La struttura della dashboard dipende dal modello di business.
La dashboard di un negozio online si concentra su: traffico, conversione, valore medio dell'ordine, tasso di reso, tasso di clienti che ritornano. Perché i ricavi dipendono da queste.
La dashboard di un SaaS si concentra su: abbandono, ricavi di espansione, costo di acquisizione di nuovi clienti, valore nel tempo del cliente, adozione delle funzioni. Perché i ricavi ricorrenti dipendono da queste.
La dashboard di un marketplace si concentra su: numero di acquirenti, numero di venditori, volume delle transazioni, valore medio delle transazioni, tasso di riacquisto degli acquirenti, fidelizzazione dei venditori. Perché il GMV dipende da queste.
Ogni modello di business ha fattori di ricavo diversi. La dashboard dovrebbe mettere in evidenza i fattori.
Dashboard di un negozio online
Fattori di ricavo
Traffico, tasso di conversione, valore medio dell'ordine, percentuale di clienti che ritornano.
Esempio reale
Obiettivo di ricavi mensili: cinquecentomila.
Traffico: cinquantamila visitatori al mese (obiettivo cinquantamila, verde).
Tasso di conversione: due per cento (obiettivo due virgola cinque per cento, giallo).
Valore medio dell'ordine: cinquecento dollari (obiettivo cinquecento dollari, verde).
Tasso di clienti che ritornano: trenta per cento (obiettivo trentacinque per cento, giallo).
Calcolo: cinquantamila visitatori per il due per cento di conversione fanno mille clienti, per cinquecento di AOV fanno cinquecentomila di ricavi. L'obiettivo sarebbe cinquantamila per due virgola cinque per cento per cinquecento per uno virgola zero, pari a seicentoventicinquemila. Siamo all'ottanta per cento dell'obiettivo.
Il problema non è il traffico (ne abbiamo abbastanza). Il problema è la conversione (due contro due virgola cinque per cento). Il problema secondario è il tasso di ritorno (trenta contro trentacinque per cento).
Azioni: migliorare il tasso di conversione (test sugli attriti del checkout), migliorare il tasso di ritorno (campagna email di fidelizzazione).
Dashboard di un SaaS
Fattori di ricavo
Acquisizione di nuovi clienti, tasso di abbandono, ricavi di espansione, valore medio del contratto.
Esempio reale
Obiettivo di ricavi ricorrenti annui: cinque milioni.
Nuovi clienti al mese: venti (obiettivo venticinque, ottanta per cento, giallo).
Abbandono mensile: due per cento (obiettivo uno virgola cinque per cento, rosso).
Ricavi di espansione per cliente: mille all'anno (obiettivo uno virgola due migliaia, giallo).
Valore medio del contratto: quarantamila all'anno (obiettivo quarantacinquemila, giallo).
Calcolo: ARR iniziali quattro virgola cinque milioni. Aggiungi i nuovi clienti: venti al mese per quarantamila per dodici mesi fanno nove virgola sei milioni. Sottrai l'abbandono: quattro virgola cinque milioni per due per cento per dodici mesi fanno uno virgola uno milioni persi. Netto: quattro virgola cinque più nove virgola sei meno uno virgola uno fanno tredici milioni. Ma il dato effettivo è cinque milioni. Qualcosa non va.
Indagine: i ricavi di espansione sono sotto l'obiettivo (i clienti non passano a piani superiori). Inoltre il dato di partenza era sbagliato (gli ARR iniziali effettivi sono tre virgola cinque milioni, non quattro virgola cinque). Ricalcola: tre virgola cinque più nove virgola sei meno uno virgola uno fanno undici virgola nove milioni. Ancora molto sopra i cinque milioni.
Altra indagine: il numero dei nuovi clienti potrebbe essere gonfiato. Oppure i ricavi di espansione sono molto più bassi. Oppure l'abbandono è più alto. Recupera i dati dettagliati. Scopri che l'abbandono è in realtà due virgola cinque per cento, non due. Ricalcola con i numeri corretti. Scopri che il valore medio del contratto è trentacinquemila, non quarantamila.
Dopo la verifica, i numeri sono corretti. Il nuovo modello con i numeri effettivi dà cinque milioni, che corrisponde al dato effettivo. Ora la dashboard è affidabile.
Dashboard di un marketplace
Fattori di ricavo
Numero di acquirenti, numero di venditori, valore medio delle transazioni, volume delle transazioni, tasso di riacquisto degli acquirenti, fidelizzazione dei venditori.
Esempio reale
Obiettivo di GMV mensile: dieci milioni.
Acquirenti: centomila (obiettivo centoventicinquemila, ottanta per cento, giallo).
Venditori: cinquemila (obiettivo seimila, ottantatré per cento, giallo).
Transazioni per acquirente al mese: cinque (obiettivo sei, ottantatré per cento, giallo).
Valore medio delle transazioni: quattrocento dollari (obiettivo quattrocento dollari, verde).
Tasso di riacquisto degli acquirenti: quaranta per cento (obiettivo cinquanta per cento, giallo).
Fidelizzazione dei venditori: settanta per cento mensile (obiettivo ottanta per cento, rosso).
Calcolo: centomila acquirenti per cinque transazioni fanno cinquecentomila transazioni per quattrocento dollari fanno duecento milioni di GMV. Ma l'obiettivo è dieci milioni. I conti non tornano. Errore nel modello o nelle ipotesi.
Indagine: le transazioni per acquirente potrebbero essere all'anno e non al mese. Oppure il valore medio delle transazioni è sbagliato. Recupera i dati effettivi. Scopri che le transazioni per acquirente sono in realtà zero virgola cinque al mese. Ricalcola: centomila per zero virgola cinque per quattrocento fanno venti milioni.
Controlla il calcolo del GMV. Scopri che il GMV è calcolato in modo diverso. Alcune transazioni passano dal marketplace, altre direttamente dal venditore. La dashboard mostra solo le transazioni del marketplace (venti milioni). Le vendite dirette dei venditori sono dieci milioni. Il GMV totale dell'azienda è trenta milioni.
Chiarisci la definizione. La dashboard mostra il GMV del marketplace. Il GMV totale dell'azienda è trenta milioni. Ripartizione: marketplace venti milioni, vendite dirette dieci milioni. Ora l'analisi ha senso.
Problemi principali: numero di acquirenti sotto l'obiettivo (serve marketing), numero di venditori sotto l'obiettivo (serve reclutamento), tasso di riacquisto degli acquirenti sotto l'obiettivo (servono miglioramenti al prodotto), fidelizzazione dei venditori sotto l'obiettivo (segnale d'allarme, indaga perché i venditori se ne vanno).
Azioni: aumentare la spesa di marketing verso gli acquirenti, lanciare un programma di reclutamento dei venditori, migliorare il prodotto per aumentare gli acquisti ripetuti, indagare le cause dell'abbandono dei venditori.
Dashboard di un'agenzia
Fattori di ricavo
Numero di clienti, canone mensile medio, ricavi dei progetti, tasso di utilizzo, margine dei progetti.
Esempio reale
Obiettivo di ricavi mensili: duecentomila.
Clienti attivi: quaranta (obiettivo cinquanta, ottanta per cento, giallo).
Canone mensile medio: tremila dollari (obiettivo tremilacinquecento, ottantasei per cento, giallo).
Ricavi dei progetti: trentamila al mese (obiettivo quarantamila, settantacinque per cento, rosso).
Tasso di utilizzo: settantacinque per cento (obiettivo ottanta per cento, novantaquattro per cento, giallo).
Margine dei progetti: trenta per cento (obiettivo quaranta per cento, settantacinque per cento, rosso).
Calcolo: quaranta clienti per tremila più trentamila di progetti fanno centoventi più trenta fanno centocinquantamila. L'obiettivo è duecentomila. Siamo al settantacinque per cento dell'obiettivo.
Problemi: troppo pochi clienti (quaranta contro l'obiettivo di cinquanta). Canone troppo basso (tremila contro tremilacinquecento). Ricavi dei progetti bassi (trenta contro quarantamila). Margine dei progetti basso (trenta per cento contro l'obiettivo del quaranta per cento).
Azione: aumentare il numero di clienti (vendite e marketing), aumentare il canone dei clienti esistenti (prezzi basati sul valore), aumentare il volume dei progetti (più lavoro a progetto per cliente), migliorare il margine dei progetti (migliore definizione dell'ambito, automazione, subappalto).
Domande frequenti
La dashboard dovrebbe essere identica tra i settori o personalizzata per settore?
Personalizzata. Settori diversi hanno fattori di ricavo diversi. Il negozio online si concentra sulla conversione. Il SaaS sull'abbandono. Il marketplace sulla fidelizzazione dei venditori. Una dashboard generica non mette in evidenza ciò che conta. Ma il principio di fondo è lo stesso: mostra le metriche che guidano i ricavi. Parti da un modello per il tuo settore, poi personalizzalo per la tua attività. Con il creatore di siti di WEMASY puoi impostarlo direttamente sul tuo sito.
Come definiamo le metriche specifiche del nostro modello di business?
Parti dai ricavi e vai a ritroso. I ricavi sono uguali al fattore uno per il fattore due per il fattore tre (in modo semplificato). Per un negozio online: ricavi uguali a traffico per conversione per AOV. Per un SaaS: ricavi uguali agli ARR iniziali più (nuovi clienti per ACV) meno (abbandono per ARR iniziali). Scrivi l'equazione. Ogni componente è una metrica da tracciare. L'equazione aiuta a validare le metriche. Se non riesci a scrivere l'equazione dei ricavi, non hai capito il tuo modello di business.
E se operiamo in più settori verticali (ad esempio SaaS più servizi)?
Crea dashboard separate per ogni verticale. La dashboard SaaS si concentra su abbandono ed espansione. La dashboard dei servizi si concentra su utilizzo e margine. Combinale a livello dirigenziale (ricavi totali dell'azienda) ma scomponi per verticale. Le dashboard specifiche per verticale guidano decisioni specifiche per verticale. La dashboard aziendale mostra che entrambe contribuiscono per il cinquanta per cento ai ricavi totali. La dashboard vendite del verticale SaaS mostra la pipeline per segmento.
Come capiamo se il nostro modello di ricavi è sbagliato?
Confronta i calcoli della dashboard con i risultati effettivi. La dashboard prevede che i ricavi dovrebbero essere X. I ricavi effettivi sono Y. Se X è molto più alto di Y, il modello è sbagliato. Indaga sulla discrepanza. Il modello potrebbe usare il punto di partenza sbagliato, fattori sbagliati, moltiplicatori sbagliati. Controlla il modello. Esempio: il modello SaaS prevede quindici milioni di ARR. L'effettivo è cinque milioni. O l'acquisizione di nuovi clienti è più bassa, o l'abbandono è più alto, o l'espansione è più bassa. Recupera i dati. Scopri quale ipotesi è sbagliata.
Dovremmo cambiare la struttura della dashboard se cambia il modello di business?
Sì. Se l'azienda lancia una nuova linea di prodotti, la struttura cambia. Se l'azienda passa dalla vendita di prodotti all'abbonamento SaaS, la struttura cambia. Ogni trimestre: verifica se la dashboard riflette ancora il modello di business attuale. Se no, riprogettala. Un cambio del modello di business dovrebbe far partire la riprogettazione della dashboard. Non rimandare l'aggiornamento della struttura quando l'azienda cambia.
Come gestiamo le metriche stagionali quando il modello di business è stagionale?
Mostra il riferimento stagionale. Un marketplace può avere un GMV alto a dicembre (acquisti natalizi) e basso a settembre. L'obiettivo di dicembre è diverso da quello di settembre. Crea obiettivi stagionali. Oppure mostra il confronto con l'anno precedente per togliere la stagionalità. Esempio: l'obiettivo di ricavi di dicembre è cinquecentomila, quello di settembre trecentomila. Il confronto con lo stesso trimestre dell'anno precedente toglie il rumore stagionale.