Как InsightRaider оценивает доход продуктов
"Откуда вы знаете, сколько зарабатывает продукт?"
Это вопрос, который нам задают чаще всего. И это справедливо. Такие платформы как Gumroad, Systeme.io и Whop не публикуют данные о доходах. Как же мы можем их оценивать?
Эта статья — наше обязательство прозрачности. Мы подробно расскажем, как работает наша методология, какие сигналы мы анализируем и какие у неё ограничения.
Вдохновение: BrandSearch
Перед созданием InsightRaider мы изучили, как существующие компании оценивают доходы частных бизнесов.
Золотой стандарт — BrandSearch, компания с оценкой $110 млн, которая оценивает доходы магазинов Shopify и продавцов Amazon. Они доказали, что можно достичь точности ±20%, комбинируя публичные сигналы с проприетарными алгоритмами.
Наш подход адаптирует их методологию для рынка инфопродуктов.
Три столпа нашей методологии
Столп 1: Сбор публичных сигналов
Платформы цифровых продуктов раскрывают больше данных, чем можно подумать. Мы систематически собираем:
Данные рейтингов
- Позиция в списках бестселлеров категорий
- Позиция в общих рейтингах платформы
- Флаги трендовых/горячих продуктов
Метрики социального доказательства
- Количество отзывов покупателей
- Средний балл рейтинга
- Распределение оценок (1-5 звёзд)
- Скорость появления отзывов (новые отзывы со временем)
Метаданные продукта
- Ценовые точки
- Дата создания/запуска
- Количество подписчиков автора
- Количество продуктов того же автора
Почему это важно:
Существует сильная корреляция между публичными сигналами и доходом. Например:
- Продукты в топ-10 категории стабильно превосходят продукты с позиций 11-50
- Количество отзывов коррелирует с продажами примерно на 2-5% (100 отзывов ≈ 2 000-5 000 клиентов)
- Рейтинги выше 4.5 коррелируют с конверсией на 40% выше
Столп 2: Анализ веб-трафика
Оценка дохода требует понимания, сколько людей видят страницу продукта. Мы анализируем:
Объём трафика
- Примерное количество ежемесячных посетителей страниц продуктов
- Тренды трафика во времени
- Источники трафика (органический, социальный, платный)
Сигналы вовлечённости
- Оценка времени на странице
- Индикаторы показателя отказов
- Паттерны возвратных посетителей
Мы получаем данные о трафике из:
- API сторонних аналитических сервисов (аналогично SimilarWeb)
- Инструментов анализа обратных ссылок
- Данных API социальных сетей
- Данных о ранжировании в поисковых системах
Формула конверсии:
В простейшем виде:
Оценка дохода = Трафик × Коэффициент конверсии × Средний чек
Для цифровых продуктов отраслевые коэффициенты конверсии обычно варьируются от 1 до 4% в зависимости от "температуры" трафика:
- Холодный трафик: 1-2%
- Тёплый трафик (email, возвратные): 3-5%
- Горячий трафик (рефералы, партнёры): 5-10%
Мы калибруем наши предположения о конверсии на основе микса источников трафика.
Столп 3: Алгоритмы перекрёстной валидации
Вот где начинается сложная часть. Мы не полагаемся на один метод оценки — мы запускаем четыре разные модели и триангулируем результаты.
Модель A: Оценка на основе рейтинга
Мы построили карты корреляций между позицией в рейтинге и доходом на тысячах продуктов. Продукт на 3-м месте в категории имеет предсказуемые диапазоны дохода на основе исторических данных.
Модель B: Оценка на основе отзывов
Используя соотношение отзывов к клиентам (обычно 2-5%), мы оцениваем общее количество клиентов по количеству отзывов. Умножаем на цену, корректируем на возвраты — и получаем оценку дохода.
Модель C: Оценка на основе трафика
Чистая математика: трафик × конверсия × цена. Мы уточняем предположения о конверсии на основе категории продукта, ценовой точки и микса источников трафика.
Модель D: Ансамбль машинного обучения
Наша ML-модель обучена на продуктах, авторы которых публично делились цифрами дохода (из подкастов, твитов, постов на Indie Hackers и т.д.). Эти верифицированные данные позволяют калибровать другие модели.
Финальная оценка: Мы взвешиваем четыре модели на основе доступности данных и уровня уверенности. Если у нас хорошие данные о трафике, модель C получает больший вес. Если количество отзывов более надёжно, доминирует модель B.
Валидация: откуда мы знаем, что это работает
Мы постоянно валидируем нашу методологию на известных точках данных.
Публичные раскрытия дохода:
Такие авторы как Pieter Levels, Tony Dinh и Marc Louvion публично делятся своими доходами. Мы сравниваем наши оценки с их данными:
- Наши оценки для известных продуктов имеют точность ±15-25%
- Мы обновляем модели при появлении расхождений
- Мы отслеживаем точность предсказаний во времени для выявления дрейфа моделей
Обратная связь от авторов:
Когда авторы, использующие InsightRaider, верифицируют наши оценки для своих продуктов, мы включаем эту обратную связь (анонимизированную) в процесс калибровки.
A/B тестирование:
Мы регулярно тестируем разные веса моделей на отложенных датасетах для оптимизации точности.
Ожидания по точности
Давайте честно о том, что можно — и что нельзя — ожидать:
Что говорят наши оценки:
- Порядок величины (это продукт на $1 тыс./месяц или $10 тыс./месяц?)
- Относительное сравнение (продукт A, вероятно, зарабатывает больше продукта B)
- Направление тренда (доход растёт, стабилен или падает?)
- Размер рынка (общий адресуемый доход в нише)
Чего наши оценки не говорят:
- Точные суммы в долларах (мы целимся в ±20%, а не ±1%)
- Чистая прибыль (мы не знаем расходов)
- Доход от бандлов, допродаж или внешних источников
- Колебания валютных курсов
Факторы, снижающие точность:
- Продукты с очень малым количеством отзывов (меньше сигналов = меньше точности)
- Очень новые продукты (недостаточно исторических данных)
- Продукты с необычным ценообразованием (бандлы, pay-what-you-want)
- Периоды активных промо-акций (временные всплески)
Чем наш подход отличается
Мы не гадаем.
Каждая оценка подкреплена множеством точек данных и проверена относительно известных бенчмарков. Когда уверенность низкая, мы это показываем.
Мы показываем работу.
В отличие от инструментов-"чёрных ящиков", мы публично объясняем нашу методологию. Вы можете оценить, подходит ли наш подход для вашего случая.
Мы постоянно улучшаемся.
Наши модели обновляются еженедельно на основе новых данных, обратной связи авторов и изменений рынка. Точность улучшается со временем.
Мы созданы специально для инфопродуктов.
Инструменты, созданные для Shopify или Amazon, плохо работают для цифровых продуктов. Сигналы другие. Бизнес-модели другие. Мы фокусируемся исключительно на рынке инфопродуктов.
Как мы обрабатываем крайние случаи
Продукты без отзывов:
Мы больше полагаемся на данные рейтинга и трафика. Уровни уверенности ниже, и мы помечаем такие оценки соответственно.
Цена pay-what-you-want:
Мы используем средние значения транзакций похожих продуктов для оценки, но отмечаем повышенную неопределённость.
Продукты на нескольких платформах:
Мы сейчас оцениваем по-платформенно. Кросс-платформенная агрегация в нашем роадмапе.
Бандлы и допродажи:
Мы оцениваем на основе цены основного продукта. Доход от допродаж не учитывается, что означает, что наши оценки могут быть консервативными для авторов со сложными воронками.
Итог
Наши оценки дохода не идеальны — никакая оценка не может быть идеальной. Но они достаточно точны, чтобы ответить на вопросы, которые действительно важны:
- Есть ли деньги в этой нише?
- Каков потолок дохода для топовых продуктов?
- Этот рынок растёт или сжимается?
- Как мой продукт сравнивается с конкурентами?
Это информация, которая вам нужна для принятия умных решений о том, куда инвестировать своё время и творчество.
Мы верим в прозрачность. Если у вас есть вопросы о нашей методологии, мы готовы обсудить — пишите в любое время на contact@insightraider.com.
Готовы увидеть данные о доходах продуктов в вашей нише? Присоединяйтесь к списку ожидания InsightRaider для раннего доступа. 100 мест для ранних пользователей по $29/месяц (навсегда).
