Модель Басса: прогноз пика продаж нового продукта
Прогноз пика продаж нового продукта — модель Apple для запусков.
Продажи нового продукта почти никогда не растут равномерно: сначала его берут немногие любители нового, потом подключается основная масса, которая ориентируется на чужой опыт, затем рынок насыщается и продажи падают. Модель Басса описывает эту кривую двумя коэффициентами — влиянием рекламы, которое приводит первых, и влиянием сарафана, который приводит остальных. Практическая польза в двух вещах: она даёт оценку, когда ждать пик, и объясняет, почему после пика падение — норма, а не провал маркетинга. Для запусков это важно: бюджет часто наращивают именно тогда, когда рынок уже насыщается.
Как открыть
Инструмент работает внутри PRO-кабинета на ваших ключах Метрики и Директа — данные клиентов никуда не копируются. Доступ — от 990 ₽/мес, первые 15 дней бесплатно и без карты.
Бесплатно и без регистрации — прямо сейчас
Соседние инструменты этой же темы, считают в браузере.
Хочешь сравнить два креатива — сколько показов нужно для уверенного ответа.…
У тебя 100 заявок и 15 сделок — реально конверсия 9-23%, а не «ровно 15%».…
2000 симуляций будущего: насколько вероятно выйти в плюс при шуме в параметрах.…
Частые вопросы
Откуда брать коэффициенты?+
Из истории похожих запусков — своих или отраслевых. У модели есть типовые диапазоны для разных категорий, но точность зависит от того, насколько похож ваш случай. Это оценка формы кривой, а не точный прогноз выручки.
Подходит ли модель для услуг?+
Работает для всего, что распространяется через рекомендации и имеет ограниченный рынок: курсы, сервисы, новые услуги в городе. Для товаров постоянного спроса она не нужна — там нет фазы насыщения.
Что делать после пика?+
Либо расширять рынок — новые сегменты и география, либо переходить от привлечения к удержанию и повторным продажам. Продолжать вливать бюджет в тот же сегмент после насыщения — самый дорогой вариант.
Разобрать тему
Ещё в PRO по этой теме
- 🔗 Markov Chain атрибуция — Какой канал реально привёл клиента — с учётом всех заходов и распределением заслуги между каналами. Используется в Googl…
- 🎰 Bayesian A/B тест — Вместо «значимо/не значимо» — точная вероятность что вариант B лучше A.…