8.4 KiB
Рыночная симуляция Simbiot: конкуренты + клиенты + сценарии входа
t-261009123019-a32bb3 [L], 2026-10-09. Модель и прогоны:
scripts/market_sim.py(400 trial'ов Монте-Карло, seed 42, горизонт 12 мес). Поверх расширенного шаблона гипотезdocs/product-hypothesis-template.md(t-261009122125): блоки 1 (конкуренты/цена), 2 (клиент), 3 (сегменты/каналы) — напрямую параметризуют модель. Аргументы запуска:./venv/bin/python scripts/market_sim.py --trials 400 --seed 42 --sens
1. Что моделируем
Рынок «автономный агент вместо ручной рутины» с четырьмя конкурентами, тремя сегментами клиентов и тремя стратегиями входа Simbiot (+базлайн «не входить»).
Клиент выбирает по logit-полезности: U = (value − price) / scale. Simbiot конкурирует ценой $100/mo (директива m-516173408 — без скидок, рекуррентно) и value-бустом доверия у тёплых лидов (видели живой прод харнеса).
Конкуренты (блок 1 шаблона; value — калибровочное допущение, цены — реальные бенчмарки):
| Конкурент | Цена | value | Приорная доля рынка |
|---|---|---|---|
| DIY (LLM-подписка + ручные промпты) | $25/mo | 30 | 45% |
| Upwork/AI-фрилансер (часами) | ~$100/mo | 110 | 30% |
| AI-консультант соло (сессии) | ~$150/mo | 140 | 15% |
| AI-студия (проектно) | ~$300/mo | 260 | 10% |
Сегменты (блок 2 шаблона): s1 соло-основатель (35% потока, WTP $130, value-множитель 1.0); s2 индиз/автоматизатор (40%, WTP $60, ×0.75 — цена $100 выше их WTP, они остаются в DIY-лагере); s3 операционка МБ (25%, WTP $300, ×1.3).
Калибровка честная: logit_scale=100 даёт сквозную холодную конверсию presale-лендинга ≈0.5–1.1% — верх диапазона плана SALES-PLAN-1000-US; тёплая ≈35% (буст ×1.3). Отток 8%/мес.
2. Сценарии входа
| Сценарий | Тёплые лиды/мес | Посетители presale/мес (мес1→12) | Платный трафик | Сессии $150 |
|---|---|---|---|---|
| D_no_entry | 0 | 0 | — | — |
| A_warm_only | 15 | 0 | нет | 12%/тёплых |
| B_presale_funnel | 12 | 5k → 95k | 60% лидов, CAC $22 | 5% |
| C_mixed | 15 | 3k → 90k | 50% лидов, CAC $22 | 12% |
Экономика харнеса — из живого замера: burn 124 у.е./мес (28.55/7д, store-BudgetSpent), +1 у.е./мес на активного подписчика, +5 у.е. на сессию (допущения). AUM₀ = 26.7 у.е.
3. Результаты (E[] по 400 trial'ам, 12 мес, у.е.)
| Сценарий | rev подписки | rev сессии | CAC | burn | E[ΔAUM] | P(ΔAUM>0) | подписчики (медиана) | окупаемость |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D_no_entry | 0 | 0 | 0 | 1 488 | −1 488 | 0% | 0 | не окупается |
| A_warm_only | 24 119 | 1 840 | 0 | 1 852 | +24 107 | 100% | 40 | 1-й мес |
| B_presale_funnel | 97 215 | 906 | 1 835 | 2 675 | +93 611 | 100% | 100 (капа мест) | 2-й мес |
| C_mixed | 95 146 | 1 805 | 1 340 | 2 682 | +92 929 | 100% | 100 (капа мест) | 2-й мес |
Доли выбора (сегмент s1): Simbiot $100/mo — 34.8% тёплый / 26.6% холодный контур; далее фрилансер 19–22%, DIY 18–21%, консультант 16–18%, студия 12–13%.
4. Чувствительность (C_mixed)
| Вариант | E[ΔAUM] | P(>0) | Подписчики |
|---|---|---|---|
| база | 92 929 | 1.00 | 100 |
| churn 5% / 12% | 96 285 / 88 331 | 1.00 | 100 |
| logit_scale 80 / 130 (вера в продукт) | 93 333 / 92 280 | 1.00 | 100 |
| value −15% / +15% | 91 563 / 93 713 | 1.00 | 100 |
| reach ×0.5 / ×2 (качество трафика) | 87 658 / 96 019 | 1.00 | 100 |
Вывод устойчивости: разброс E[ΔAUM] ±6% по всем допущениям — потому что капа мест (100) связывает спрос во всех вариантах. Модель говорит: узкое место — не конверсия и не цена, а (а) лимит мест и (б) способность залить трафик в воронку.
5. Выводы для решений
- Входить — да, при любой стратегии: даже A_warm_only без рекламного бюджета даёт +24.1k у.е. за год против −1.5k у «не входить», окупаемость с 1-го месяца. Фильтр AUM (+1% = +0.27 у.е.) пробивают все сценарии входа с запасом ×1000.
- Капа мест — главный ограничение роста: B/C упираются в 100 мест (медиана). Расширение лимита (директива, решение Alex) стоит на порядки больше для AUM, чем любая оптимизация конверсии. Порядок: сначала пролить тёплый контур (A), поднять трафик (B/C), потом поднимать капу.
- Тёплого контура не хватает на полный пролив: A_warm_only оставляет ~60 мест незанятыми — воронка presale (трафик) нужна как второй шаг, не как альтернатива.
- Сессии $150 — маленький, но почти чистый маржинальный доход (~1.8k/год в C, burn 5 у.е./сессия) и верх воронки к подписке. Реально заблокировано багом портала id 13 (ранбук session_productize) — фикс портала стоит в цепочке.
- Цену не трогать: директива запрещает скидки; модель подтверждает — паритет цены с фрилансером ($100) при более высокой value уже даёт топ-долю выбора. Скидка не нужна для победы в logit-выборе.
6. Ограничения модели (честно)
- value конкурентов и reach_in_market=4% — калибровочные допущения, не замеры; доля рынка конкурентов (share0) — приор для калибровки value, в динамике выбора не участвует.
- Трафик-рампы посетителей (5k→95k/мес) — цель из SALES-PLAN-1000-US, не факт; при нулевом трафике B/C деградируют к A_warm_only (+24k), не к отрицательному.
- Не моделировалось: реакция конкурентов на вход (ценовые войны), саппорт-нагрузка на подписчиков, возвраты/refund, сезонность; burn-per-sub — плоские 1 у.е./мес.
- Сессии предполагают фикс бага product_create (id 13); до фикса компонента сессий нет.
- Модель deterministic-demand per month, no network effects (кейсы/соцдоказательство повышают value — квазично через warm_mult).
7. Артефакты
- Модель:
scripts/market_sim.py(детерминированный seed,--sens— чувствительность). - Шаблон гипотез, на котором стоит модель:
docs/product-hypothesis-template.md. - Входные якоря: docs/PRICE-DIRECTIVE-SIMBIOT.md ($100/mo, 100 мест), artifacts/session-productize-runbook.md (сессия $150, витрина), docs/SALES-PLAN-1000-US (воронка), docs/aum.md (метрика ΔAUM).