Когортный анализ ретеншна в iGaming показывает не LTV, а качество источника

Когортный анализ ретеншна в iGaming показывает не LTV, а качество источника

Классическая ошибка — смотреть на средний депозит по всем игрокам. В iGaming это шум: один VIP перекрывает 200 «одноразовых» регистраций. Когорта режет этот шум по дате регистрации, GEO, офферу, креативу и payout-типу. Дальше видно не «прибыльный трафик», а кто реально возвращается в продукт.

Базовая схема: registration_date → cohort_week → day_1/day_7/day_14/day_30 retention. Считаем не только login, но и deposit retention, иначе получите красивую активность без денег. Для качества источника важнее кривизна удержания: резкий провал после first deposit часто значит бонус-хантинг, слабый матчинг или креатив с обещанием не того оффера.

Сырые логи обязательно нормализуйте: один player_id, дедупликация postback'ов, единые timezone и currency. Иначе когорта «поплывёт», а вы начнёте оптимизировать не источник, а ошибки ETL. Полезно добавить разрезы по device, payment method и affiliate_id — они быстро показывают, где именно течет профит?

Если когорты по разным источникам похожи в D0, но расходятся на D7/D14, проблема обычно не в трафике на входе, а в качестве аудитории и коммуникации после регистрации. Проверяем сходимость дельты в трекере и кабинете, потом уже режем бюджет. Всё, что не автоматизировано — это потенциальный убыток.