Калькулятор LTV, CAC и оттока

LTV (lifetime value, CLV) — сколько денег приносит клиент за всё время, пока пользуется продуктом. Для подписочного бизнеса с постоянным месячным оттоком средняя продолжительность жизни клиента равна 1 / отток, и формула LTV получается простой:

Например, ARPA 3000 ₽, маржа 80 % и отток 3 % в месяц дают GP = 2400 ₽ и LTV = 2400 / 0,03 = 80 000 ₽. При CAC 30 000 ₽ соотношение LTV:CAC ≈ 2,7.

Считать LTV по валовой прибыли, а не по выручке, принципиально: сравнивать с CAC имеет смысл только те деньги, что остаются после прямых затрат на обслуживание клиента. Выручечный LTV (ARPA / churn) калькулятор показывает в подписи для справки.

Почему 1 / churn — упрощение

Формула предполагает, что вероятность ухода одинакова в каждом месяце жизни клиента. На практике отток новых клиентов обычно выше, чем у тех, кто пользуется продуктом давно, и средний отток базы со временем падает — не потому, что клиенты становятся лояльнее, а потому, что склонные уходить ушли первыми. Этот эффект неоднородности подробно разобран в работах Питера Фейдера и Брюса Харди. Поэтому LTV по средней формуле — ориентир для порядка величин, а для точной оценки нужны когортные кривые удержания (их можно построить в калькуляторе retention).

CAC (customer acquisition cost) — полная стоимость привлечения одного платящего клиента: реклама, зарплаты маркетинга и продаж, инструменты, делённые на число новых клиентов за тот же период. Срок окупаемости CAC показывает, за сколько месяцев валовая прибыль с клиента вернёт эти деньги. Калькулятор считает его двумя способами:

Простой срок — стандартная метрика, как её описывает Дэвид Скок в «SaaS Metrics 2.0»: сколько месяцев должен прожить клиент, чтобы окупиться. Срок с учётом оттока отвечает на другой вопрос: когда окупится привлечённая когорта в среднем, если часть клиентов уйдёт раньше. Он всегда длиннее простого, а если CAC больше LTV, когорта не окупится никогда — на графике кривая накопленной прибыли так и не пересечёт линию CAC.

Ориентир 3 : 1

В SaaS-сообществе широко цитируется правило: LTV должен быть примерно втрое больше CAC, а CAC — окупаться примерно за 12 месяцев; эти ориентиры популяризировал в том числе Дэвид Скок. Это эмпирическое правило, а не закон. Растущий продукт на рынке с сетевыми эффектами может сознательно работать с меньшим соотношением; слишком большое соотношение иногда означает, что компания недоинвестирует в рост. Полезнее следить за динамикой: соотношение по свежим когортам растёт или падает.

Churn rate (отток клиентов) — доля клиентов, ушедших за период, от числа клиентов на его начало. Чтобы не считать ушедших вручную, их выводят из баланса:

Месячный отток нельзя умножать на 12: при 3 % в месяц за год уходит не 36 %, а 1 − 0,97¹² ≈ 30,6 % клиентов, потому что отток каждого месяца считается от уже уменьшившейся базы. Квартальный отток переводится в месячный той же логикой с показателем 1/3.

У формулы «ушло / на начало» есть известная неточность: клиенты, пришедшие и ушедшие внутри периода, попадают в числитель, но не в знаменатель. При большом притоке новых клиентов это завышает отток — считайте его за короткие периоды или отдельно по когорте тех, кто был клиентом на начало периода.

Отток выручки: gross, net и NRR

Если расширение выручки у оставшихся клиентов больше потерь, net revenue churn становится отрицательным, а NRR — больше 100 %: база растёт даже без новых клиентов. Дополнительный MRR новых клиентов в эти формулы не входит.

Типичные ошибки

• LTV по выручке против CAC. Сравнение без учёта маржи завышает окупаемость на величину затрат на обслуживание.
• CAC без зарплат. Бюджет только на рекламу занижает CAC в разы у продуктов с отделом продаж.
• Средний отток по всей базе для новых клиентов. Новые клиенты уходят чаще старых — окупаемость новой когорты будет длиннее расчётной.
• Смешивание пользователей и клиентов. Отток бесплатных пользователей и платящих аккаунтов — разные метрики; для LTV нужен второй.

1. Skok D. SaaS Metrics 2.0 — A Guide to Measuring and Improving What Matters. forEntrepreneurs.com — LTV, CAC, срок окупаемости CAC, ориентиры LTV:CAC и окупаемости.
2. Fader P. S., Hardie B. G. S. How to Project Customer Retention. Journal of Interactive Marketing, 21(1), 2007 — модели удержания и почему постоянный отток — упрощение.
3. Gupta S., Lehmann D. R. Managing Customers as Investments: The Strategic Value of Customers in the Long Run. Wharton School Publishing, 2005 — ценность клиента при постоянной вероятности удержания.
4. Croll A., Yoskovitz B. Lean Analytics: Use Data to Build a Better Startup Faster. O'Reilly Media, 2013 — метрики SaaS: отток, CAC, LTV.