Реальный LTV и Retention: как не перепутать прибыль с шумом когорты

Реальный LTV и Retention: как не перепутать прибыль с шумом когорты

Для долгих кампаний считать LTV по общей выручке опасно: в цифру попадают повторные оплаты, возвраты, дубли и неактивные клиенты. Нужна когорная модель: фиксируем дату первого депозита или первой покупки, затем считаем доход по окну 1D/7D/30D/60D/90D. Иначе вы сравниваете не пользователей, а разные периоды зрелости базы.

Retention Rate тоже нельзя брать «в лоб». Формула простая: активные в периоде / всего в когорте на старте. Но сначала определите, что такое активность: повторный депозит, повторный заказ, вход в кабинет, событие в продукте. Если метрика меняется от источника к источнику, проверяем сходимость дельты в трекере и кабинете — иначе аналитика будет декоративной.

Для расчета в ETL нужны три слоя: raw events, deduped users, cohort_metrics. В сырых логах убираем дубль по user_id + event_type + event_time, нормализуем валюту и статус транзакции, затем агрегируем по пользователю и дню. Формула LTV: сумма валовой маржи по когорте / размер когорты. Формула retention: users_active_dayN / users_cohort_day0. Всё, что не автоматизировано — это потенциальный убыток.

Если LTV растет, а retention падает, у вас не магия, а смещение за счет нескольких крупных аккаунтов. Смотрите медиану, p75 и распределение по когортам, а не только среднее. Данные не врут, в отличие от байеров.

Правильный LTV — это не выручка из кабинета, а доход, очищенный от дублей, возвратов и кривых окон.