Три инструмента для юнит-экономики D2C: Triple Whale, Northbeam и PostHog

Три инструмента для юнит-экономики D2C: Triple Whale, Northbeam и PostHog

Снижение среднего чека и переход к privacy-first-атрибуции делают точный расчёт LTV и CAC критичным для основателя D2C-бренда. Классические last-click-метрики больше не работают — нужны решения, которые учитывают когорты, incrementality (приростный эффект) и retention. Рассмотрим три платформы, покрывающие разные уровни аналитики.

**Triple Whale — для брендов на Shopify, которые хотят сквозную атрибуцию и прогноз LTV.**
Сильная сторона: собранная в одном окне картина — связка рекламных расходов (Meta, Google, TikTok) с когортными метриками по заказам, плюс AI-модель предсказания LTV на основе раннего поведения. Есть готовые дашборды для отчёта перед инвесторами.
Слабая сторона: привязка к одной платформе (Shopify), высокая цена при обороте до $1 млн и перегруженный интерфейс для новичков.

**Northbeam — для растущих брендов, которым нужна incrementality и MMM (маркетинг-микс-моделирование) без куков.**
Сильная сторона: использует server-side-трекинг и эконометрику, чтобы измерить реальный вклад каждого канала в LTV, а не просто последний клик. Работает даже при ограничениях iOS и блокировщиков рекламы.
Слабая сторона: требует качественных данных минимум за 3–6 месяцев, сложная настройка и не подходит для быстрых A/B-тестов креативов.

**PostHog — для команд, которые хотят самостоятельно анализировать когорты и продуктовые метрики без покупки подписки.**
Сильная сторона: open-source (можно развернуть на своём сервере), бесплатный для небольших объёмов. Позволяет строить любые когорты по LTV, retention, MRR, а также делать воронки и эксперименты. Гибкость — главный актив.
Слабая сторона: не умеет автоматически подтягивать расходы на рекламу и давать сквозную атрибуцию «из коробки» — придётся

— @DTCeconomicsRu