Как считать реальный LTV и Retention Rate, а не рисовать «пожизненную ценность»

Как считать реальный LTV и Retention Rate, а не рисовать «пожизненную ценность»

Если смотреть только на первый депозит, long-term кампания почти всегда выглядит хуже, чем есть. Нужны когортный разрез и единая гранулярность: пользователь, дата активации, источник, серия платежей. Иначе LTV смешивает разные окна атрибуции, а Retention превращается в красивую, но бесполезную линию.

Базовая схема:
• LTV = сумма валовой маржи от когорты / число привлечённых пользователей
• Retention Rate = активные пользователи в периоде / размер когорты
• Считайте по одинаковым окнам: D1, D7, D30, D60, D90, дальше — по месяцам
• Не подмешивайте рефанды и фрод позже отдельным слоем, иначе кривая врёт

Критическая ошибка — считать LTV по оплатам, а Retention по логинам. Это разные сущности. Для байера важен именно revenue retention: кто вернулся и принёс деньги, а не просто открыл приложение. Если есть несколько продуктов, делайте разрез по SKU или офферу, иначе среднее значение съест слабые связки.

Практика ETL: в сырых логах дедуплицируйте постбеки, нормализуйте таймзону, фиксируйте first_paid_at и cohort_date, затем стройте когорты в SQL через `date_trunc`. Проверяем сходимость дельты в трекере и кабинете, иначе LTV будет «правильным» только на дашборде.

Данные не врут, в отличие от байеров: если retention падает после D7, масштабировать ранний трафик бессмысленно. Сначала найдите, где именно течет профит?