a16z: новый подход к оценке роста криптовалют
Chainfeeds Введение:
Как вы оцениваете успех и рост вашего криптопротокола или продукта? В криптосфере, особенно при работе с L1, L2 и различными протоколами, стратегии выхода на рынок все еще формируются. Некоторые метрики недоступны, важность других снизилась, а многие показатели требуют переосмысления с учетом особенностей блокчейна.
Источник статьи:
Автор статьи:
a16z
Мнение:
a16z: В Web2 существуют устоявшиеся методы оценки роста продукта, но в криптомире, особенно при работе с L1, L2 и различными протоколами, определения роста и системы метрик все еще находятся в стадии исследования. Для разных типов продуктов характерны различные показатели роста. Для L1 и L2 рост часто зависит от сообщества и экосистемы разработчиков, а ключевыми метриками являются количество ежемесячно активных адресов (MAAs) и количество приложений. Если число адресов растет, а количество приложений нет, это может быть связано с одной популярной аппликацией или спам-трафиком; идеальная ситуация — синхронное расширение обоих показателей. Для DeFi-протоколов основное внимание уделяется пользователям, объему торгов и общему объему заблокированных средств (TVL) или общему обеспеченному активу (TVS). Хотя показатель TVL вызывает споры, в сочетании с другими метриками он все же дает глобальное представление. Некоторые основатели также рассчитывают стоимость капитала — то есть субсидии и стимулы, необходимые для привлечения определенного TVL, и сравнивают их с комиссиями, генерируемыми протоколом, чтобы оценить их обоснованность. Для инфраструктурных или SaaS-подобных проектов большее внимание уделяется росту клиентской базы и выручки по продуктовой линейке, например, платформа для разработчиков Alchemy акцентирует внимание на коэффициенте удержания выручки (GRR) и чистом коэффициенте удержания выручки (NRR), что отражает, насколько продукт удерживает клиентов и могут ли они стабильно приносить доход. Логика роста кошельков и игр также схожа с SaaS: чаще используются такие метрики, как ежедневно активные адреса (DAAs), ежедневные торговые пользователи (DTUs), средний доход на пользователя (ARPU). Если речь идет о токенах, необходимо учитывать цену токена и распределение держателей — выбор зависит от целей: привлечь больше мелких держателей или заинтересовать китов. В целом, для каждого типа продукта на разных этапах и при разных стратегиях следует выбирать наиболее подходящие метрики для оценки роста и здоровья. В криптосфере традиционные SaaS-метрики — стоимость привлечения клиента (CAC), пожизненная ценность клиента (LTV) и средний доход на пользователя (ARPU) — по-прежнему важны, но требуют переосмысления. CAC можно разделить на смешанный CAC, то есть общие затраты на привлечение, деленные на общее число новых пользователей, что отражает среднюю стоимость, и платный CAC, учитывающий только платные каналы. Особенно в крипто, где многие команды на ранних этапах полагаются на airdrop или стимулирующие вознаграждения, отсутствие оценки эффективности может привести к напрасной трате ресурсов. В расчет CAC входят не только реклама, спонсорство и маркетинговые материалы, но и токеновые стимулы для определенных кошельков или вознаграждения на платформах задач (например, Galxe, Layer3). LTV измеряет вклад пользователя за весь жизненный цикл, но в крипто пользователь часто представлен кошельком, и один человек может иметь несколько кошельков. Поэтому LTV можно трактовать как вклад одного кошелька в протокол, например, его долю в TVL. Соотношение LTV:CAC используется для оценки эффективности привлечения пользователей. В традиционном SaaS соотношение 3:1 считается здоровым, но в крипто пока нет четких ориентиров, и особое внимание следует уделять искажению данных из-за программ вознаграждений или баллов. В идеале стимулы используются только на начальном этапе для привлечения пользователей, а затем они остаются благодаря ценности продукта, что приводит к снижению CAC, росту LTV и постепенному улучшению соотношения. Эти метрики вместе формируют базовую линию для оценки эффективности роста. После определения ключевых метрик их необходимо адаптировать к криптоконтексту воронки роста. На этапе осведомленности повышение узнаваемости бренда остается приоритетом. Здесь важно измерять охват и CAC, а также различать краткосрочный интерес и долгосрочную вовлеченность. Каналы привлечения в крипто имеют свои особенности: KOL и лидеры мнений, если они соответствуют проекту, могут оказать реальное влияние; реклама ограничена из-за политики и настороженности сообщества, но чаще встречается на X, Reddit, App Store, Farcaster; реферальные и партнерские программы работают лучше благодаря возможности ончейн-подтверждения и мгновенных расчетов. На этапе рассмотрения особенно важна образовательная работа: криптопродукты сложны, пользователям нужны глубокие объяснения по безопасности, управлению, токеномике, а разработчики зависят от технической документации и туториалов. На этапе конверсии важно, совершает ли пользователь целевое действие (например, скачивает кошелек, покупает токен); атрибуция сложна, но прозрачность ончейн-данных открывает новые возможности. После конверсии вовлеченность и удержание пользователей определяют долгосрочную ценность — здесь важно следить за голосованием в управлении, обсуждениями в сообществе, ончейн-активностью и т.д. Проблема удержания в том, что пользователи, пришедшие ради airdrop, могут быстро уйти, поэтому необходимо определить идеального пользователя и строить метрики на этой основе. Удержание напрямую повышает LTV и улучшает LTV:CAC; отток (Churn) можно снизить, выявляя точки трения и проводя точечный ремаркетинг. В конечном итоге рост — это не копирование Web2, а создание новой структуры с учетом ончейн-особенностей; помимо данных, важно учитывать атмосферу в сообществе, настроение пользователей и качественную обратную связь от ключевых участников, поскольку именно они чаще всего первыми сигнализируют о том, что продукт действительно нашел свое место на рынке. [Оригинал на английском]
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Хедж-фонды только что восстановили длинные позиции в технологиях, но ключевая поддержка Nasdaq уже начинает ослабевать
Индекс Nasdaq 100 приближается к нижней границе многомесячного бокового диапазона, фьючерсы пробили линию восходящего тренда и 100-дневную скользящую среднюю, техническая карти на ослабла. Хедж-фонды ранее активно покупали технологические акции, концентрация позиций увеличивает риск снижения. Споры вокруг безопасности искусственного интеллекта и риски энергоснабжения создают двойной катализатор. Если ключевая поддержка будет утрачена и паника на рынке останется низкой, вероятна переоценка волатильности.
Десятилетняя доходность американских казначейских облигаций превысила 5%! "Пророк" предупреждает: Распродажа ещё не закончилась
Руководитель отдела стратегий G10 в Standard Bank Стивен Барроу, который первым в этом году в феврале предсказал доходность 10-летних казначейских облигаций на уровне 5%, повысил свой прогноз до 5,2% к концу года и ожидает дальнейшего повышения до 5,3% в первом квартале 2027 года. Он отметил, что давление на цепочки поставок, изменения климата, а также ограничения миграционной политики США на предложение рабочей силы становятся сильнее, чем когда-либо раньше. Индекс доллара за день вырос максимум на 0,6%, что может стать его лучшим однодневным результатом с 17 июня.
Продвигается вопреки буре «замедления AI»? Сообщается, что Kioxia планирует IPO в США с привлечением как минимум 10 миллиардов долларов.
Согласно сообщениям, Kioxia рассматривает возможность привлечения 10 миллиардов долларов путем размещения акций в США.

Строительство вычислительных мощностей AI переходит от "дефицита электроэнергии" к "дефициту кадров": рост модульных решений, новые возможности для Schneider, Vertiv, Eaton
Bernstein недавно опубликовал аналитический отчет, в котором отмечается, что на фоне быстрого расширения вычислительной мощности AI происходит изменение основных ограничивающих факторов развития дата-центров.

