LTV vs CAC в маркетинге: формулы, бенчмарки, ошибки

LTV vs CAC в маркетинге: формулы, бенчмарки, ошибки

LTV и CAC — две опоры юнит-экономики. Первый показывает экономический потенциал клиента во времени, второй — цену его привлечения. Без их сопоставления сложно масштабировать трафик, планировать P&L и управлять ставками в performance-каналах. Ниже — практическое руководство маркетолога и аналитика: формулы, отраслевые ориентиры, подводные камни и чек-лист улучшений.

Зачем сравнивать LTV и CAC

Сравнение LTV и CAC даёт ответ на три вопроса: можно ли наращивать бюджеты, где «узкое горлышко» в воронке и как быстро окупаются инвестиции. В перформансе это переводится в правила ставок: чем выше прогноз LTV в сегменте/канале, тем выше допустимая ставка и целевая цена конверсии.

Формулы и нюансы расчётов

Подписки и сервисы с регулярными платежами:

• ARPU — средний вырученный доход на пользователя в месяц.
• Churn — доля оттока в месяц (например, 5% = 0,05).
• Маржа% — валовая маржа с выручки (исключаем себестоимость, платежные комиссии, возвраты, НДС/налоги).

Пример: ARPU = 1200 ₽, Маржа = 70%, Churn = 5% → LTV = 1200 × 0,7 ÷ 0,05 = 16 800 ₽. Если CAC = 3500 ₽, то LTV/CAC = 4,8. Валовая прибыль/мес = 840 ₽, payback ≈ 3500 ÷ 840 ≈ 4,2 месяца.

E‑commerce и неравномерные покупки:

• Выберите горизонт LTV: 6–12–24 месяца, исходя из цикла повторной покупки.
• Оцените частоту и средний чек по когортам: R (repeat rate), AOV и маржа.
• Сложите валовую прибыль по периодам: LTV_T = Σ (AOV_t × Маржа% × Кол-во покупок_t).

CAC считайте как blended для P&L и paid для управления ставками. В B2B учитывайте зарплаты сейлзов, премии, инструменты и часть overhead, приходящуюся на приобретение.

Бенчмарки и ориентиры

• LTV/CAC: целевой ориентир 3:1. Допустимо 2:1 в фазе агрессивного роста при уверенной окупаемости. >5:1 часто означает недоинвестирование.
• Payback: e‑commerce — обычно до 6 месяцев; B2C подписки — 1–6 месяцев; B2B SaaS — 12–18 месяцев. Смотрите свою финансовую модель и оборотный капитал.
• Churn: критичен для подписок; каждый пункт оттока мультипликативно «съедает» LTV.
• CAC по каналам: бренд обычно самый низкий, потом ретаргетинг, затем non‑brand и медиа.

Типовые ошибки расчёта

• Игнорирование валовой маржи, скидок, возвратов и налогов — завышение LTV.
• Смешение платного и органического трафика в CAC без явной цели (blended ≠ paid).
• Сравнение LTV за 12 мес с CAC «здесь и сейчас» без учета горизонта и стоимости денег.
• Некорректная атрибуция: разные окна и модели по каналам ломают сравнимость.
• Отсутствие когортного подхода: средняя температура скрывает сезонность и эффекты цены.
• Неучет затрат на продажи в B2B и marketplace‑комиссий в e‑commerce.
• Использование только средних ARPU/AOV без сегментации по продуктам/тарифам.

Как улучшать LTV и снижать CAC на практике

• Увеличение LTV: триггерные коммуникации, персонализация офферов, апселл/кросс‑селл, программы лояльности, оптимизация тарифов и циклов списаний.
• Снижение CAC: тесты креативов и УТП, расширение семантики с управлением бидами, улучшение скоринга лидов, оптимизация лендингов и формы заявки (CRO).
• Атрибуция и эксперименты: единые окна (например, 30 дней), сквозная аналитика (CRM+BI), incrementality‑тесты, geo‑split, holdout‑сегменты.
• Финансовая дисциплина: единые правила учета расходов, регулярный пересчёт маржи и возвратов, согласование с бухгалтерией.
• Сегментация: делите LTV/CAC по каналам, креативам, регионам, продуктам и первым покупкам — управляйте бюджетом на уровне микросегментов.

Пример быстрой диагностики

• Считаем CAC_paid по каналам за месяц и CAC_blended по компании.
• Строим когортный LTV за 6 и 12 месяцев с валовой маржой и возвратами.
• Сводим LTV/CAC и Payback по каналам и продуктам, отсекаем хвосты с низким ROI.
• Формируем сетку целевых CPA/bid на основе прогноза LTV и ограничений по Payback.
• Запускаем цикл экспериментов: 2–3 гипотезы на снижение CAC и 1–2 на рост LTV, с жёсткой статистикой.

FAQ