LTV, юнит-экономика и выбор метрики

«Мы тратим на привлечение 2000 рублей за клиента. Это много?» — вопрос, на который нельзя ответить, не посчитав юнит-экономику.

Юнит-экономика — расчёт прибыльности одной единицы бизнеса: одного клиента, одного заказа, одной поездки. Если единица убыточна, масштабирование увеличивает убыток, а не прибыль.

Вопрос 1. Что такое LTV и CAC?

Что проверяет интервьюер. Не формулы, а понимание связи между маркетингом и продуктом. Аналитик, который умеет считать LTV, разговаривает с бизнесом на его языке — это то, что отличает senior от исполнителя запросов.

CAC (customer acquisition cost) — стоимость привлечения одного платящего клиента: все затраты на маркетинг делим на число новых покупателей. Частая ошибка — делить на всех пришедших, включая незаплативших: получится не CAC, а стоимость лида.
LTV (lifetime value) — сколько валовой прибыли приносит клиент за всё время. Именно прибыли, а не выручки: если считать по выручке, любая экономика выглядит прекрасно.

Простейшая формула: LTV = средний чек × число покупок за жизнь × маржинальность. Для подписок используют вариант через отток: LTV = ARPU × маржинальность / churn rate, где churn — месячная доля уходящих.

users = 1000          # привлечено посетителей
cr = 0.03             # конверсия в первую покупку
avg_check = 2500      # средний чек, руб.
margin = 0.40         # валовая маржинальность
repeat = 2.5          # среднее число покупок на клиента за жизнь
marketing = 60000     # бюджет на привлечение, руб.

buyers = users * cr
revenue = buyers * avg_check * repeat
gross = revenue * margin
cac = marketing / buyers
ltv = avg_check * repeat * margin

print("Покупателей:", int(buyers))
print("CAC:", round(cac, 1))
print("LTV:", round(ltv, 1))
print("LTV/CAC:", round(ltv / cac, 2))
print("Валовая прибыль минус маркетинг:", round(gross - marketing, 1))

Вывод:

Покупателей: 30
CAC: 2000.0
LTV: 2500.0
LTV/CAC: 1.25
Валовая прибыль минус маркетинг: 15000.0

Формально бизнес в плюсе — но всего на 15 тысяч, и это до зарплат, серверов и поддержки. Ориентир индустрии: LTV/CAC ≥ 3. При отношении 1.25 канал живёт на грани: небольшой рост ставок в аукционе или падение конверсии на пункт — и он уходит в минус.

Отсюда рождается второй важный показатель — payback period, срок окупаемости привлечения. LTV может быть хорошим, но если он набирается за три года, а деньги на рекламу нужны сегодня, компания упрётся в кассовый разрыв. Поэтому в SaaS смотрят не только LTV/CAC, но и «окупается ли клиент за 12 месяцев».

Вопрос 2. Что не так с расчётом LTV в реальности?

Список оговорок, который сильно повышает впечатление от ответа:

LTV — прогноз, а не факт. «Число покупок за жизнь» мы не знаем, пока жизнь не закончилась. Обычно берут исторические когорты и экстраполируют — и легко переоценивают, если у продукта короткая история.
Среднее прячет структуру. LTV сильно скошен: 5% клиентов дают половину прибыли. Считать его надо по сегментам и по каналам, иначе решения принимаются по несуществующему «среднему клиенту».
CAC по каналам различается в разы. Общий CAC маскирует то, что один канал приносит клиентов по 500 рублей, а другой — по 6000.
Органика. Если делить весь бюджет только на платных клиентов, CAC завышается; если на всех вместе с органическими — занижается. Нужно договориться о правиле и применять его последовательно.
Дисконтирование. Прибыль через два года стоит меньше, чем сегодня.

Вопрос 3. Как выбрать метрику под задачу?

Формулировка «какая у продукта главная метрика» проверяет системность мышления. Рабочая схема ответа:

От бизнес-модели. Маркетплейс — GMV и take rate; подписка — MRR и churn; реклама — DAU и время в продукте; e-commerce — выручка и повторные покупки.
Одна North Star Metric — метрика, отражающая доставленную пользователю ценность, а не деньги напрямую. У сервиса доставки это «выполненные заказы вовремя», у обучающей платформы — «завершённые уроки». Она связывает продуктовую работу с деньгами, но не даёт оптимизировать выручку в ущерб пользователю.
Дерево метрик. North Star раскладывается на драйверы: заказы = пользователи × частота × конверсия. Каждая команда работает со своей ветвью.
Контрметрики. К каждой цели — ограничение, которое нельзя ухудшать. Растим конверсию в подписку — следим за долей отписок в первый месяц и за нагрузкой на поддержку.

Хорошая метрика проходит четыре проверки: она измерима без ручного труда, чувствительна к изменениям продукта, интерпретируема (понятно, что делать при её падении) и устойчива к манипуляциям. Последнее — закон Гудхарта: как только метрика становится целью, её начинают оптимизировать напрямую. Классика жанра — метрика «время в приложении», которая растёт от плохой навигации.

Типичные ошибки кандидатов

Считают LTV по выручке вместо валовой прибыли.
Делят маркетинговый бюджет на всех посетителей и называют это CAC.
Забывают про payback period и предлагают масштабировать канал, который окупается три года.
Называют главной метрикой выручку — она следствие, а не рычаг.
Не предлагают контрметрик: любая цель без ограничения будет достигнута дорогой ценой.

Как ответить кратко

«CAC — все затраты на привлечение, делённые на число новых платящих клиентов. LTV — валовая прибыль с клиента за всё время: средний чек × число покупок × маржинальность, для подписок — ARPU × маржа / churn. Здоровым считается LTV/CAC от трёх, плюс отдельно смотрю срок окупаемости: LTV в три года не спасёт от кассового разрыва. Считать эти метрики надо по каналам и сегментам — средние прячут то, что один канал прибылен, а другой убыточен. Главную метрику выбираю от бизнес-модели: одна North Star, отражающая доставленную ценность, дерево драйверов под ней и обязательные контрметрики, чтобы её не оптимизировали в ущерб продукту».