилась → выдохнули и обрадовались, что не стали сразу пилить → сэкономили кучу денег Непрямой эффект тут как минимум состоит в том, сколько денег было сэкономлено на разработке. 20 часов вместо ≈200-300 часов. Не говоря уже о просадке по выручке, которую удалось избежать. Так вот этот непрямой эффект, эти альтернативные издержки или альтернативную прибыль — ее не пощупать. Ведь ее физически не существует, это просто непотраченные деньги. А эффект вообще-то дала конкретная команда и технология. В культуре крупных компаний принято заслуги приписывать исключительно себе 🙂 Думаю, рано или поздно развитие AI-first решений приведет к тому, что мы в Gravity научимся считать и анализировать непрямой эффект вместе с прямым. Лично я очень верю в новые аналитические платформы -- в b2b вместе с развитием AI возникает потребность в понимании результатов работы алгоритмов и агентов.