Откуда возьмешь данные о количестве транзакций при предложении создания проекта?

Источники данных о транзакциях при предложении создания проекта

Этот вопрос актуален для PM'ов работающих в fintech, e-commerce или любых сервисах с платежами. Расскажу откуда я беру такие данные и как их интерпретирую.

Контекст

Предположу, что речь идёт о проекте создания нового платёжного/финансового продукта (например, платформа для микротранзакций, payment gateway, или фича в существующем приложении).

Попрос: "Сколько транзакций в день/месяц? Сколько средств проходит? На основе чего оценить demand?"

Источник 1: Собственные данные (если есть)

1.1 Текущее приложение

Если я уже работаю в компании, у которой есть платежи:

• Payment gateway интеграция: прямой доступ к метрикам

  • Количество успешных транзакций за день/месяц
  • Среднее значение транзакции (Average Transaction Value - ATV)
  • Распределение по типам платежей (карта, электронный кошельк, мобильный)
  • Процент задержек, ошибок, отказов (decline rate)
  • Пиковые часы, дни недели

• Аналитика (Analytics):

  • Какая часть пользователей делает платежи?
  • Repeat rate (сколько раз человек платит)
  • Retention платящих vs неплатящих
  • LTV (Lifetime Value) платящего пользователя

1.2 Историческая тенденция

Эсли компания хоть 6 месяцев на рынке:

Месяц      Транзакции   ATV      MRR       % роста
────────────────────────────────────────────────────
Jan        10,000       $50      $500k     -
Feb        12,500       $48      $600k     +20%
Mar        15,000       $52      $780k     +30%
Apr        18,500       $51      $943k     +23%
May        22,000       $53      $1.2M     +19%
Jun        26,500       $52      $1.4M     +20%

Исходя из тренда:

• Рост 20% в месяц (агрессивный) → к концу года 100x объем
• Если ATV стабилен ($50-53) → объем транзакций растет из-за увеличения пользователей

Источник 2: Рыночные данные (для новых проектов)

2.1 Индустриальные отчёты

Я ищу в интернете статистику по категориям:

Пример: Маркетплейсы в России

• Statista / DataBox: "среднее количество транзакций на маркетплейсе в день"
• По категориям (электроника, одежда, услуги)

Пример: Payment Gateway индустрия

• Visa, Mastercard, Yandex.Kassa публикуют quarterly reports
• количество транзакций через их систему
• Средний чек в разных категориях

Источники:

• Statista.com
• Forrester Research
• McKinsey reports
• Gartner
• Национальные центральные банки (количество транзакций в стране)

2.2 Конкурентный анализ

Если есть аналоги продукта:

Публичные компании:

• Квартальные отчёты (10-Q filing для US companies)
• Там часто пишут: "обработали $X млрд в платежах", "Y млн транзакций"

Пример (реальные компании):

• Square: 100+ млн транзакций в день (2023)
• PayPal: 500+ млн трансакций в квартал
• Stripe: статистика более закрыта, но ~10+ млрд в платежах в год

Приватные компании:

• Питч-деки в TechCrunch, Medium
• Интервью на подкастах
• "Мы обрабатываем $X млн в год"
• LinkedIn профили сотрудников (иногда упоминают метрики)

2.3 Опросы и исследования

B2B SaaS:

• Surveys от Saasmetrics, ProfitWell
• Benchmarks: средний payment volume для SaaS платформы

E-commerce:

• Ecommerce Foundation reports
• Количество online покупок в стране
• Средний чек

Источник 3: Customer development (мой любимый)

Но статистика—это одно, реальные нужды—другое.

3.1 Интервью с потенциальными клиентами

Я спрашиваю:

Вопросы о количестве:

• "Сколько транзакций вы обрабатываете в месяц?"
• "Какой средний размер транзакции?"
• "Каков процент отказов в платежах?"
• "Насколько быстро растёте вы с точки зрения платежей?"

Вопросы о боли:

• "Какие проблемы с текущим решением?"
• "Сколько вы платите комиссию?"
• "Сколько человеко-часов уходит на reconciliation платежей?"

Обычно интервью показывает, что потенциальный рынок намного меньше, чем казалось из статистики.

Пример:

Статистика говорит: в России 5,000+ маркетплейсов
Интервью показывает: только 10% готовы платить за новое решение
→ Реальный рынок: 500 маркетплейсов

3.2 Анализ паттернов поиска

Google Trends и Ads Keyword research:

• Ищу "payment gateway Russia", "как принимать платежи"
• Сколько в месяц ищут?
• Google Ads показывает估计 CPC и количество searches

Пример:

"payment gateway": 20k searches/month (широкий поиск)
"payment gateway для маркетплейса": 500 searches/month (узко, но актуально)
→ Реальный рынок поиска: небольшой

Источник 4: Синтетические данные

Когда реальных данных нет, я создаю модель.

4.1 TAM / SAM / SOM анализ

Total Addressable Market (TAM):

Рынок маркетплейсов в России:
- Около 50,000 маркетплейсов (по нашим оценкам)
- Средний платежный volume: $100k/месяц
- TAM = 50,000 × $100k = $5B/месяц

Serviceable Available Market (SAM):

Маркетплейсы в категориях X, Y, Z:
- 10,000 маркетплейсов
- SAM = 10,000 × $100k = $1B/месяц

Serviceable Obtainable Market (SOM):

Что мы можем реально взять (в первый год):
- 100 маркетплейсов
- Средний платёж: $50k/месяц
- SOM = 100 × $50k = $5M/месяц

4.2 Построение модели от пользователей

"Payment gateway для маркетплейсов"

Предположения:
- Целевой рынок: маркетплейсы от $100k-$10M MRR
- Количество таких маркетплейсов в России: 5,000
- Year 1 target: 100 маркетплейсов (2% penetration)

Средние показатели (из интервью):
- Средний volume маркетплейса: $500k/месяц
- Средний fee: 1.5%
- Мы берём 20% от спасённых комиссий (конкурент дороже на 1%)

Расчет:
100 маркетплейсов × $500k/месяц × 1% × 20% = $100k/месяц

Это дает примерный размер рынка для бизнес-модели.

Источник 5: Трендовые данные

5.1 Финтех тренды

• CB Insights reports
• Crunchbase финтех-сводки
• CB Risk: сколько денег льется в разные сегменты финтеха

5.2 Макроэкономические данные

• ЦБ РФ: количество переводов, платежей в стране
• Европейские регуляторы: payment statistics
• World Bank: online payment penetration в разных странах

Как я это структурирую

Шаг 1: Сбор данных (2-3 недели)

• Ищу 3-4 источника с похожей информацией
• Если источники совпадают (±10%) → уверенность high
• Если разброс большой → проблема в definitions

Шаг 2: Интервью (2 недели)

• 5-10 интервью с потенциальными клиентами
• Проверяю "статистика vs реальность"

Шаг 3: Построение модели (1 неделя)

• TAM/SAM/SOM анализ
• Bottom-up: сколько пользователей → сколько транзакций
• Top-down: сколько денег в рынке → сколько мы можем взять

Шаг 4: Чувствительный анализ (1 неделя)

Сценарий       Маркеты  Avg Volume  Fee%  Annual MRR
───────────────────────────────────────────────────────
Pessimistic    50       $300k       0.5%  $75k
Realistic      100      $500k       1.0%  $500k
Optimistic     200      $800k       1.5%  $1.8M

Мои красные флаги

Когда данные кажутся слишком оптимистичными:

1. "Рынок $100B, мы возьмем 1%" → реальность обычно 0.01%
2. "Средний платеж $1000" → часто ниже в реальности
3. "Все конкуренты намного дороже" → значит, они знают что делают
4. "Интервью показали 100% готовность" → интервью вежливы

Как я фильтрую:

• Интервью показали 80% интерес → реальная конверсия 5-10%
• Статистика "среднее", я беру нижний квартиль (для консерватизма)
• Если нет реальных данных → я делаю очень консервативные оценки

Финальный чек

Перед тем как предложить проект:

[ ] Есть ли публичные данные о рынке?
[ ] Есть ли сравнимые компании с публичной информацией?
[ ] Провел ли я 5+ интервью?
[ ] Совпадают ли статистика и интервью?
[ ] Построил ли я TAM/SAM/SOM?
[ ] Реальна ли моя оценка penetration rate?
[ ] Есть ли путь к $1M ARR за 2-3 года?
[ ] Понимаю ли я payment flows для этого маркета?

Если на хотя бы 2 вопроса ответ "Нет" → я не предлагаю проект, или предлагаю проверить дальше.

Суммарно

Данные о транзакциях—это комбинация:

1. Собственная история (если есть)
2. Публичная статистика (индустрия, конкуренты)
3. Customer development (интервью, реальные нужды)
4. Синтетическое моделирование (TAM/SAM/SOM)
5. Sensitivity analysis (оптимист / реалист / пессимист)

Результат—это не точное число, а range с confidence level.

"Я уверен на 70%, что рынок между $500k-$2M MRR, реалистично $1M MRR на год 3."