Привет, друзья! Как вы уже поняли, последнее время, я занимаюсь тем, что применяю юнит-экономику (и не только) для продуктовой аналитики и принятия решений в действующем бизнесе. И если вы со мной давно, то знаете, что я разработал методику прогнозирования юнит-экономики в будущем с использованием теории ограничений Голдратта. Данная методика, позволяет найти конфигурацию метрик юнит-экономики с учетом рыночных и компетационных ограничений, при этом достигая поставленных целей. Однако, главный минус подхода был в том, что юнит-экономика живет в когортах, а это значит, разворот данных юнит-экономики в календарные периоды надо было сделать. Это необходимо для того, чтобы планировать бизнес в привычных нам календарных периодах. В итоге в течении последнего месяца я придумал, как имея исторические данные получать представление о том, как ведут себя когорты и применять это поведение для предсказания поведения модельных когорт (значения которых я получаю с использованием теорий ограничений Голдратта). Получив поведение когорт я легко разворачиваю когортные значения в календарные и могу строить уже привычные бизнесу отчеты, например, P&L, CF и Balance. На картинке иллюстрация применения подхода. Синяя линия — это модель, а красная факта. Лично для меня это очень хороший результат. Мой план строился исключительно на данных юнит-экономики, которые описывают компетенции команды в соответствующих бизнес процессах. А отклонение красной линии от синей, позволяет мне понимать, в каком именно процессе происходит отклонение и, какие нужно предпринять действия для улучшения показателей. Ну и главное, завтра я буду снимать видео ролик про использование всех этих знаний в продуктовой аналитики для бизнеса, который уже имеет активность, продажи и растет. Чтобы не пропустить ролик, подписывайтесь на мой ютуб канал https://www.youtube.com/@DataDrivenDecisions мне очень нужны подписчики.