Коротко и по делу — методика сегментации тарифов, варианты ценообразования и критерии оценки эффекта.
1) Методика сегментации тарифов — шаги
- Сбор данных: продуктовая телеметрия, сегменты клиентов, NPS, причины оттока, WTP (willingness to pay).
- Выбор признаков для сегментации: масштаб компании (штат/количество наймов), активные пользователи, частота операций (вакансии/собеседования/наймы), роль пользователей (HR‑администратор vs рекрутер), интеграции, отрасль, бюджет.
- Кластеризация и проверка гипотез: использовать k‑means/decision trees или простые правилa (rule‑based). Примеры правил: малые компании — пользователи $\in [1,50]$; средние — $\in [51,200]$; Enterprise — $>200$.
- Привязка ценности к тарифу: определить «ключевую метрику ценности» (value metric), например количество активных пользователей, вакансий или наборов.
- Создание 3–4 тарифных линий с чёткой картой ценности (например: Trial/SMB/Scale/Enterprise) и ограничением функций по явной логике «что получает клиент за цену».
- Проверка и итерация через пилоты и A/B тесты по сегментам.
2) Варианты ценообразования (что выбрать и как комбинировать)
- Фиксированный тариф (flat fee)
- Описание: одна цена за набор функций, независимо от числа пользователей.
- Плюсы: простота восприятия, легко продавать SMB.
- Минусы: не гибок для разных размеров компаний; риск переплаты/недоплаты.
- Когда применять: для небольших клиентов с предсказуемым использованием.
- По пользователю (per‑user / per‑seat)
- Описание: цена за активного пользователя в месяц.
- Плюсы: выровнено с ростом клиента; понятно для покупателей.
- Минусы: стимулирует «скрытых» пользователей, требует определения активного пользователя; может пугать при росте команды.
- Варианты: цена за активного пользователя, скидки за объем, верхний порог (cap) или bundle на N пользователей.
- Usage/Value‑based (по использованию или результату)
- Описание: цена за вакансии/наймы/интервью/процесс (например, за размещение вакансии или за закрытый найм).
- Плюсы: сильная связь с ценностью; подходит для HR инструментов.
- Минусы: сложнее отслеживать/выставлять счета; требует защиты от манипуляций.
- Freemium
- Описание: бесплатный базовый функционал + платные расширенные функции.
- Плюсы: приток пользователей, канал для конверсии.
- Минусы: низкая конверсия без сильного TTV; риск каннибализации.
- Как сделать эффективно: четко ограничить «выгодные» функции (интеграции, аналитика, автоматизации), использовать продуктовую воронку и триггерные апсейлы.
- Гибриды
- Комбинации: базовый flat для SMB + per‑user для midmarket + enterprise pricing с договором; freemium для лидогенерации + usage‑billing для доп. функций.
- Практический совет: для борьбы с оттоком на 2‑м месяце — сделать входной барьер низким (freemium/trial) и сразу давать очевидный TTV (time to value) в первые $\text{7–14}$ дней.
3) Критерии и метрики для оценки эффекта смены модели (формулы)
- Отток (churn) — клиенты:
- $\text{Churn rate}=\frac{\text{количество ушедших клиентов в период}}{\text{количество клиентов на начало периода}}$ - Оценить отдельно: ${\text{churn}}_{30}$ (месяц‑1), ${\text{churn}}_{60}$ (месяц‑2) и по когортам.
- MRR / ARR:
- $\text{MRR}=\sum \text{месячный доход от каждого клиента}$ - $\text{ARR}=12\times \text{MRR}$ - ARPU:
- $\text{ARPU}=\frac{\text{MRR}}{\text{количество клиентов}}$ - LTV:
- При равномерном оттоке: $\text{LTV}=\frac{\text{ARPU}}{\text{месячный churn}}$ - CAC и окупаемость:
- $\text{CAC}=\frac{\text{общие затраты на привлечение}}{\text{число привлечённых клиентов}}$ - $\text{CAC payback (мес)}=\frac{\text{CAC}}{\text{ARPU}}$ - Конверсия freemium → платные:
- $\text{Conversion}=\frac{\text{платные пользователи, пришедшие из freemium}}{\text{пользователи freemium}}$ - Time‑to‑Value (TTV) и активация:
- $\text{Activation rate}=\frac{\text{пользователи, выполнившие ключевое действие}}{\text{новые пользователи}}$ - Время до ключевого действия: медиана в днях.
- Ревизия средней выручки по когортам: строить retention‑ и revenue‑кривые по когортам, смотреть изменение ARPU и churn по тарифам.
- Экономические пороги для принятия решения: задайте критерий успеха до теста, например:
- Снижение ${\text{churn}}_{60}$ на $\ge 20\%$ по тестовой группе; или
- Увеличение $\text{MRR}$ на $\ge 10\%$ без роста CAC; или
- Конверсия freemium → платный $\ge 2\%$ (как начочная цель, корректируйте по рынку).
- Статистика и значимость:
- A/B тесты с контрольными группами: оценивать p‑value и минимальный детектируемый эффект; контролировать по когортам и каналам.
4) План внедрения и проверок (кратко)
- Определить 2–3 гипотезы тарифов (например: per‑user vs flat; freemium vs trial).
- Выбрать метрики успеха и критерии (см. выше).
- Провести пилот / A/B тест на $\text{10–30}\%$ релевантных новых клиентов или отдельных сегментах.
- Инструментировать метрики (MRR, ARPU, churn по когорте и тарифу, conversion funnels).
- Оценить эффект через $\text{30}$ и $\text{60}$ дней, по когортам, учесть CAC и LTV.
- Итерация: масштабировать успешные модели, корректировать условия, документы и коммуникацию.
5) Короткие рекомендации против «сложной тарификации и непонятных функций»
- Упростить предложение: максимум $\text{3}$ платных тарифа + freemium/trial.
- Ясно показывать ценность на странице тарифов: «что вы получите / когда окупится».
- Включить калькулятор стоимости (по пользователям/вакансиям) и чек리сты соответствия функций.
- Обучающие триггеры в первые $\text{7–14}$ дней (онбординг, сквозной TTV).
Если нужно — могу предложить конкретные варианты прайс‑листов для ваших сегментов на основе ваших данных (ARR, средняя команда, тип клиента).