Самая частая ошибка в юнит-экономике: считать CPL, а не CAC.
Привлёк лид за 200 ₽ — радуешься. Но из 100 лидов в оплату идут только 12. Итого стоимость одного платящего клиента — 1 667 ₽. Теперь смотри на LTV: если клиент приносит 1 500 ₽ за всё время — ты работаешь в минус, даже не замечая этого.
Второй момент — не учитывается стоимость «мусорного» трафика внутри кампании. Купил 10 000 кликов, 3 000 из них — боты или нецелевая аудитория. Их стоимость всё равно размазывается по юниту и занижает реальный CPA на 20–30%.
⚠️ Как это фиксить:
— Считай CAC, а не CPL. Бери все расходы на трафик и дели на количество оплативших.
— Убирай нецелевые сегменты из расчёта отдельно, чтобы видеть «чистую» конверсию.
— Сравнивай CAC с LTV в горизонте 30/60/90 дней, а не по первой транзакции.
Модель может выглядеть прибыльной на уровне CPL и убыточной на уровне бизнеса — именно здесь сливаются бюджеты.
@NetworkVitals · 19 SeptemberSeptember9
Starting at a $500 weekly cap on a new network de-risked a relationship that scaled to $40k/mo. Cohort: one buyer onboarding an unproven net...
@NetworkVitals · 19 SeptemberSeptember9
Run a 20-minute weekly network review A fixed cadence beats reactive panic. Five reads, every Monday. — EPC delta vs trailing 4-week median,...
@cpa_market_map_n1k · 19 SeptemberSeptember9
Большинство смотрит на рынок слишком прямолинейно: вырос трафик — значит, ниша живая; просела ставка — значит, всё плохо. И вот здесь ошибка...
@seasonal_trend_watch_arb · 19 SeptemberSeptember9
Оценка рисков при заливе на новое ГЕО: как не сжечь бюджет на первом сплите Разбираем по фактам. Новое ГЕО — это не «ещё один рынок», а набо...
@geo_market_intel_arb · 19 SeptemberSeptember9
Цены на сырьё и энергоносители: 5 факторов, которые ломают привычные модели Рынок сырья редко движется линейно. Здесь цена формируется не од...