→ Alternative Cost: +15–20%, разница в маржинальности продажи того же товара через собственный сайт (DTC) по сравнению с маркетплейсом.
→ Unit Economics Break-even: X3–X4, минимальная наценка на себестоимость (COGS), необходимая селлеру для выхода в ноль.
→ Share of Wallet: > Налоги + ФОТ, доля маркетплейса в структуре расходов предпринимателя, превышающая выплаты государству и сотрудникам.
→ Effective APR: 0%, доходность бизнеса селлера при ошибке в расчете габаритов товара на 1 см.
→ Hold Period: 7–14 дней, средний срок удержания денег продавца на счетах платформы.
→ Risk-Free Rate: 21% (Ключевая ставка), доходность, которую получает платформа, размещая средства селлеров на овернайт-депозитах.
→ Working Capital Cost: 30%+, ставка, по которой селлер вынужден кредитоваться, пока его собственные средства заморожены платформой.

❯ Операционные риски, Логистика и Алгоритмы

→ Opt-out Friction: 5+ кликов, сложность интерфейса для отказа от участия в акции против 0 кликов для автоматического включения.
→ Visibility Drop: -40–60%, падение просмотров карточки товара при выходе из акционной программы.
→ Margin Erosion: Отрицательная, чистая прибыль продавца в периоды "Мегараспродаж" при учете всех костов.
→ Data Visibility: 100%, доступ платформы к статистике продаж успешных товаров сторонних селлеров.
→ Launch Time: 2–3 месяца, время от выявления успешной ниши селлера до появления аналога под брендом маркетплейса.
→ Ranking Boost: Топ-3, гарантированная позиция товаров СТМ в выдаче независимо от органических факторов.
→ Tariff Volatility: X2–X5, коэффициент сезонного повышения стоимости логистики и хранения (Q4 года).
→ Exit Cost: > Стоимости товара, затраты на вывоз стока со склада маркетплейса, делающие утилизацию выгоднее возврата.
→ Loss Ratio: 1–3%, доля товаров, "утерянных" на складах без полной компенсации стоимости.
→ Correlation Factor: 0.8–0.9, корреляция между использованием банка маркетплейса и позицией в органической выдаче.
→ Support Response Time: 48 часов vs 15 минут, разница в скорости ответа для обычного селлера и Premium-селлера.
→ Unknown Variables: >50, количество факторов ранжирования, неизвестных продавцу и меняющихся без уведомления.

❯ Социальная структура рынка и Данные

→ Data Points: >500, количество параметров, собираемых о пользователе (поведение, геолокация, устройство, корзина).
→ Ad Revenue Growth: X3 год к году, темпы роста рекламной выручки маркетплейсов (продажа данных продавцам).
→ CAC Disparity: X5, стоимость привлечения клиента для селлера внутри платформы по сравнению с органическим трафиком 3 года назад.
→ Gini Coefficient: 0.9, неравенство распределения выручки (90% продаж приходится на 1% топ-селлеров).
→ Visibility Limit: Первые 2 экрана, зона, где совершается 85% покупок.
→ Ad Load: 30–40%, доля рекламных мест в поисковой выдаче на первом экране приложения.
→ User Base: >70 млн, количество активных пользователей, используемых как аргумент против жесткого регулирования.
→ Price Sensitivity: Высокая, эластичность спроса, где любое повышение цены вызывает резкий отток.
→ Employment Dependency: >1 млн, количество занятых в инфраструктуре, зависящих от статус-кво.
→ Cross-Matching: 100%, слияние ID банковского профиля и ID покупателя для обогащения скоринговых моделей.
→ Consent Rate: ~99%, доля пользователей, нажимающих "Принять условия" не читая.
→ Leak Probability: Высокая, риск компрометации данных при увеличении количества узлов обмена.
→ Survival Rate: <50%, доля новых селлеров, продолжающих активную торговлю спустя 12 месяцев после старта.
→ Median Profit: <30 000 руб., реальная медианная чистая прибыль селлера.
→ Churn Rate: Высокий, постоянная ротация "расходного материала" (новичков), обеспечивающая доход платформы от вступительных взносов.

@adeQQvat