Вячеслав Бабкин Аналитика и BI

Unit-экономика в дашборде: считаем LTV, CAC и payback

Модель портят две ошибки: LTV по выручке и средний CAC по всем каналам. Обе делают убыточную экономику красивой.

Коротко: LTV считается по марже, CAC — по каналам с полными расходами, горизонт у числителя и знаменателя один и тот же.

Почему в дашборде считают неправильно

Unit-экономику в дашбордах портят две ошибки, и обе делают модель красивой там, где она убыточна.

Первая: LTV считают по выручке. Выручка всегда выглядит здорово — себестоимость, логистика, комиссии и возвраты остаются за скобками. Вторая: CAC усредняют по всем каналам, из-за чего канал, сжигающий маржу, прячется за каналом, который её создаёт.

Схема связи метрик unit-экономики: CAC и LTV дают срок окупаемости и отношение LTV к CAC, с двумя главными ошибками расчёта
Две ошибки: LTV по выручке и средний CAC по всем каналам. Обе скрывают убыточность.

Формулы и что в них входит

Метрики unit-экономики: формула и подводные камни
МетрикаФормулаЧто входитТипичная ошибка
CACРасходы на привлечение / новые клиентыРеклама, комиссии, скидки, зарплата команды привлеченияСчитать только рекламу
Маржа первого заказаЦена минус все переменные расходыСебестоимость, логистика, комиссия, эквайрингЗабыть логистику и возвраты
LTVМаржа за период, а не выручкаПовторные покупки с учётом возвратовСчитать по выручке
PaybackМесяцев до накопленной маржи = CACНакопительно по когортеСчитать по среднему чеку
LTV / CACМаржа за цикл / стоимость привлеченияОдинаковый горизонт у числителя и знаменателяСравнивать LTV за год с CAC за месяц
RetentionДоля вернувшихся по когортамКогорта по месяцу первой покупкиСчитать по всем клиентам сразу

Горизонт у LTV и CAC должен совпадать: сравнение годового LTV с месячным CAC — самая частая и самая опасная ошибка.

График накопленной маржи клиента по месяцам: старт с минуса на CAC и выход в плюс на третьем месяце
Где кривая пересекает ноль — там срок окупаемости. Считается по когорте, а не по среднему чеку.
Модель, в которой LTV посчитан по выручке, всегда выглядит здоровой. Именно поэтому её и считают по выручке.

Как вывести это в дашборд

Дашборд unit-экономики: что показывать
ЭлементДетализацияЗачемЧастота
CAC по каналамОтдельно по каждому каналуВидеть убыточные источникиЕженедельно
Маржа заказаСредняя и по категориямБаза для LTVЕженедельно
КогортыПо месяцу первой покупкиЧестный retentionЕжемесячно
PaybackПо каналу и по когортеПонимать кассовый разрывЕжемесячно
LTV / CACС одинаковым горизонтомОценка устойчивостиЕжемесячно
Полнота данныхДоля заказов с источникомДоверие к расчётуЕженедельно

Детализация по каналам обязательна: средний CAC по всем каналам — это число, по которому нельзя принять ни одного решения.

Что контролировать

  • Горизонт. LTV и CAC считаются на одном периоде. Иначе отношение meaningless.
  • Возвраты. Входят в маржу. Без них LTV завышен, а модель кажется здоровой.
  • Полнота данных. Доля заказов с известным источником — выше 85%. Ниже — расчёт нельзя использовать.
  • Разделение каналов. Отдельный CAC по каждому каналу, без усреднения.
  • Сверка с финансами. Расходы на привлечение включают не только рекламу, но и комиссии, скидки и команду.

FAQ: unit-экономика в дашборде

Какое соотношение LTV к CAC считать здоровым?

Стартовый ориентир для e-commerce с повторными покупками — от 3:1 на горизонте двенадцати месяцев. Ниже 2:1 модель держится только на дешёвом трафике, выше 5:1 вы, скорее всего, недоинвестируете в рост.

Какой горизонт брать для LTV?

Тот, на котором вы принимаете решения о бюджете: обычно 6 или 12 месяцев. Главное — чтобы горизонт LTV совпадал с периодом, за который считан CAC.

Что делать, если данных для когортного LTV нет?

Начать с маржи первого заказа и срока окупаемости. Это грубее, но честно: вы видите, когда клиент выходит в плюс, и не выдаёте прогноз за факт.

Нужно ли включать зарплату команды в CAC?

Да, если команда занимается привлечением. CAC только по рекламному бюджету занижает стоимость клиента и делает модель лучше, чем она есть.

Как учитывать возвраты в unit-экономике?

Вычитать из маржи: возврат — это потерянная себестоимость и логистика в обе стороны. Модель без возвратов завышает LTV и занижает payback.

Можно ли считать unit-экономику без сквозной аналитики?

Можно грубо: по каналам из GA4 и заказам из CRM, без распределения полных расходов. Точность будет ниже, но ошибка известна и её можно учесть в решениях.

Читайте также