LTV за 3 дня — это не прогноз, а фильтр для отсечки мусора

LTV за 3 дня — это не прогноз, а фильтр для отсечки мусора

Если у вас на руках только 72 часа данных, не пытайтесь строить «точный» LTV. На этом окне реально работают 3 подхода:
— ранняя кривая дохода: смотрим, как быстро пользователи выходят на first purchase / first ad revenue;
— cohort split по источнику и гео: сравниваем не средний LTV, а форму кривой;
— proxy-модель: event score, где покупки, подписка, сессии и retention получают веса.

Ограничение у всех одно: первые 3 дня почти всегда переоценивают быстрые источники и недооценивают медленные. Если payer delay длинный, cohort с лучшим D1 может проиграть на D7–D14. Если монетизация через рекламу, ранний ARPDAU часто шумит из-за малой базы и случайных всплесков.

Практика простая: не используйте 3-day LTV как финальное решение о скейле. Используйте его только как gate:
— отрезать заведомо слабые кампании;
— не сравнивать между собой разные плейсменты без одинаковой задержки конверсии;
— пересчитывать веса раз в 1–2 недели по уже созревшим когортам.

Чем короче окно, тем полезнее не сам LTV, а ошибка модели. Если она стабильна, прогноз годится для закупки. Если скачет — это не сигнал к скейлу, это сигнал к пересборке весов.