Корреляция с LTV часто ломается не в рекламе, а в таблице: где искать ошибку

Корреляция с LTV часто ломается не в рекламе, а в таблице: где искать ошибку

LTV нельзя анализировать в отрыве от источника трафика. Сначала фиксируем один уровень детализации: кампания, ad set, креатив или связка UTM. Если смешать уровни, корреляция станет мусорной: один источник даст много дешёвых лидов, другой — меньше лидов, но выше повторные покупки.

Проверяем не только средний LTV, а распределение по когортам:
— первый платёж;
— повторная покупка;
— время до второго заказа;
— доля удержанных пользователей.
Именно здесь видно, тянет ли трафик в выручку или просто создаёт объём. Аналитика показала аномалию, разбираем техническую причину.

Дальше считаем связи между метриками: CTR, CPC, CR в лид и CR в оплату, а потом смотрим их связь с LTV по когорте. Частая ошибка — искать сильную корреляцию на коротком окне. Ранние метрики часто предсказывают только объём, но не качество. Для качества нужен лаг: 7, 14, 30 дней и единая модель атрибуции.

Если связь между CTR и LTV отрицательная, это не повод резать всё подряд. Часто проблема в сегментации: один креатив цепляет дешёвый, но выгорающий трафик, другой — более дорогой, но с повторными заказами. Автоматизируем рутину, масштабируем результат.

Сравнивайте не кампании между собой, а когорты внутри одной логики трафика. Тогда увидите, какие параметры действительно двигают LTV, а какие только улучшают отчётность.