Корреляции в трафике часто врут, если смотреть только на CPL и ROMI

Корреляции в трафике часто врут, если смотреть только на CPL и ROMI

Порог ошибки простой: дешёвый лид не равен дешёвому клиенту. Аналитика показала аномалию, разбираем техническую причину: каналы с низким CPL нередко дают короткий LTV, а дорогие источники — более длинную выручку на горизонте.

Чтобы искать связь между трафиком и LTV, разрежьте данные по когортам: источник, кампания, оффер, первый день привлечения. Сравнивайте не средний LTV, а распределение по 7/30/60/90 дням. Среднее скрывает хвосты, а именно они часто меняют решение по масштабированию.

Ищите корреляции не между «кликом» и LTV, а между признаками качества:
• глубина первого визита
• время до первой покупки
• доля повторных сессий
• связка device + geo + время суток
• наличие события, которое предшествует оплате

Технически полезнее считать не одну корреляцию, а матрицу. Если признак стабильно связан с LTV в нескольких когортах, его можно использовать в автоправилах: повышать ставку, отключать сегмент, передавать его в отдельную воронку. Если связь исчезает после сегментации, значит это не драйвер, а шум.

Фильтруйте гипотезы через когорты и события, а не через общий отчёт: так вы увидите, какие параметры трафика реально тянут LTV вверх, и сможете масштабировать только те связки, где математика подтверждена.