ZASQL_PYTHON Telegram 327
Каннибализация продуктов: когда новый продукт убивает старый, а бизнес теряет деньги

💰 Запускаем новый продукт — кажется, что все идет отлично. Начинаются покупки, растет выручка. Но спустя время бизнес замечает странную вещь: общая выручка не изменилась, а иногда даже начала падать 😢


🤔 Что случилось?

Пользователи просто переключились со старого продукта на новый, но новых клиентов не пришло. Это и есть каннибализация — когда новый продукт съедает аудиторию старого, а не привлекает новую.

🤔 Почему это проблема?

1. Думаем, что новый продукт взлетает, но на самом деле он просто перетягивает пользователей 🍪

2. Если пользователи переходят на более дешевый тариф или менее маржинальный продукт, бизнес теряет прибыль 🥗

3. Если новый продукт не оправдал ожидания, пользователь может уйти вообще из обоих продуктов 🌟

Пример:
У вас был премиум-тариф, который приносил высокий доход, а вы запустили дешевый вариант (дискаунтер). Клиенты ушли в новый продукт, выручка просела.

Как найти каннибализацию? 🍪🍪

Смотрим, как изменилось поведение пользователей после запуска нового продукта.

👩‍💻 SQL-запрос ниже


WITH old_product AS (
SELECT
user_id,
COUNT(order_id) AS old_orders,
SUM(revenue) AS old_revenue
FROM orders
WHERE product_id = 'old_product'
AND order_date < '2024-01-01'
GROUP BY user_id
),

new_product AS (
SELECT
user_id,
COUNT(order_id) AS new_orders,
SUM(revenue) AS new_revenue
FROM orders
WHERE product_id = 'new_product'
AND order_date >= '2024-01-01'
GROUP BY user_id
)

SELECT
o.user_id,
o.old_orders,
n.new_orders,
o.old_revenue,
n.new_revenue,
CASE
WHEN o.old_orders > 0 AND n.new_orders > 0 AND n.new_revenue < o.old_revenue
THEN 'Перешли, но платят меньше'
WHEN o.old_orders > 0 AND n.new_orders > 0 AND n.new_revenue >= o.old_revenue
THEN 'Перешли, но выручка сохранилась'
WHEN o.old_orders > 0 AND n.new_orders = 0
THEN 'Остались на старом'
WHEN o.old_orders = 0 AND n.new_orders > 0
THEN 'Новый клиент'
ELSE 'Нет активности'
END AS user_behavior
FROM old_product o
LEFT JOIN new_product n ON o.user_id = n.user_id;


Что значит результат?

1. Перешли, но платят меньше → Упали чеки, возможно, продукт слишком дешевый или не дает ценности. Нужно тестировать upsell, дополнительные возможности для продажи товаров / услуг, рост GMV, маржинальности 😵

2. Остались на старом → Им новый продукт не нужен? Разбираемся, что именно их удерживает. Возможно, просто пользователи привыкли к другому продукту, а пересаживаться не видят смысла 🪑

3. Мало новых клиентов → Новый продукт не привлекает новую аудиторию. Возможно, нужно менять маркетинг, коммуникацию с пользователями. Доносить понятные смыслы 🖼

📈 Далее из этого можно составить различные чарты и другие инструменты, которые позволяют отслеживать перетоки между бизнес-юнитами, продуктами.

Бизнес думает, что новый продукт приносит деньги, но на самом деле пользователи просто перераспределяются.

😊 Наберется 100 реакций, сделаю еще пост с практическим применением SQL на реальных задачах

UPD: для оценки каннибализации честнее всего запустить 🆎
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
43👍2913🐳7🤔2👾1



tgoop.com/zasql_python/327
Create:
Last Update:

Каннибализация продуктов: когда новый продукт убивает старый, а бизнес теряет деньги

💰 Запускаем новый продукт — кажется, что все идет отлично. Начинаются покупки, растет выручка. Но спустя время бизнес замечает странную вещь: общая выручка не изменилась, а иногда даже начала падать 😢


🤔 Что случилось?

Пользователи просто переключились со старого продукта на новый, но новых клиентов не пришло. Это и есть каннибализация — когда новый продукт съедает аудиторию старого, а не привлекает новую.

🤔 Почему это проблема?

1. Думаем, что новый продукт взлетает, но на самом деле он просто перетягивает пользователей 🍪

2. Если пользователи переходят на более дешевый тариф или менее маржинальный продукт, бизнес теряет прибыль 🥗

3. Если новый продукт не оправдал ожидания, пользователь может уйти вообще из обоих продуктов 🌟

Пример:
У вас был премиум-тариф, который приносил высокий доход, а вы запустили дешевый вариант (дискаунтер). Клиенты ушли в новый продукт, выручка просела.

Как найти каннибализацию? 🍪🍪

Смотрим, как изменилось поведение пользователей после запуска нового продукта.

👩‍💻 SQL-запрос ниже


WITH old_product AS (
SELECT
user_id,
COUNT(order_id) AS old_orders,
SUM(revenue) AS old_revenue
FROM orders
WHERE product_id = 'old_product'
AND order_date < '2024-01-01'
GROUP BY user_id
),

new_product AS (
SELECT
user_id,
COUNT(order_id) AS new_orders,
SUM(revenue) AS new_revenue
FROM orders
WHERE product_id = 'new_product'
AND order_date >= '2024-01-01'
GROUP BY user_id
)

SELECT
o.user_id,
o.old_orders,
n.new_orders,
o.old_revenue,
n.new_revenue,
CASE
WHEN o.old_orders > 0 AND n.new_orders > 0 AND n.new_revenue < o.old_revenue
THEN 'Перешли, но платят меньше'
WHEN o.old_orders > 0 AND n.new_orders > 0 AND n.new_revenue >= o.old_revenue
THEN 'Перешли, но выручка сохранилась'
WHEN o.old_orders > 0 AND n.new_orders = 0
THEN 'Остались на старом'
WHEN o.old_orders = 0 AND n.new_orders > 0
THEN 'Новый клиент'
ELSE 'Нет активности'
END AS user_behavior
FROM old_product o
LEFT JOIN new_product n ON o.user_id = n.user_id;


Что значит результат?

1. Перешли, но платят меньше → Упали чеки, возможно, продукт слишком дешевый или не дает ценности. Нужно тестировать upsell, дополнительные возможности для продажи товаров / услуг, рост GMV, маржинальности 😵

2. Остались на старом → Им новый продукт не нужен? Разбираемся, что именно их удерживает. Возможно, просто пользователи привыкли к другому продукту, а пересаживаться не видят смысла 🪑

3. Мало новых клиентов → Новый продукт не привлекает новую аудиторию. Возможно, нужно менять маркетинг, коммуникацию с пользователями. Доносить понятные смыслы 🖼

📈 Далее из этого можно составить различные чарты и другие инструменты, которые позволяют отслеживать перетоки между бизнес-юнитами, продуктами.

Бизнес думает, что новый продукт приносит деньги, но на самом деле пользователи просто перераспределяются.

😊 Наберется 100 реакций, сделаю еще пост с практическим применением SQL на реальных задачах

UPD: для оценки каннибализации честнее всего запустить 🆎

BY Заскуль питона (Data Science)


Share with your friend now:
tgoop.com/zasql_python/327

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Telegram channels fall into two types: Polls The optimal dimension of the avatar on Telegram is 512px by 512px, and it’s recommended to use PNG format to deliver an unpixelated avatar. How to Create a Private or Public Channel on Telegram? Deputy District Judge Peter Hui sentenced computer technician Ng Man-ho on Thursday, a month after the 27-year-old, who ran a Telegram group called SUCK Channel, was found guilty of seven charges of conspiring to incite others to commit illegal acts during the 2019 extradition bill protests and subsequent months.
from us


Telegram Заскуль питона (Data Science)
FROM American