Приветствую.
В части 1 я начал рассказывать о том, как проверить компанию на «живучесть» и отличить серьезное предложение от хайпа, зашедшего на рынок максимум на пару дней-месяцев. Сегодня продолжим.
Сайт компании мы уже разобрали (хотя к анализу некоторых показателей ещё вернёмся), сейчас пора поговорить о маркетинг-плане.
Маркетинг-план
3 Анализ маркетинг-плана – дело серьезное и не быстрое. Информацию для данного пункта я буду брать из этого видео, любезно предоставленного мне Александром (упоминал о нём в предыдущем посте).
Конечно, многие начнут со мной спорить, мол пассивный доход формируется за счет того, что компания использует деньги партнеров для {впишите сюда что угодно} и выплачивает комиссионные с дохода.
Никогда в это не верьте. Если компании нужны инвестиции и доход она получает не с новичков, а с {аренды продукции и т.д.} – то для этих целей существуют банки, готовые предоставить кредит под 20-30-40% годовых, но никак не 300% годовых и выше, которые хайпы обещают новичкам.
Поскольку этот вопрос всегда вызывает кучу вопросов – повторюсь ещё раз. Пассивный доход = пирамида = недолговечность.
Я не говорю, что пассивный доход это плохо. Такие компании тоже можно использовать для агрессивного инвестирования. Но при этом важно знать что вы делаете, правильно оценивать риски, платежеспособность самой компании и понимать, стоит ли игра свеч. Ну и, конечно же, честно предупреждать о рисках и доносить текущее положение дел до тех, кого вы, возможно, приглашаете зарегистрироваться.
Как я уже говорил, оценить «живучесть» маркетинг-плана достаточно сложно. Для этого придется использовать программное моделирование и знание языка программирования.
При оценке других компаний ничего программировать вам, естественно, не надо будет, сможете просто ориентироваться на результаты, которые я получу для тестовой компании и «на глаз» прикинуть их для своей, сравнив маркетинг-планы.
Расчеты по маркетинг-плану
(в этот раздел сильно можно не вникать, тут я буду описывать технические моменты своего расчета)
Итак, что мы имеем в нашем тестовом случае на примере компании GetEasy (основываясь на этом видео по маркетинг-плану)
- Есть несколько тарифов входа в компанию. Возьмём самый удачный для руководства, что все новички первоначально оплачивают по 3200 евро и приносят по 800 баллов
- Для нашей модели примем, что каждый человек регистрирует под собой двух партнеров
- Тогда каждый партнер ежемесячно будет получать пассивный доход 800 евро
- Плюс к этому он будет получать доход в размере 50% от количества баллов в наименьшей ноге (1 балл = 1 евро)
- Дополнительные бонусы лидерам (миллион долларов в золотых слитках, автомобили всевозможные и т.д.) мы пока учитывать не будем, примем их во внимание в конце расчетов.
Что мы хотим узнать в итоге:
- Какой процент вкладчиков в итоге потеряет деньги, когда пирамида развалится. Другими словами – процент дефицита средств
- Примерно прикинуть когда это случится
Расчёты (если скучно читать – просто скрольте в низ этого блока)
Вариант узнать процент потерпевших после развала компании с пассивным доходом только один: смоделировать данную ситуацию с помощью языка программирования. Получится целое исследование, но мне самому интересна данная тема, поэтому я этим займусь. Более того, на данные результаты я буду опираться в следующих статьях, в которых речь пойдет о самой сущности и моральной составляющей МЛМ как явления. Но не будем забегать вперед. Придется написать небольшую программку на языке PHP. Программа будет написана таким образом, чтобы полностью повторять схему роста команды в GetEasy, начиная с самой верхушки и заканчивая последними зарегистрировавшимися. Благодаря этому мы сможем смоделировать как выглядит вся иерархия компании на любой момент времени (на любое количество зарегистрировавшихся), а уже оттуда получим информацию о заработке каждого участника и т.д. Для теста посчитаем как выглядит структура, если в ней полностью заполнены 17 поколений (около 130 000 человек, что, думаю, явно не меньше текущего числа участников). Вот как выглядит исходный код на языке PHP:<?php // запишем первоначальные данные $vznos = 3200; $bally = 800; $passiv = 800; $kolen = 17; $dohod = 0; $rashod = 0; // создадим многомерный массив пользователей и заполним его // в первой ячейке порядковый номер участника // во второй - его балланс на текущий период // в третьей - поколение, на котором он находится в бинаре // заполним всю структуру с помощью цикла $nomer = 0; // номер текущего пользователя for ($i = 0; $i < $kolen; $i++) { // создаём пользователя for ($j = 0; $j < pow(2, $i); $j++) { $polzovateli[$nomer][1] = $nomer; $polzovateli[$nomer][2] = -$vznos; $polzovateli[$nomer][3] = $i; $nomer++; $dohod += $vznos; } // начисляем ежемесячный доход $id = 0; // id человека, которому начисляем прибыль for ($koleno = 0; $koleno < $i; $koleno++) { for ($k = 0; $k < pow(2, $koleno); $k++) { $polzovateli[$id][2] += $passiv; if ($koleno < ($i -1)) { $polzovateli[$id][2] += 400; $rashod += 400; } $rashod += $passiv; $id++; } } } $vplus = 0; $vminus = 0; $polov = 0; $nomer = 0; for ($i = 0; $i < $kolen; $i++) { for ($j = 0; $j < pow(2, $i); $j++) { if ($polzovateli[$nomer][2] >= 0) $vplus++; else $vminus++; if ($polzovateli[$nomer][2] < -1600) $polov++; $nomer++; } } echo "<h3>Результаты моделирования работы компании GetEasy</h3>"; echo "Общее количество зарегистрированных в компании: "; echo ($vplus+$vminus); echo " чел.<br>"; echo 'Количество вернувших деньги (в т.ч. "ушедших в ноль"): '.$vplus.' чел.<br>'; echo "Количество потерявших деньги: ".$vminus." чел.<br>"; echo "Процент отбивших половину средств: "; echo ($polov / ($vplus + $vminus) * 100); echo "%<br>"; echo "Процент не вышедших в плюс: "; echo ($vminus / ($vplus + $vminus) * 100); echo "%<br>"; ?>
Результаты
В итоге мы получаем готовую модель, которая выдает следующие результаты (после 20 секунд раздумий на последнем mac book pro. Не зря же мы 130 000 человек просчитываем:)
Общее количество зарегистрированных в компании: 131071 чел.
Количество вернувших деньги (в т.ч. «ушедших в ноль»): 16383 чел.
Количество потерявших деньги: 114688 чел.
Процент отбивших половину средств: 75.000572209%
Процент не вышедших в плюс: 87.5006675771%
Желающие перепроверить расчеты могут скачать исходный код по этой ссылке и запустить у себя.
Как мы видим, лишь 12.5% человек заработают в компании с таким маркетингом. И лишь 25% вложивших отобьют свои деньги хотя бы наполовину. Другими словами, моделирование показало, что в конечном итоге, когда компания закроется (а она это сделает, вопрос лишь в сроках, мы их скоро выясним), 87.5% партнеров потеряют все или часть своих вложений. Такой вот он суровый этот пассивный доход… Теперь думайте: сможете ли вы войти в эти 12.5% счастливчиков.
Живучесть компании
4 Теперь давайте проанализируем как долго продержится компания.
По грубой оценке модель из предыдущего пункта будет работать до тех пор, пока нижняя линия будет успевать за месяц находить по 2 партнера, т.е. число участников должно удваиваться ежемесячно (если в предыдущий месяц число участников более чем удвоилось, то в следующем месяце удвоение не обязательно).
Как узнать сколько это может продолжаться?
Для этого заходим на небезызвестный сайт www.alexa.com и вводим там ссылку на официальный сайт компании. Вот что мы видим:
Данный график показывает нам посещаемость сайта в условных единицах. Вернее, его место в мире по посещаемости в сравнении с другими ресурсами.
Поскольку владельцы сайта скрыли доступ к статистике — попытаемся сами узнать, много это или мало. Давайте найдем сайт с похожим рейтингом и открытой статистикой.
После недолгих раздумий я проверил знаменитый «Блог Александра Борисова», посещаемость которого около 8000 человек в сутки и Global Rank: 7048. Т.е. в 5 раз выше, чем у официального сайта GetEasy.
Учитывая, что рейтинг в Alexa растет почти экспоненциально, мы можем грубо прикинуть посещаемость официального сайта компании. Это около 400 человек в сутки или 12 000 человек в месяц. С учетом прямых регистраций на техническом сайте примерно такое же количество ежемесячно проплачивает аккаунты (возможно и больше, но мы ведь рассчитывали только для самых дорогих тарифных планов, так что глобально оценка верна).
Исходя из нашей модели и графика, который пока расти не собирается, выходит, что проект сможет продержаться около 4 месяцев.
Отмечу, что оценка времени жизни проекта – самая приблизительная из всех оценок в этом отчете. На данный параметр влияют такие факторы как: выход на новые рынки, рекламный бюджет (кладет компания деньги себе в карман, или реинвестирует в маркетинг), активность партнёров и т.д.
Поэтому к данной оценке субъективно стоит прибавить/отнять 3 месяца, чтобы получить границы даты скама.
Заключительные пункты проверки компании
5 Под конец я вкратце распишу моменты, на которые стоит обратить своё внимание при анализе компании.
- Данные с http://www.cy-pr.com. Для нашего примера они выглядят вот так:
— Яндекс тИЦ и Google PageRank. Чем больше – тем лучше. Если всё по нулям – значит всё плохо и на сайт почти нет ссылок на сторонних ресурсах.
— Проиндексированные страницы. Чем больше процент не под фильтрами – тем лучше. - Официальное видео. Его стоимость тоже косвенно указывает на финансовое положение компании. В данном случае видео среднего уровня и сделано по шаблону. Про Панаму, кстати, ни слова, только упоминание Португалии (см. часть 1).
- Основатели. Про них нужно читать не на официальном сайте, а конкретно вбивая в поиске и Гугл картинках. Также иногде есть смысл гуглить {название компании} + отрицательные отзывы. Иногда можно наткнуться на интересные мысли
- Проверять сертификаты на фотошоп или недостоверность (на фотошоп проверяем повышением контрастности до максимума в любом редакторе – зафотошопленные фрагменты сразу станут видны), на официальность – на сайтах-аудиторах. Они всегда размещают на отдельных страницах списки компаний, которым они выдавали сертификаты
Пожалуй, на этом инструкцию по проверке компаний я закончу. Если вспомню какие-то дополнительные пункты – допишу. Также жду вашего мнения и пожеланий в комментариях. Возможно когда-нибудь сделаю похожий разбор других компаний, если это будет необходимо.
Успешного Рунет-маркетинга.