LTV за первые 3 дня — полезен только как фильтр, а не как приговор по кампании

LTV за первые 3 дня — полезен только как фильтр, а не как приговор по кампании

Первые 72 часа дают не LTV, а ранний сигнал. Рабочая схема строится на связке: install, first session, tutorial completion, first purchase, ad revenue D1/D2. Если событие не коррелирует с 7/14/30-day revenue, модель начинает красиво врать.

Что обычно делают:
• берут когорты по source / GEO / placement
• считают median revenue, а не только average
• строят несколько окон: D0-D1, D0-D3, D0-D7
• проверяют, где ранний revenue реально объясняет поздний

Главная ошибка — натягивать одну формулу на все источники. У gaming, finance и subscription разные лаги монетизации. В одних когортах D1 revenue уже виден, в других основная выручка приходит после D5. Если ранний сигнал слабый, оптимизировать закупку по нему опасно: можно зарезать масштаб там, где LTV просто медленнее раскрывается.

Практика такая: сначала отберите 2-3 ранних события-кандидата, потом проверьте их на исторических когортах и посчитайте error rate. Если расхождение с фактом высокое, используйте модель только для отсечения явного мусора, а не для bid-решений.

Хороший early LTV — это не точный прогноз, а грубый компас. Если компас врёт в одном GEO или источнике, не чините кампанию — чините модель.