Коротко, по делу — какие критерии и какие методы применять, плюс конкретная процедура принятия решения и варианты стратегии для двух рынков.
Критерии (качественные)
- Конкурентная интенсивность и барьеры входа (ценовая/операционная борьба, наличие сетей).
- Платёжеспособность и ценовая чувствительность клиентов.
- Плотность спроса и частота заказов (урбан/регион).
- Логистика: средняя дистанция, стоимость доставки, инфраструктура.
- Регуляции и локальные партнеры (супермаркеты, промзоны).
- Операционная сложность и доступность персонала.
- Риск масштабирования, сезонность, и устойчивость к ценовой войне.
Критерии (количественные, ключевые метрики)
- ARPU (средний доход с клиента): $\mathrm{ARPU}$.
- CAC (стоимость привлечения клиента): $\mathrm{CAC}=\frac{\text{маркетинг+sales}}{\text{новые клиенты}}$.
- LTV (пожизненная ценность клиента), например: $\mathrm{LTV}=\text{AOV}\times \text{orders/year}\times \text{gross margin}\times \text{avg years retained}$.
- LTV/CAC (правило порога): требуйте $LTV/CAC>3$.
- Unit economics: вклад с заказа $=p-c_v$. Break‑even orders $=\frac{F}{p-c_v}$.
- Payback period: $\text{Payback}=\frac{I}{\text{annual net cash flow}}$. Целевой порог, например $\text{Payback}<12\text{months}$.
- NPV/IRR: $\mathrm{NPV}={\sum }_{t=0}^T\frac{C{F}_t}{(1+r{)}^t}$. Требование: $\mathrm{NPV}>0$.
- Маркет/операционные показатели: churn, retention, средняя маржа на заказ, заполненность маршрутных ресурсов.
Методы принятия решений (количественные)
- Финмодель + сценарии (базовый / оптимист / пессимист): варьируйте CAC, ARPU, маржу, рост.
- Чувствительный анализ: показывайте, какие параметры критичны (градиенты).
- Монте‑Карло для распределений ключевых переменных.
- Дерево решений с вероятностями и ожидаемыми ценностями: $\mathrm{EV}=\sum p_i\cdot payof{f}_i$.
- MCDA (multicriteria): взвешенная сумма $\mathrm{Score}=\sum w_i{s}_i$ с нормированными весами $\sum w_i=1$.
- Сценарный анализ по времени выхода и инвестициям (stage‑gate).
Методы принятия решений (качественные / экспериментальные)
- Быстрый пилот / MVP в каждом типе рынка (контролируемый гео‑пилот).
- A/B тесты каналов привлечения и ценовой конструкции.
- Интервью с пользователями, shadowing курьеров, полевые замеры логистических затрат.
- Анализ конкурентов: тайный покупатель, сбор цен и SLA.
Процедура принятия решения (рекомендуемая)
1. Сбор данных: тестовые кампании, логистика, опросы; горизонты $1$-$3$ месяца пилот.
2. Построение финмодели на $3$-$5$ лет с переменными: CAC, ARPU, orders/year, margin, churn.
3. Сценарии (баз/худ/лучш) и Monte‑Carlo → NPV/IRR + payback.
4. MCDA для учёта качественных факторов: веса (например: unit economics $40\%$, логистика $20\%$, конкуренция $20\%$, регуляторика $20\%$).
5. Дерево решений для опций масштабирования и «реальных опционов» (отложенный вход, расширение).
6. Принятие решения: go, pilot‑scale, или no‑go по чётким критериям (например: $LTV/CAC>3,\text{Payback}<12\text{months},\mathrm{NPV}>0$).
7. Итерация: если пилот успешен, масштабирование по заранее определённым триггерам KPI.
Стратегические рекомендации для двух рынков
- Город с высокой конкуренцией и дорогой инфраструктурой:
- Стратегия: дифференциация (скорость, ассортимент премиум, подписки/франшизы, партнёрства с локальными магазинами), фокус на LTV и удержании.
- Тактика: более высокий CAC допустим при $LTV/CAC>3$; динамическое ценообразование; оптимизация last‑mile (кластеризация заказов).
- Риски и контрмеры: ценовые войны → концентрироваться на ниши/услуги (например, экспресс/готовые блюда).
- Регион с низкой конкуренцией, но низкой платёжеспособностью:
- Стратегия: низко‑затратная модель, высокая частота заказов, оптимизация логистики через центры/сборные точки, минимальный ассортимент с высокой оборачиваемостью.
- Тактика: сокращение переменных затрат, подписки или предоплата для стабильного денежного потока, партнёрства с локальными ритейлерами для снижения закупочных затрат.
- Риски и контрмеры: низкая маржа → строгий контроль unit economics и автоматизация операций.
Критерии «go/no‑go» (пример формулировки)
- Вход в рынок допустим, если одновременно выполнены условия: $LTV/CAC>3,\text{Payback}<12\text{months},\mathrm{NPV}>0$.
- Иначе — либо изменить модель (цены/ ассортимент/операции), либо не входить.
Заключение (одно предложение)
- Сочетайте количественные финмодели (NPV, LTV/CAC, break‑even, чувствительность/Monte‑Carlo) с практическими пилотами и MCDA для учёта качественных факторов; внедряйте staged rollout с чёткими KPI и триггерами для масштабирования.