Как посчитать рентабельность бизнеса

Чтобы посчитать рентабельность бизнеса, необходимо сначала определить выручку и издержки. Например, у нас есть небольшая кофейня, где за месяц было продано кофе на сумму 100 000 рублей. Издержки на сырье, аренду помещения, зарплату сотрудников и прочие расходы составили 60 000 рублей. Для рассчета рентабельности бизнеса используется следующая формула: Рентабельность = (Выручка - Издержки) / Выручка х 100%. В нашем случае, рентабельность будет равна: (100 000 - 60 000) / 100 000 х 100% = 40%. Это означает, что кофейня заработала 40 рублей на каждые 100 рублей выручки. Таким образом, рентабельность показывает, насколько эффективно бизнес использует свои ресурсы для извлечения прибыли. Рентабельность - это доля прибыли в общем объёме выручки. Измеряется она в процентах.

https://habr.com/ru/articles/869170/

#рентабельность #прибыль

#Бизнес_и_финансы | Венчурный капитал: как создать успешный бизнес и повысить его рентабельность

Узнайте, как привлечь венчурный капитал и создать успешный бизнес с высокой рентабельностью. Наши эксперты поделятся секретами, которые помогут вам достичь успеха и выйти на новый уровень в бизнесе. Готовы узнать больше? Читайте нашу статью!
#Венчурный_капитал #рентабельность #успешный_бизнес
https://tinyurl.com/2ak7ypru

Расчет рентабельности инвестиций и другие задачи дата-сайентиста

Как специалисты data science (DS) оперативно рассчитывают рентабельность инвестиций в проект (ROI) на реальной практике, то есть в ситуации, когда нет актуальной информации о необходимых данных? К примеру, чтобы рассчитать компонент оттока в Lifetime Value (LTV), требуются месяцы аналитики. К каким инструментам прибегают, чтобы ускорить эти процессы? Для быстрой оценки ROI есть классический метод оценки смежных компонентов: охвата, влияния и усилия. Охват можно оценить, исходя из плана проекта, где обычно содержится описание клиента, или по данным продуктовых и финансовых руководителей, которые уже составляли дорожную карту предприятия с подобными прогнозами. Влияние — это ожидаемые улучшения для целевых клиентов, обеспечиваемые продуктом. Такие улучшения достаточно точно оцениваются по аналогичным кейсам, а если таковых на рынке нет, можно использовать общую формулу, по которой на ранних этапах разработки продукта ожидается улучшение на 10–20%, для относительно зрелого улучшение на 1–2% уже будет существенным. Усилия можно оценить в технических неделях или неделях дата-сайентиста, необходимых для запуска и итерации решения. Тут тоже можно обратиться за оценкой запусков командой схожих проектов и аппроксимировать ее для нынешнего проекта. А если такой проект запускается командой впервые, то поможет разбивка этапов запуска на контрольные точки. После подобного анализа стоит отметить компоненты, которые оценивались с низким уровнем достоверности, и проверить чувствительность общей приоритизации проекта, когда неопределенная оценка отклоняется на 10 или 30%. При слишком сильном отклонении приоритизации соответственно снижается, а проект может быть перенесен или вовсе отменен.

https://habr.com/ru/articles/814561/

#data_science #датасайентист #рентабельность #охват #roi #lifetime_value #управление_проектами

Расчет рентабельности инвестиций и другие задачи дата-сайентист

Как специалисты data science (DS) оперативно рассчитывают рентабельность инвестиций в проект (ROI) на реальной практике, то есть в ситуации, когда нет актуальной информации о необходимых данных? К примеру, чтобы рассчитать компонент оттока в Lifetime Value (LTV), требуются месяцы аналитики. К каким инструментам прибегают, чтобы ускорить эти процессы? Для быстрой оценки ROI есть классический метод оценки смежных компонентов: охвата, влияния и усилия. Эти параметры помогают относительно точно спрогнозировать итоговые показатели ROI, а рассчитываются значительно быстрее. Охват можно оценить, исходя из плана проекта, где обычно содержится описание клиента, или по данным продуктовых и финансовых руководителей, которые уже составляли дорожную карту предприятия с подобными прогнозами. Влияние — это ожидаемые улучшения для целевых клиентов, обеспечиваемые продуктом. Такие улучшения достаточно точно оцениваются по аналогичным кейсам, а если таковых на рынке нет, то стоит учесть величину улучшения, на которую рассчитывают инвесторы. Также можно учитывать общую усредненную формулу, по которой на ранних этапах разработки продукта ожидается улучшение на 10–20%, так как базовая реализация предоставляет внушительный потенциал. Для относительно зрелого продукта, прошедшего годы итеративных доработок, улучшение на 1–2% уже будет существенным. Усилия можно оценить в технических неделях или неделях дата-сайентиста, необходимых для запуска и итерации решения. Тут тоже можно обратиться за оценкой запусков командой схожих проектов и аппроксимировать ее для нынешнего проекта. А если такой проект запускается командой впервые, то поможет разбивка этапов запуска на контрольные точки.

https://habr.com/ru/articles/813305/

#data_science #датасайентист #рентабельность #охват #roi #lifetime_value #управление_проектами

Расчет рентабельности инвестиций и другие задачи дата-сайентиста

Как специалисты data science (DS) оперативно рассчитывают рентабельность инвестиций в проект (ROI) на реальной практике, то есть в ситуации, когда нет актуальной информации о необходимых данных? К примеру, чтобы рассчитать компонент оттока в Lifetime Value (LTV), требуются месяцы аналитики. К каким инструментам прибегают, чтобы ускорить эти процессы? Для быстрой оценки ROI есть классический метод оценки смежных компонентов: охвата, влияния и усилия. Эти параметры помогают относительно точно спрогнозировать итоговые показатели ROI, а рассчитываются значительно быстрее. Охват можно оценить, исходя из плана проекта, где обычно содержится описание клиента, или по данным продуктовых и финансовых руководителей, которые уже составляли дорожную карту предприятия с подобными прогнозами. Влияние — это ожидаемые улучшения для целевых клиентов, обеспечиваемые продуктом. Такие улучшения достаточно точно оцениваются по аналогичным кейсам, а если таковых на рынке нет, то стоит учесть величину улучшения, на которую рассчитывают инвесторы. Также можно учитывать общую усредненную формулу, по которой на ранних этапах разработки продукта ожидается улучшение на 10–20%, так как базовая реализация предоставляет внушительный потенциал. Для относительно зрелого продукта, прошедшего годы итеративных доработок, улучшение на 1–2% уже будет существенным. Усилия можно оценить в технических неделях или неделях дата-сайентиста, необходимых для запуска и итерации решения. Тут тоже можно обратиться за оценкой запусков командой схожих проектов и аппроксимировать ее для нынешнего проекта. А если такой проект запускается командой впервые, то поможет разбивка этапов запуска на контрольные точки.

https://habr.com/ru/articles/813195/

#data_science #датасайентист #рентабельность #охват #roi #lifetime_value #управление_проектами