Антон Горошков 18 февраля 2026

Юнит‑экономика для эксперта, курса и консалтинга: как понять, окупится ли запуск

Для кого: эксперт, консультант или автор курса, который хочет принимать решения о запуске/масштабировании не «на ощущениях», а на цифрах.

С чем вы пришли: есть ощущение, что «что‑то не сходится», но непонятно — где именно: CAC, маржа, окупаемость, фикс‑расходы или кассовый разрыв.

Следующий шаг: рассчитать базовый сценарий в калькуляторе юнит‑экономики и затем прогнать 3–5 стресс‑тестов.

=> Открыть калькулятор юнит‑экономики => Чек‑лист перед масштабированием => Подписаться на Telegram‑канал

Почему экспертам нужна юнит‑экономика (даже если вы не используете этот термин)

Экспертные продукты часто продаются через доверие, контент и процесс продаж. Но экономика всё равно сводится к трём вопросам:

Сколько стоит привлечение клиента (CAC)?
Сколько приносит клиент за жизненный цикл (LTV)?
Когда окупается привлечение (Payback) и выдерживают ли модель фикс‑расходы?

Сначала определите «юнит»: что вы считаете

В экспертном бизнесе «юнит» почти всегда — это платящий клиент. Но дальше важна детализация: какой именно продукт вы считаете (консультация, пакет, курс, подписка, клуб) и какой «путь покупок» вы ожидаете.

Разовый продукт: консультация / пакет с фиксированной длительностью.
Запуск курса: когорта, где выручка «скачком» и нагрузка на поддержку тоже «скачком».
Подписка/клуб: регулярная выручка, но критичен churn и удержание.

Схема: как экономика эксперта отличается от классического SaaS

Экспертный бизнес
  |  CAC часто включает: контент + продажи + партнёры + продакшн
  |  COGS часто включает: поддержку/кураторов + платформы + ваше время
  v
Юнит может быть здоровым,
но масштаб упирается в:
  - вашу личную пропускную способность
  - команду поддержки
  - возвраты/качество
  - кассу (payback) в момент запуска

Минимальный набор метрик: что считать в первую очередь

1) CAC

CAC — это не только рекламный бюджет. Для эксперта сюда часто попадает стоимость «производства доверия»: продакшн, подрядчики, софт, лид‑магниты, комиссия платформ.

Как считать CAC, если у вас много контента

Контент создаёт продажи не так линейно, как реклама, поэтому полезно отделить:

Переменный CAC: реклама, партнёрские комиссии, платные размещения.
Инвестиции в доверие: продакшн, монтаж, копирайтинг, дизайн, команда. Их можно учитывать как fixed costs или распределять на период.

Главное — не спорить о «идеальной бухгалтерии», а договориться о способе, который вы будете применять регулярно.

2) ARPPU и маржа

Для экспертных продуктов важно разделять выручку и маржу: часть выручки уйдёт на COGS (платформы, продюсерские %, кураторы, поддержка, сервисы).

COGS для эксперта: что обычно забывают

кураторы/проверка домашних заданий;
поддержка в чатах (время — тоже стоимость);
комиссии платформ и платёжных систем;
возвраты и потери на рассрочках;
производство материалов, если оно «на каждого клиента» (например, персональные разборы).

3) LTV, churn и recovery

Если продукт подписочный — churn напрямую влияет на LTV. Если есть возвраты/списания — учитывайте recovery (сколько вы реально «сохраняете» в кассе после возвратов).

Экономика запусков: почему «всё прибыльно», но вы выгораете

В запусках часто получается парадокс: по выручке всё выглядит отлично, но дальше начинается перегруз по поддержке, рост возвратов, просадка качества и усталость. В юнит‑экономике это отражается через рост COGS и падение recovery.

Чем больше когорта, тем сильнее нагрузка на поддержку и кураторов.
Чем агрессивнее продажи, тем выше риск возвратов и падения удовлетворённости.
Чем больше ручной работы, тем быстрее вы упираетесь в потолок масштаба.

Как учесть «ваше время» без сложной бухгалтерии

Простой способ: задайте «стоимость часа» (даже приблизительно) и оцените, сколько часов в среднем уходит на одного клиента (созвоны, разборы, переписка, поддержка). Это можно положить в COGS.

Если не хотите переводить в деньги — считайте в часах: «часов на клиента» и «часов в месяц». Это часто быстрее показывает предел масштаба.

Как пользоваться калькулятором: 2 практичных сценария

Калькулятор удобен тем, что вы можете быстро прогонять «что‑если» гипотезы, не строя сразу полноценную финмодель.

Сценарий A: «Эксперт, времени мало»

Задача: понять, насколько быстро окупается привлечение и есть ли запас прочности в связке LTV/CAC.

Пример из прогонов калькулятора: вы видите Score, LTV/CAC и payback и можете быстро понять, окупается ли привлечение «в разумный срок» и есть ли запас прочности. Это не бенчмарк — просто иллюстрация, какие ответы вы получаете.

Сценарий B: «Ноль аудитории, ставка на рекламу»

Задача: оценить чувствительность к CAC и конверсии, и понять, где граница «дорого/не окупается».

Пример из прогонов калькулятора: вы сразу видите, как меняются Score, LTV/CAC и payback, если CAC растёт или конверсия падает, и где проходит граница устойчивости.

Три сценария, которые стоит прогнать каждому эксперту

Эти прогоны помогают принять решение «запускать / не запускать / что изменить», даже если у вас пока мало данных.

Сценарий 1: «Консервативный» (как будто всё чуть хуже, чем вы думаете)

CAC выше на 20%.
Конверсия в оплату ниже на 10–20%.
COGS выше на 10% (поддержка, комиссия, подрядчики).

Если модель держится здесь — обычно она «выживет» и в реальности.

Сценарий 2: «Перегруз запуска» (рост возвратов и поддержки)

Recovery хуже (больше возвратов/списаний).
COGS растёт из‑за поддержки и кураторов.
Выручка та же, но маржа падает.

Этот сценарий особенно важен для курсов и программ с кураторами.

Сценарий 3: «Масштабирование рекламы» (CAC растёт, качество лидов падает)

CAC +50%.
Конверсия в оплату хуже.
Payback становится длиннее — и это может быть главным риском.

Частые ошибки именно у экспертов

Смешивать личные расходы и проектные. В реальности важен и проектный cashflow, и личный «burn» — их стоит видеть раздельно.
Считать выручку вместо маржи. Продюсерские %, сервисы, кураторы и комиссии «съедают» экономику быстрее рекламы.
Игнорировать фикс‑расходы. Модель может выглядеть «здоровой» по LTV/CAC и payback, но проваливаться по общему P/L из‑за фиксированных затрат.

Как понять, что запуск «сходится» (прагматичная приёмка)

Вместо поиска «идеальных значений» полезнее иметь набор признаков, что модель достаточно устойчива, чтобы начать.

Стресс‑сценарий не превращает модель в катастрофу.
Вы понимаете, какой рычаг главный: CAC, конверсия, маржа, возвраты или пропускная способность.
Вы можете объяснить, как будет выглядеть «ухудшение» и что вы сделаете в ответ (план Б).

Интерактивная проверка: что вы на самом деле продаёте

Иногда проблема не в цифрах, а в упаковке:

Клиент платит за результат или за процесс?
Вы продаёте «время эксперта» или «систему/метод»?
Какая часть продукта масштабируется (материалы), а какая не масштабируется (ручная поддержка)?

Ответы на эти вопросы напрямую влияют на COGS и предел масштаба.

FAQ: ответы для курсов и консалтинга

Можно ли считать юнит‑экономику, если продаж мало? Да. Используйте диапазоны и стресс‑сценарии, а затем обновляйте допущения по факту.
Что важнее — LTV/CAC или payback? Для запусков и рекламы payback часто критичнее из‑за кассы.
Почему «выручка высокая», а прибыль низкая? Обычно из‑за COGS (поддержка/кураторы/комиссии) и fixed costs (команда/продакшн/софт).

Монетизация эксперта: 6 моделей и их влияние на цифры

Один и тот же эксперт может продавать знания разными способами. И «здоровая экономика» будет выглядеть по‑разному. Ниже — модели, которые чаще всего встречаются, и на что они влияют в калькуляторе.

Разовые консультации: простая модель, но масштаб часто упирается в ваше время (COGS в часах).
Пакеты (4–8 недель): лучше предсказуемость и маржа, но выше нагрузка на поддержку.
Курс когорты: выручка «пиком», COGS «пиком», важно управлять возвратами и качеством.
Подписка/клуб: ключевой рычаг — churn/retention, качество и регулярная ценность.
Гибрид: контент/курс + разборы/созвоны, важно не «съесть» маржу ручной работой.
Корпоративные проекты: высокий чек, но длинный цикл сделки и риск кассы.

Возвраты, рассрочки и комиссии: где обычно ломается реальность

В экспертных продуктах три вещи часто «съедают» экономику незаметно: возвраты, рассрочки и комиссии. В калькуляторе это удобно отражать через recovery и COGS.

Как думать о рассрочке (без сложного финучёта)

Рассрочка может улучшать конверсию, но ухудшать кассу. Практика: прогоните сценарий, где payback увеличивается, и проверьте, не становится ли риск кассового разрыва критичным.

Как уменьшать возвраты через продукт, а не через «борьбу с клиентом»

Уточняйте ожидания: кому продукт подходит, а кому нет.
Делайте первые шаги простыми: чтобы клиент быстро получил «маленький результат».
Стабилизируйте поддержку: скорость ответа и понятные правила снижают стресс и конфликт.

Это влияет на recovery и на репутацию, а значит — и на будущий CAC.

Канал продаж: почему «смешанный CAC» часто вводит в заблуждение

В экспертном бизнесе обычно есть смесь: органика, рекомендации, реклама, партнёры. Если вы считаете один общий CAC, вы можете не увидеть, что один канал уже «не окупается», а другой вытягивает среднее.

Сделайте 2–3 сценария в калькуляторе по каналам (хотя бы грубо).
Сравните payback: он часто быстрее выявляет проблемы, чем LTV/CAC.

Пример «от нуля к решению» (как использовать калькулятор как инструмент выбора)

Ниже — пример логики, без конкретных цифр‑бенчмарков. Суть в последовательности.

Вы собираете базовый сценарий: текущий CAC, средний доход, COGS, возвраты.
Добавляете fixed costs (Expert), чтобы увидеть общий P/L.
Делаете стресс‑сценарий: CAC выше, возвраты выше, поддержка дороже.
Смотрите: что ломается первым — payback, маржа или fixed costs.
Принимаете решение: менять оффер/прайсинг/формат доставки или не масштабировать сейчас.

Рабочие шаблоны для эксперта (интерактивно)

Шаблон 1: список ваших переменных затрат (COGS)

комиссии платформ и платёжных систем;
кураторы/поддержка (в часах и в деньгах);
подрядчики, которые масштабируются с объёмом;
инструменты, зависящие от числа клиентов (например, сервисы рассылок/платформы).

Шаблон 2: список фикс‑расходов (fixed costs)

команда и регулярные подрядчики;
продакшн и постоянные сервисы;
операционные расходы, которые не зависят от числа клиентов;
резерв на «непредвиденное» (хотя бы минимальный).

Шаблон 3: стресс‑тесты перед запуском

CAC +20%.
Возвраты выше → recovery хуже.
COGS +10–20% (поддержка/кураторы).
Конверсия в оплату ниже на 10–20%.
Fixed costs +20% (рост команды/инструментов).

Предел масштаба: где экспертный бизнес упирается в реальность

В отличие от чистого софта, экспертный бизнес часто ограничен людьми и временем. Это нормально. Но если вы это не учитываете, цифры «в калькуляторе» будут обещать рост, который невозможно доставить без потери качества.

Время эксперта: личные созвоны и разборы ограничивают количество клиентов.
Поддержка/кураторы: при росте они становятся главным драйвером COGS.
Качество: падение качества повышает возвраты и ухудшает будущий CAC.

Как перевести «мощность» в экономику (очень практично)

Посчитайте, сколько часов поддержки/созвонов требуется на одного клиента. Затем умножьте на планируемый объём. Это даст понимание, сколько людей/часов вам нужно и как это повлияет на COGS.

Пакетирование и продукт‑лесенка: как улучшать payback без «магии»

Часто задача эксперта — увеличить маржу и ускорить payback, не разрушив конверсию. В этом помогают две практики: пакетирование и продукт‑лесенка.

Пакетирование: продаёте не «один созвон», а результат за 4–8 недель.
Лесенка: у клиента есть понятный следующий шаг: продукт проще → продукт глубже → сопровождение.

Проверка лесенки через калькулятор

Сделайте сценарий: тот же CAC, но выше средний доход за счёт допродажи/следующего шага. Затем сделайте стресс‑вариант: доход выше, но конверсия в оплату чуть ниже. Сравните, что происходит с payback.

Большой чек‑лист готовности к запуску (если вы хотите запускать на цифрах)

Это расширенный чек‑лист. Его цель — чтобы вы не «выиграли в маркетинге и проиграли в доставке».

Блок 1: экономика

есть базовый сценарий в калькуляторе и 2 стресс‑сценария;
вы знаете, что ломается первым (CAC/COGS/recovery/fixed costs);
payback не создаёт критический риск кассы;
fixed costs понятны и управляемы.

Блок 2: продукт и качество

понятно, кому продукт подходит, а кому нет (это снижает возвраты);
первые шаги простые и дают ранний результат;
есть процесс поддержки: сроки ответа, база знаний, правила.

Блок 3: мощности

понятно, сколько часов/людей нужно при росте в 2 раза;
есть план, что делать, если поток клиентов окажется больше ожидаемого;
вы не держите весь продукт на «личном героизме».

Блок 4: измеримость

вы знаете число покупателей за период;
вы можете оценить CAC на покупателя;
вы видите возвраты/комиссии;
вы обновляете допущения хотя бы раз в месяц.

Словарь новичка (для эксперта): что означают термины и как они влияют на запуск

Этот блок нужен, чтобы вы могли читать калькулятор и план запуска без путаницы. Я пишу определения «на практическом языке»: что это такое и где оно ломает экономику. Если вам нужен общий базовый словарь по юнит‑экономике, он также есть в статье как пользоваться калькулятором.

Лид, заявка, созвон, оплата — почему важно разделять этапы

В экспертных продажах «одна конверсия» почти никогда не описывает реальность. Обычно есть несколько шагов: человек оставил контакт → дошёл до разговора/разбора → оплатил. Для юнит‑экономики важно два места: (1) стоимость привлечения до первого шага, (2) конверсия до оплаты. При масштабировании чаще всего падает именно конверсия в оплату, потому что качество обращений меняется.

Квалификация (качество обращений) — как связана с CAC и возвратами

Если вы привлекаете больше людей «шире», среди них растёт доля тех, кому продукт не подходит. Это может временно улучшать верхние цифры (больше обращений), но потом бьёт по экономике: конверсия в оплату хуже, поддержки больше, возвратов больше, репутация хуже. Практический вывод: стресс‑тест «конверсия хуже» и «возвраты выше» — обязательный.

Когорта (запуск курса) — чем отличается от подписки

Когорта — это когда продажи и нагрузка на поддержку приходят волной. В отличие от подписки, где всё распределено по времени, в запуске важны: (1) готовность команды к пику поддержки, (2) риск возвратов в первые недели, (3) касса: деньги пришли быстро, но расходы на поддержку/кураторов тоже приходят быстро.

Рассрочка — почему она может «улучшать продажи» и ухудшать бизнес

Рассрочка часто повышает доступность и увеличивает число оплат. Но она может ухудшать cash flow (деньги приходят частями), увеличивать риск просрочек/списаний и усложнять оценку реальной маржи. В калькуляторе это удобно отражать через увеличение payback и через ухудшение recovery.

Recovery — что это и почему это «анти‑иллюзия»

Recovery — это сколько денег вы реально удерживаете после возвратов, списаний и проблемных платежей. В экспертных продуктах recovery часто становится ключевым рычагом: можно улучшить рекламу, но если возвраты растут вместе с объёмом, экономика разваливается.

COGS «временем» — как считать поддержку и ваше участие

Экспертный бизнес часто похож на «сервис + продукт». Даже если материалы готовы, поддержка остаётся. Простой метод: посчитать «часов на клиента» для поддержки/разборов и умножить на объём. Это помогает увидеть предел масштаба раньше, чем вы начнёте выгорать.

Фикс‑расходы (fixed costs) в экспертном бизнесе — что туда обычно попадает

Обычно это регулярная команда (продакшн, менеджер, редактор), сервисы (платформы, рассылки, аналитика), и часть маркетинга, которая не зависит линейно от количества клиентов. При росте fixed costs растут ступеньками: новый куратор, новый менеджер, новый процесс. Поэтому важно заранее добавить «ступеньку» и проверить общий P/L.

Диаграмма: unit economics model для запуска (на 1 экран)

Эта схема показывает, где именно «прячутся» риски в курсах и консалтинге. Её удобно держать рядом, когда вы прогоняете сценарии в калькуляторе.

Трафик / рекомендации / партнёры
        │
        ├─ расходы/время на привлечение → CAC
        │
        ▼
Обращения → разговор/разбор → оплата
        │
        ├─ конверсия по шагам (часто падает на масштабе)
        │
        ▼
Выручка (чек/пакет/подписка)
        │
        ├─ COGS деньгами: платформы, комиссии, подрядчики
        ├─ COGS временем: поддержка, кураторы, ваше участие
        ├─ recovery: возвраты/списания/просрочки
        ▼
Маржинальная прибыль
        │
        ├─ окупает CAC → payback
        ├─ покрывает fixed costs → общий P/L
        ▼
Решение: запускать / менять формат / ограничивать объём

Два практичных мини‑примера (без «магии» и без бенчмарков)

Числа здесь условные. Их смысл — показать, какие параметры «чувствительны» именно у эксперта.

Пример 1: пакет консультаций (юнит = клиент)

Допустим, пакет стоит 120 000 ₽. Комиссии/платёжки и переменные сервисы — 8 000 ₽. Поддержка и ваше участие — 12 часов на клиента. Если вы оцениваете час в 3 000 ₽, то временной COGS ≈ 36 000 ₽. Итого COGS ≈ 44 000 ₽.

Если CAC 35 000 ₽, то «место риска» — конверсия и качество обращений. При росте CAC и падении конверсии вы можете начать привлекать клиентов дороже, а времени на каждого клиента станет больше. Поэтому стресс‑тесты здесь — «CAC +50%», «время на клиента +20%» и «recovery хуже».

Пример 2: когортный курс (юнит = студент)

В когорте риск в пике поддержки. Если вы продаёте 200 мест, то любая «мелочь» в поддержке превращается в часы и в деньги. Поэтому в калькуляторе полезно заложить COGS как функцию объёма: при росте когорты COGS растёт быстрее линейно (нужны кураторы, менеджмент, процессы).

Ещё один специфический риск — возвраты в первые недели. Даже небольшой рост возвратов при большом объёме резко ухудшает recovery. В стресс‑сценариях обязательно прогоните вариант «возвраты выше», а также вариант «конверсия ниже» (если вы расширяете аудиторию).

FAQ «с нуля»: ответы на вопросы экспертов перед запуском

Можно ли считать LTV, если у меня разовый продукт без подписки?

Да. Для разового продукта LTV — это не «на всю жизнь», а сумма маржинальной прибыли, которую приносит клиент на выбранном горизонте: один пакет + возможный следующий шаг. Практика: посчитайте 2 сценария — «только первая покупка» и «часть клиентов покупает продолжение». Это честнее, чем рисовать бесконечную жизнь клиента.

Как считать CAC, если продажи идут из рекомендаций и контента?

Если вы не покупаете трафик напрямую, CAC всё равно существует — но он часто превращается в fixed costs (команда, продакшн, сервисы) и в ваше время. Практичный способ: (1) посчитать переменный CAC отдельно (партнёрские комиссии, платные размещения), (2) распределить fixed costs на период и разделить на число покупок. Главное — применять метод регулярно и пересчитывать допущения.

Что важнее для запуска: ROMI или юнит‑экономика?

ROMI показывает эффективность маркетинга в целом, но он легко вводит в заблуждение, если вы не учитываете COGS, возвраты и fixed costs. Юнит‑экономика помогает увидеть, окупается ли один новый клиент и насколько вы устойчивы к ухудшению параметров. Для решения «запускать или нет» это обычно практичнее.

Почему при росте выгорание — это экономическая проблема, а не «характер»?

Потому что выгорание почти всегда означает, что ваш COGS временем оказался выше, чем вы закладывали. В таблице это выглядит как «маржа должна быть», а в реальности — вы тратите больше часов на поддержку и управление. Поэтому «мощность» нужно переводить в экономику: часов на клиента × объём → сколько людей нужно → как меняется COGS и fixed costs.

Как учесть партнёров/аффилиатов и продюсерские проценты?

Проценты партнёрам и продюсеру — это переменная часть, которая снижает маржу. В калькуляторе удобнее всего относить её к COGS (или к комиссии) и проверять, что при росте доли партнёрских продаж экономика остаётся устойчивой. Отдельно проверьте сценарий, где качество обращений хуже (партнёр привёл «не тот» сегмент).

Как понять, когда пора нанимать куратора/менеджера, если по цифрам «ещё можно терпеть»?

Это вопрос не только комфорта, но и качества продукта. Когда нагрузка растёт, качество ответа и сопровождения падает — это повышает возвраты и ухудшает будущий CAC. Практика: заложите «ступеньку найма» как рост fixed costs и/или COGS, и проверьте, остаётся ли модель устойчивой. Если модель выживает — найм можно делать заранее, а не в пожарном режиме.

Если калькулятор показывает, что всё «сходится», можно ли сразу масштабироваться?

Лучше идти шагами. Калькулятор — это решение на уровне гипотез. Перед быстрым ростом проверьте стресс‑сценарии и ограничение мощностей (поддержка, кураторы, ваше время). Если вы готовы к ухудшению параметров и знаете план действий — тогда масштабирование становится управляемым риском.

Планирование мощности: как не «купить» больше клиентов, чем вы можете качественно обслужить

В экспертных продуктах часто возникает странная ситуация: маркетинг «может» привести больше людей, а доставка ценности — нет. В итоге экономика ухудшается не сразу, а через последствия: падает качество сопровождения → растут возвраты → ухудшается репутация → растёт будущий CAC.

Быстрый расчёт в часах (можно сделать за 15 минут)

Оцените среднее время поддержки на одного клиента в неделю (в часах).
Умножьте на планируемое число клиентов (или студентов в когорте).
Добавьте «управленческое» время: разборы, контроль качества, коммуникация команды.
Сравните с тем, сколько часов реально есть у вас и команды.

Если часов не хватает — у вас два пути: (1) ограничить объём, (2) менять формат продукта так, чтобы поддержка была более масштабируемой (структура, материалы, база знаний, групповые форматы).

Мини‑шаблон «мощность»

Вход:
  клиентов в месяц / студентов в когорте = N
  часов поддержки на клиента в неделю = h
  длительность программы в неделях = W

Итого часов поддержки за цикл ≈ N × h × W

Сравнить с:
  доступные часы команды за цикл

Если дефицит → либо найм (рост fixed costs/COGS),
либо изменение формата/ограничение объёма

Запуск как «мини‑P&L»: почему полезно думать периодами

В курсах и программах удобно мыслить запуском как отдельным периодом: выручка пришла, затем вы «доставляете» продукт и несёте расходы. Это помогает не путать кассу и прибыль. Даже если вы не строите полноценную финмодель, вы можете задать в голове простую структуру: выручка запуска → переменные затраты (COGS) → маржинальная прибыль → фикс‑расходы периода.

Практический трюк: прогоните калькулятор в двух вариантах — (1) «как будто поддержка стоит дёшево», (2) «как будто поддержка стоит дорого». Разница покажет, насколько вы зависите от команды и где ваш предел масштаба.

Ещё несколько терминов, которые важны именно в экспертных продуктах

Show‑up rate (дошли до созвона/разбора) — почему это влияет на экономику

Если у вас есть этап разговора, то «дошли/не дошли» — это реальная потеря времени команды. При росте потока обращений show‑up rate может падать. Тогда фактический CAC на оплату растёт, потому что вы тратите больше ресурсов на один платёж.

Close rate (конверсия в оплату после разговора) — где часто скрыта точка рычага

В экспертных продажах close rate зависит от качества обращений, продукта и процесса продаж. Иногда самый быстрый рычаг — не «больше трафика», а улучшение упаковки и квалификации, чтобы меньше времени уходило на нецелевых людей.

Сегменты — почему «средние цифры» делают запуск непредсказуемым

У эксперта часто есть 2–3 разных типа клиентов: разные запросы, бюджеты, мотивация. Средний чек и средний COGS могут скрывать убыточные сегменты. Если вы масштабируете рекламу, вы почти всегда меняете долю сегментов — и экономика меняется. Поэтому полезно прогонять калькулятор по сегментам хотя бы грубо.

FAQ: ещё 10 вопросов, которые обычно всплывают на этапе «готов масштабироваться?»

Как понять, что я не занижаю COGS?

Пройдитесь по реальному календарю: сколько времени уходит на клиента, поддержку и управление качеством. Если вы видите, что на пике запуска «горит», значит COGS временем выше, чем вы закладывали. Лучше признать это в модели и изменить формат, чем масштабировать иллюзию.

Нужно ли учитывать расходы на контент‑продакшн как CAC?

Можно двумя способами: либо как fixed costs (регулярная команда/подрядчики), либо как инвестиции периода, которые вы распределяете на число покупок. Важно выбрать один подход и пересчитывать регулярно. Для решений «запускать/не запускать» этого достаточно.

Почему при увеличении бюджета падает качество лидов?

Потому что вы расширяете аудиторию и «докупаете» менее точное соответствие продукту. Это нормальный эффект. Важно не спорить с реальностью, а заложить его в стресс‑тест: конверсия ниже, больше поддержки, возвраты выше.

Как понять, что пора повышать цену, а не масштабироваться?

Если у вас ограничение по мощности (вы/команда не тянете объём), повышение цены и пакетирование часто дают лучший результат, чем рост объёма. Проверьте два сценария в калькуляторе: (1) цена выше, но конверсия немного ниже; (2) цена прежняя, но объём выше и COGS/фикс‑расходы растут. Сравните payback и общий P/L.

Можно ли «купить рост» только рекламой?

Иногда — да, но чаще реклама упирается в два ограничения: CAC растёт, а качество обращений снижается. Поэтому рост в экспертных продуктах обычно устойчивее, когда параллельно улучшается продукт, формат доставки и повторные продажи/следующие шаги.

Как связать чек‑лист перед масштабированием и этот разбор?

Этот материал объясняет специфику экспертных продуктов (время, пики поддержки, возвраты). А общий чек‑лист помогает принять решение о росте бюджета/команды на цифрах. Если вы масштабируете проект, полезно держать оба: сначала прогон калькулятора, затем чек‑лист перед масштабированием.

Мини‑чек‑лист данных перед запуском: 8 вещей, которые стоит собрать

Чтобы калькулятор был полезным, вам не нужна «идеальная аналитика». Но нужен минимум, который делает расчёт повторяемым. Если вы соберёте эти пункты, вы уже сможете принимать решения увереннее.

Число оплат за период и средний чек (с учётом скидок).
Возвраты/списания и реальная доля денег, которая остаётся (recovery).
Комиссии платформ/платёжек/партнёров (как процент и как сумма).
Время на клиента: поддержка, разборы, коммуникация (хотя бы грубо, в часах).
Конверсия по шагам: обращение → разговор → оплата (не обязательно идеально, но стабильно).
CAC по основному источнику роста (реклама/партнёры) и отдельный сценарий «CAC выше».
Fixed costs периода (команда, сервисы, продакшн), которые вы не хотите игнорировать.
Ограничение мощности: сколько клиентов/студентов вы реально можете обслужить без потери качества.

Если данных мало, что делать прямо сейчас?

Используйте диапазоны: оптимистичный/базовый/консервативный сценарий. Затем проведите короткий цикл (2–4 недели): собрать факт по 2–3 самым важным полям (обычно CAC, возвраты, время поддержки) и пересчитать. Такой подход быстрее и честнее, чем ждать «идеальных данных».

Как понять, какие 2–3 поля в калькуляторе важнее всего именно для вас?

Сделайте простой тест чувствительности: возьмите базовый сценарий и по очереди ухудшите один параметр на 10–20%. Посмотрите, что сильнее всего меняет итог: payback, общий P/L, LTV/CAC. В экспертных продуктах чаще всего «доминируют» либо CAC (если рост идёт через рекламу), либо COGS временем (если много поддержки/разборов), либо recovery (если возвраты/списания заметны). Эти 2–3 параметра и должны стать вашей программой улучшений перед масштабированием. После улучшений вернитесь в калькулятор и прогоните базу + стресс‑тесты ещё раз — так вы увидите, стало ли решение «запускать» устойчивее. Это занимает 10 минут, но экономит недели на ошибочном запуске в большой когорте.

Что дальше: если калькулятор показал «похоже, сходится»

Прогоните 3–5 стресс‑тестов: CAC +20%, churn +2 п.п., конверсия −20%.
Зафиксируйте диапазоны, а не одну цифру (оптимистично/база/пессимистично).
Если вы упираетесь в кассовые разрывы — переходите к финмодели (P&L / Cash Flow).

Следующий шаг: откройте калькулятор юнит‑экономики и подставьте ваши допущения. Если хотите идти глубже — посмотрите гайд по финансовому моделированию.

Ещё по теме: LTV/CAC и Payback: формулы и ошибки, чек‑лист перед масштабированием, мини‑курс по юнит‑экономике, ProductHub.