Viden
//tirsdag d. 13.03.18

Sådan kan du fremskrive og målstyre din abonnementsforretning

Del artiklen

Af Peter Jakobsen

Målstyring og budgettering, er en vigtig del af at drive en abonnementsforretning. Subscrybes egen model How to Build a Subscription Business viser en lang række praktiske skridt til, hvordan man bygger og driver en succesfuld abonnementsforretning, og ét af de vigtigste skridt består i at implementere de rigtige analytiske værktøjer til at måle virksomhedens performance.

I denne guide introducerer jeg en simpel forecast-model (fremskrivningsmodel), som du kan bruge til netop at fremskrive og målstyre din abonnementsforretning. En forecast-model sikrer, at du får et bedre indblik i, hvordan forretningen udvikler sig, så du nemmere kan være på forkant med fremtiden og foretage nødvendige ændringer.

Lad mig forklare, hvordan du kommer igang.

Et at de områder, der kan volde problemer i en abonnementsforretning, er fremskrivning af kundeudviklingen, da der indgår en række parametre, der ikke er en del af målstyringen i en almindelig transaktionsbaseret forretningsmodel.

De primære drivere her er tilgange og afgange, og jeg vil i denne guide komme ind på, hvordan du med få midler kan komme i gang med at estimere udviklingen i din kundebase – både som et værktøj til vurdering af potentiale i en ny forretning eller som model i forhold til dine eksisterende kunder.

Før du når til at lave selve forecast-modellen, er der en række essentielle skridt i processen, som du skal igennem:

1. Mål

Vi starter ud med at definere et mål. Forestil dig, at du vil lave et te-abonnement, hvor dine kunder på månedlig basis får tilsendt en boks med forskellige slags te fra hele verden (gå ind på te-salonen.dk, hvis du vil vide mere om dette koncept. Her kan du også skrive dig op som abonnent).

Din målsætning er, at du pr. 31. december 2018 ønsker at have 1000 aktive abonnenter på tesalonen.dk. Dit budgetår starter den 1. januar 2018 og er dermed et helt budgetår.

Vi er nu klar til at gå videre til vores definition af værdikæden.

2. Værdikæde

For at sikre det nødvendige niveau af tilgange, har du besluttet at give dine kunder første måned gratis, da dette alt andet lige vil øge efterspørgslen på dit produkt.

Dette betyder, at du potentielt har fire stadier i dine kunders livtidscyklus, nemlig Tilgang, Prøve, Normalpris og Afgang.

Værdikæden ser dermed således ud:

3. Definition af KPIer

Du skal nu definere hvilke Key Performance Indicators (KPIer), du vil benytte for at monitorere udviklingen i din base. Disse baseres på din værdikæde, samt Primo Kundebase og Ultimo Kundebase.

Kundebasen måles på månedlig basis, og da du begynder din rejse den 1. januar 2018, måler du din Primo Kundebase for januar, der på lanceringsdagen er lig 0 kunder. I løbet af måneden vil du opleve Tilgange, der bridrager positivt til Prøver.

Da Prøver bliver til Normalpris efter første måned, er det vigtigt at måle Konverteringsraten for disse. Konverteringsrate fortæller hvor stor en andel af Prøver, der vælger at fortsætte på Normalpris.

Derudover vil du naturligvis opleve, at dine kunder stopper med at abonnere på te-boksen, hvilket måles som Afgange og Afgangsprocent.

Dit KPI-sæt ser nu således ud:

Du skal nu til at udvikle selve forecast-modellen, men inden da, er det nødvendigt at gøre sig nogle antagelser.

For at nå 1000 kunder, skal du øge din kundebase af Normalpris-kunder med Mål / #Måneder.
En vigtig detalje er, når du sælger ind på 1. måned gratis, at dit normaloplag først vil øges i ultimo måned 2 – derfor har du reelt kun 10 måneder til at nå målet.

Dette svarer til 1000/(12-2) = 100 yderligere kunder pr. måned.

Det kan være svært at spå om fremtiden, og det er netop det, der er opgaven i denne fase. De estimater, der skal foretages er følgende:

• Konverteringsrate
• Afgangsprocent

Konverteringsrate er som nævnt andelen af de kunder, der ønsker at fortsætte på Normalpris efter deres Prøve. Lad os i denne fase antage, at dette tal er 75%.

Afgangsprocent er andelen af dine Normalpris-kunder, der stopper deres abonnement. Vi antager, at dette niveau er 5% pr. måned.

Med estimater og de opstillede KPIer, er du nu klar til at udvikle den samlede forecast-model.

4. Forecast-model

Som det sidste skridt i processen skal du udvikle forecast-modellen – dette består af to dele.

Først skal du tilføje dine KPIer og Estimater til en model, der viser det samlede forecast for året. Modellen opbygges som en tabel, hvor KPIer fremgår lodret, og månederne følges kronologisk vandret.

Det afgørende ved modellen er at sikre, at hvert skridt i KPI-modellen er indregnet. Det kan blive relativt uoverskueligt, hvorfor det giver mening at fastholde værdikædemodellen fra tidligere.

Samtidig er det en god idé at give hver KPI et nummer, så denne er nem at finde i værdikæden, hvis du bliver i tvivl om hvilket tal, estimat eller hvilken formel, som du skal benytte.

Hver KPI understøttes af et estimat eller en formel, der i sidste ende viser udviklingen af kundebasen. Du kan herunder se et eksempel på, hvordan modellen ser ud, når værdikædens KPIer er tilføjet.

Næste (og sidste) skridt er at fremskrive modellen til den 31. december 2018. Dette gøres ved at benytte ovenstående formler i en tabel. Det er her vigtigt at være opmærksom på, hvordan modellen startes; her skal indtastes følgende:

Med dette udgangspunkt er der en klar plan for, hvilke niveauer diverse KPIer skal ramme i løbet af året for at sikre målindfrielse.

Herunder ses modellen i en graf, der viser kundebasen på højre akse og de resterende KPIer på venstre akse.

I den virkelige verden vil dette billede dog ændre sig, og her er modellen dynamisk, hvilket betyder, at realiserede tal kan indsættes i modellen, hvorefter den opdateres automatisk. Det er ligeledes muligt at redigere Estimater, såfremt en forudsætning ændres.

Hvis du gør det rigtigt, kan en forecast-model være en af dine vigtigste analytiske værktøjer til at måle din virksomheds performance. Desuden kan forecasting med fordel bidrage til en kultur, hvor du og resten af din abonnementsvirksomhed konstant forsøger at forbedre performance.

Har du lyst til at kaste dig ud i det, kan du kontakte mig på pj@subscrybe.dk, såfremt du ønsker det bagvedliggende excel-ark, der vil gøre beregningsarbejdet en smule bedre og lettere.

Spørgsmål eller kommentarer er naturligvis også meget velkomne.