Як розрахувати рентабельність інвестицій (ROI) у матричному компенсаційному плані?

Оновлено: червень 2026 р.

Олександр Гончаров, CEO FlawlessMLM 

Щоб розрахувати рентабельність інвестицій (ROI) у матричному компенсаційному плані, поділіть загальну суму отриманих комісійних на загальну суму інвестицій (вартість стартового набору плюс щомісячна автозавантаження плюс витрати на рекрутинг) та виразіть у відсотках. Реалістичні матричні розрахунки ROI МЛМ повинні враховувати інвестиції в часі, а не лише прямі грошові витрати.

Кроки для розрахунку матричної рентабельності інвестицій у МЛМ

• Загальна сума інвестицій — стартовий набір, щомісячна автоматична доставка продукту, витрати на рекламу, квитки на заходи, подорожі.

• Загальний заробіток — отримані комісійні за рівні, бонуси за цикл, бонуси за відповідність, бонуси за ранг.

• Розрахуйте рентабельність інвестицій у готівку — (загальний прибуток мінус загальний обсяг грошових інвестицій), поділений на загальний обсяг грошових інвестицій, виражений у відсотках.

• Додати вартість часу — помножте інвестовані години на погодинну ставку, щоб отримати повну економічну рентабельність інвестицій.

• Порівняйте з декларацією про доходи — перевірте, чи відповідає ваша прогнозована рентабельність інвестицій реальним діапазонам, зазначеним у опублікованому звіті про доходи компанії.

Визначення: Розрахунок рентабельності інвестицій (ROI) у матричному компенсаційному плані поєднує загальну суму зароблених комісійних із загальною сумою інвестованих коштів (гроші плюс час) для отримання відсоткової прибутковості. Чесні розрахунки ROI враховують альтернативну вартість часу, яка часто є найбільшою прихованою витратою в МЛМ, та звіряють прогнози з опублікованою компанією інформацією про доходи.

Більшість дистриб'юторів МЛМ, які розраховують повну рентабельність інвестицій (ROI) з урахуванням витрат часу, виявляють, що їхня погодинна прибутковість падає нижче мінімальної заробітної плати протягом першого року. Реалістичні очікування щодо рентабельності інвестицій є важливими для прийняття обґрунтованих рішень щодо того, чи варто використовувати матричний МЛМ.