Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Хабр доступен 24/7 благодаря поддержке друзей
Комментарии 7
Бывают два крайних варианта развития жизни проектов с точки зрения экономики, которые предполагают неоднозначность выводов:
1. Есть аналоги, они прекрасно работают, просчитали, запускаем — не пошло (рынок перенасыщен, ситуация в мире изменилась)
2. Аналогов нет, предварительно не понятна монетизация, запустили, появились дополнительные факторы, проект «взлетел», «бабло гребем лопатой»
Как в этом случае прогнозировать «запускать или нет»?
1. Есть аналоги, они прекрасно работают, просчитали, запускаем — не пошло (рынок перенасыщен, ситуация в мире изменилась)
2. Аналогов нет, предварительно не понятна монетизация, запустили, появились дополнительные факторы, проект «взлетел», «бабло гребем лопатой»
Как в этом случае прогнозировать «запускать или нет»?
Смотрите, вы говорите «запустили» — значит решение уже принято. Я буду говорить о случае, что проект пока не запустили.
Тогда речь идет о жизненном цикле продукта, о рынке продукта. Первый случай — рынок перенасыщен — это зрелость или концовка ЖЦ продукта. Второй случай — самое начало. И то и другое сопровождается высоким во втором случае, и средним в первом, риском убыточности. То есть предложенные «крайние» случае — это не про проект, а про рынок. Расчет проекта остается одинаковым в обоих случаях, сценарии могут быть заложены в дорожную карту проекта (в ветви) — правда оценивать вероятность для второго случая сложно, поэтому в моём примере есть и исследование спроса, и отказ от проекта. Мысль в том, что описанная методика оценки не зависит ни от качества прогнозирования, ни от ЖЦ продукта.
А вообще, оба указанных случая должны отражаться на диаграмме «Торнадо» — причем, в случае фактора «объем продаж».
Тогда речь идет о жизненном цикле продукта, о рынке продукта. Первый случай — рынок перенасыщен — это зрелость или концовка ЖЦ продукта. Второй случай — самое начало. И то и другое сопровождается высоким во втором случае, и средним в первом, риском убыточности. То есть предложенные «крайние» случае — это не про проект, а про рынок. Расчет проекта остается одинаковым в обоих случаях, сценарии могут быть заложены в дорожную карту проекта (в ветви) — правда оценивать вероятность для второго случая сложно, поэтому в моём примере есть и исследование спроса, и отказ от проекта. Мысль в том, что описанная методика оценки не зависит ни от качества прогнозирования, ни от ЖЦ продукта.
А вообще, оба указанных случая должны отражаться на диаграмме «Торнадо» — причем, в случае фактора «объем продаж».
Если проект коммерческий, то разве нет необходимости учитывать причуды рынка? Техническая часть и экономическая связаны очень тесно в рамках проекта и иногда даже сложно их разделить.
В своих вариантах я привел две типовые ситуации, которые часто имеют место быть в «стартапах». Но давайте теперь сделаем шаги назад (на тот момент, когда принимается решение «начинать или не начинать») и попробуем понять что и где смотреть (считать, учитывать) чтобы исход всегда был положительный. Или более высока вероятность правильной оценки (ниже риск). Именно это меня больше всего и интересует.
Приведу пример с Фейсбуком. Никто проект не просчитывал, его просто делали из интереса. И уже позже он показал свой потенциал о котором его создатель изначально и не подозревал. Вроде и аналоги в то время были, но не выстрелило.
Одним из методов такого прогнозирования является анализ американского IT- рынка. Если мы отстаем, например, на 5 лет, то можно посмотреть что есть у них, скопировать и сделать это у нас. Но, опять же, когда-то работает, когда нет.
Вот я хочу у вас выпытать какие-то особые методы, кроме использования формул :)
В своих вариантах я привел две типовые ситуации, которые часто имеют место быть в «стартапах». Но давайте теперь сделаем шаги назад (на тот момент, когда принимается решение «начинать или не начинать») и попробуем понять что и где смотреть (считать, учитывать) чтобы исход всегда был положительный. Или более высока вероятность правильной оценки (ниже риск). Именно это меня больше всего и интересует.
Приведу пример с Фейсбуком. Никто проект не просчитывал, его просто делали из интереса. И уже позже он показал свой потенциал о котором его создатель изначально и не подозревал. Вроде и аналоги в то время были, но не выстрелило.
Одним из методов такого прогнозирования является анализ американского IT- рынка. Если мы отстаем, например, на 5 лет, то можно посмотреть что есть у них, скопировать и сделать это у нас. Но, опять же, когда-то работает, когда нет.
Вот я хочу у вас выпытать какие-то особые методы, кроме использования формул :)
Если проект коммерческий, то причуды рынка нужно учитывать, если есть возможность их спрогнозировать. Как учитывать — я описал два способа (либо в дереве решений, либо в диаграмме Торнадо — и то и другое — элементы анализа риска).
Чтобы исход был всегда положительный — может такого и не быть. Исход может быть и отрицательным, но (одна из мыслей поста) в случае возможности где-то отказаться, он будет не настолько отрицательным, как если бы кто-то намертво подписался. То есть путем разработки «правильной» дорожной карты — можно снизить риск, но для этого часто требуется немного больше инвестиций.
Что касается стартапов и формул. У маркетологов есть свои методы оценки потенциала — например, фокус-группы: продукт рассматривают потенциальные незаинтересованные и специально некомпетентные лица, и говорят — будут они пользоваться или нет.
В ваших пример работает или нет — сам продукт, а не бизнес-модель (схема генерации прибыли). Финансовые методы не могут подсказать, будет или нет продукт работать. Но есть модели прогнозирования продаж инновационной продукции. Но это опять формулы.
Вобщем, каких-то универсальных методов «чтоб выстреливало» — нету (знал бы прикуп жил бы в Сочи). Всегда есть риск, и причем риск тем выше, чем выше инновационность (это следует из неравенства Чебышева, если считать что чем инновационней продукт, тем выше разброс в потенциальных продажах). Посмотрите здесь матрицу Стейнера. Поэтому я могу посоветовать иметь сбалансированный по этапам ЖЦ продуктов портфель, например портфельный анализ по Хоферу.
Ну и напоследок, до кучи. Финансовый анализ может показать, какой вариант продукта лучше. Например продукт, в дизайн которого заложены покупные плагины — может приносить деньги и на этом, и следовательно, и жить заметно дольше (и продавать сам себя еще и через сарафанное радио), чем просто монолитный продукт.
В итоге, чтобы снизить риск, необходимо в первую очередь устранять неопределенность, которая вызывает этот риск — в случае продаж — прототипами, исследованиями и прочим. А защищать доходы можно патентами. Кстати патентную систему вот ругают (точнее патентные войны — я и сам их не люблю), но они кстати один из двигателей разработок — позволяют защитить прибыль. А что не защитишь патентами — там надо либо быть первым, либо вообще единственным (стратегия голубого океана).
Чтобы исход был всегда положительный — может такого и не быть. Исход может быть и отрицательным, но (одна из мыслей поста) в случае возможности где-то отказаться, он будет не настолько отрицательным, как если бы кто-то намертво подписался. То есть путем разработки «правильной» дорожной карты — можно снизить риск, но для этого часто требуется немного больше инвестиций.
Что касается стартапов и формул. У маркетологов есть свои методы оценки потенциала — например, фокус-группы: продукт рассматривают потенциальные незаинтересованные и специально некомпетентные лица, и говорят — будут они пользоваться или нет.
В ваших пример работает или нет — сам продукт, а не бизнес-модель (схема генерации прибыли). Финансовые методы не могут подсказать, будет или нет продукт работать. Но есть модели прогнозирования продаж инновационной продукции. Но это опять формулы.
Вобщем, каких-то универсальных методов «чтоб выстреливало» — нету (знал бы прикуп жил бы в Сочи). Всегда есть риск, и причем риск тем выше, чем выше инновационность (это следует из неравенства Чебышева, если считать что чем инновационней продукт, тем выше разброс в потенциальных продажах). Посмотрите здесь матрицу Стейнера. Поэтому я могу посоветовать иметь сбалансированный по этапам ЖЦ продуктов портфель, например портфельный анализ по Хоферу.
Ну и напоследок, до кучи. Финансовый анализ может показать, какой вариант продукта лучше. Например продукт, в дизайн которого заложены покупные плагины — может приносить деньги и на этом, и следовательно, и жить заметно дольше (и продавать сам себя еще и через сарафанное радио), чем просто монолитный продукт.
В итоге, чтобы снизить риск, необходимо в первую очередь устранять неопределенность, которая вызывает этот риск — в случае продаж — прототипами, исследованиями и прочим. А защищать доходы можно патентами. Кстати патентную систему вот ругают (точнее патентные войны — я и сам их не люблю), но они кстати один из двигателей разработок — позволяют защитить прибыль. А что не защитишь патентами — там надо либо быть первым, либо вообще единственным (стратегия голубого океана).
Да, все же можно еще добавить к сказанному. Раскрою прикуп :)
Есть такая штука — миграция ценности в отрасли. То есть ценность для потребителя мигрирует — сначала всем были нормальны магазины с прилавком, а потом появилась модель супермаркетов — и все перешли на неё — так потребителю удобнее. В ИТ случился переход от текстовых интерфейсов к графическим. Вот только с облаками на мой взгляд телега впереди лошади идёт. Про миграцию ценности можете поискать Сливоцки — одноименная книга.
Так вот. В упомянутой стратегии голубого океана (также гуглится) есть такой интересный инструмент — стратегическая канва, она показывает, какой модели обслуживания или какие характеристики продукта какие сегменты рынка удовлетворяют. Это — способ медитации над новыми возможностями на рынке, и их потенциалом.
Другое дело, что подобный анализ — дело весьма заморочистое, и есть вообще говоря нечто под названием «стратегическое управление», что сложно, и так вот на коленке не сделаешь.
Есть такая штука — миграция ценности в отрасли. То есть ценность для потребителя мигрирует — сначала всем были нормальны магазины с прилавком, а потом появилась модель супермаркетов — и все перешли на неё — так потребителю удобнее. В ИТ случился переход от текстовых интерфейсов к графическим. Вот только с облаками на мой взгляд телега впереди лошади идёт. Про миграцию ценности можете поискать Сливоцки — одноименная книга.
Так вот. В упомянутой стратегии голубого океана (также гуглится) есть такой интересный инструмент — стратегическая канва, она показывает, какой модели обслуживания или какие характеристики продукта какие сегменты рынка удовлетворяют. Это — способ медитации над новыми возможностями на рынке, и их потенциалом.
Другое дело, что подобный анализ — дело весьма заморочистое, и есть вообще говоря нечто под названием «стратегическое управление», что сложно, и так вот на коленке не сделаешь.
Спасибо за статью, очень интересно.
Меня как программиста интересует вопрос — а выбор технологий, подходов к реализации входит в компетенцию оценки экономики проекта?
Меня как программиста интересует вопрос — а выбор технологий, подходов к реализации входит в компетенцию оценки экономики проекта?
В компетенцию нет, но выбор технологии — точка в дереве принятия решений. Если есть желание максимизировать чистый доход, тогда все технологии ранжируются именно по такой эффективности.
Если экономический анализ не бьется с интуицией, то как там было у Козьмы Пруткова: "если на клетке с буйволом написано медведь — не верь глазам своим".
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Экономика проектов (начинать проект или нет) — версия два