Привет, на связи Дмитрий Шестаков. Клиент вроде бы окупается, но сколько он принесет за всю подписку и сколько за него можно платить, никто толком не считал: в кабинете видна оплата за первую неделю, на нее и смотрят. Если вы отвечаете за рост SaaS или онлайн-сервиса на подписке, ниже расчет пожизненной ценности клиента на реальных когортах и путь от этой цифры к потолку цены привлечения для каждого канала.
Содержание
1. Пожизненная ценность клиента складывается из всех оплат подписки
2. Шаг 1. Разложите привлеченных по неделе прихода
3. Шаг 2. Дождитесь, пока когорта дозреет, и посчитайте оплаты на регистрацию
4. Шаг 3. Переведите оплаты в рубли с поправкой на маржу
5. Шаг 4. Потолок цены привлечения выводится из LTV и срока окупаемости
6. На длинном цикле окупаемость канала по первой неделе занижена в разы
7. Пять ошибок ломают расчет LTV и CAC
8. Первый расчет собирается из двух выгрузок и таблицы
9. Частые вопросы
1. Пожизненная ценность клиента складывается из всех оплат подписки
2. Шаг 1. Разложите привлеченных по неделе прихода
3. Шаг 2. Дождитесь, пока когорта дозреет, и посчитайте оплаты на регистрацию
4. Шаг 3. Переведите оплаты в рубли с поправкой на маржу
5. Шаг 4. Потолок цены привлечения выводится из LTV и срока окупаемости
6. На длинном цикле окупаемость канала по первой неделе занижена в разы
7. Пять ошибок ломают расчет LTV и CAC
8. Первый расчет собирается из двух выгрузок и таблицы
9. Частые вопросы
Пожизненная ценность клиента складывается из всех оплат подписки
LTV, она же пожизненная ценность клиента, отвечает на вопрос, сколько вы заработаете на человеке за все время, пока он платит. У подписочного сервиса первая оплата в этой сумме только стартовая часть. Дальше идут продления, и именно они решают, сколько можно отдать за привлечение.
Юнит-экономика SaaS держится на двух числах: сколько приносит клиент и во сколько обходится его привлечение. Метрики экономики SaaS вроде отношения LTV к CAC и срока окупаемости просто связывают эти два числа между собой. Если первое посчитано кое-как, второе теряет смысл.
В учебниках LTV считают одной строкой: средний платеж в месяц умножают на маржу и делят на месячный отток. Формула рабочая, пока отток стабилен. У молодого сервиса он скачет от месяца к месяцу, а у свежих клиентов его еще просто нет. Деление на маленькое и неустойчивое число дает красивую фантазию: при оттоке 5 процентов клиент живет 20 месяцев, при 2 процентах уже 50, и между этими результатами пропасть в бюджете.
Поэтому метрику LTV для подписки я собираю снизу, по когортам. Сколько оплат реально принесли люди, пришедшие в конкретную неделю. Допущений меньше, и удержание видно сразу, без отдельного отчета.
LTV, она же пожизненная ценность клиента, отвечает на вопрос, сколько вы заработаете на человеке за все время, пока он платит. У подписочного сервиса первая оплата в этой сумме только стартовая часть. Дальше идут продления, и именно они решают, сколько можно отдать за привлечение.
Юнит-экономика SaaS держится на двух числах: сколько приносит клиент и во сколько обходится его привлечение. Метрики экономики SaaS вроде отношения LTV к CAC и срока окупаемости просто связывают эти два числа между собой. Если первое посчитано кое-как, второе теряет смысл.
В учебниках LTV считают одной строкой: средний платеж в месяц умножают на маржу и делят на месячный отток. Формула рабочая, пока отток стабилен. У молодого сервиса он скачет от месяца к месяцу, а у свежих клиентов его еще просто нет. Деление на маленькое и неустойчивое число дает красивую фантазию: при оттоке 5 процентов клиент живет 20 месяцев, при 2 процентах уже 50, и между этими результатами пропасть в бюджете.
Поэтому метрику LTV для подписки я собираю снизу, по когортам. Сколько оплат реально принесли люди, пришедшие в конкретную неделю. Допущений меньше, и удержание видно сразу, без отдельного отчета.
Шаг 1. Разложите привлеченных по неделе прихода
Покажу на реальном проекте. Это онлайн-сервис по подписке, основной платный трафик идет из Яндекс Директа. В ежемесячном отчете по рекламе мы ведем две когортные таблицы: по регистрациям и по оплатам. Цифры клиента публиковать нельзя, поэтому дальше модель по его отчету за 2025 год: значения изменены, пропорции и динамика сохранены.
Устроены они одинаково. Каждая строка соответствует неделе, когда пришли пользователи, каждый столбец снимку отчета на дату. В ячейке накопленное число регистраций или оплат, которое недельная когорта набрала к моменту снимка. Первая заполненная ячейка строки показывает результат самой недели прихода, все правее нее когорта добрала потом.
Покажу на реальном проекте. Это онлайн-сервис по подписке, основной платный трафик идет из Яндекс Директа. В ежемесячном отчете по рекламе мы ведем две когортные таблицы: по регистрациям и по оплатам. Цифры клиента публиковать нельзя, поэтому дальше модель по его отчету за 2025 год: значения изменены, пропорции и динамика сохранены.
Устроены они одинаково. Каждая строка соответствует неделе, когда пришли пользователи, каждый столбец снимку отчета на дату. В ячейке накопленное число регистраций или оплат, которое недельная когорта набрала к моменту снимка. Первая заполненная ячейка строки показывает результат самой недели прихода, все правее нее когорта добрала потом.
Фрагмент когортной таблицы оплат. Модель по данным реального проекта: значения изменены, пропорции сохранены. Строки добирают оплаты месяцами после недели привлечения, персиковые ячейки показывают, что когорта перестала прирастать
Возьмем когорту с 3 по 9 февраля 2025 года. В свою неделю она дала 130 оплат. Через месяц их было 234, через 11 недель 335, к концу июля 395, и дальше цифра не менялась. Две трети оплат эта неделя принесла уже тогда, когда в рекламном кабинете ее давно списали в прошлое.
Недели здесь удобнее месяцев. У сервиса, которому год-полтора, месячных когорт мало, и каждая сильно зависит от сезона и запусков. Недельных за те же полгода набирается больше двух десятков, по ним уже можно считать среднее и видеть разброс. Для бизнеса с редкими крупными сделками логика обратная, там шаг берут крупнее.
Столбцы добавляем раз в неделю. Смотреть на отдельную неделю без соседей опасно: первая январская когорта попала на праздники и получила 558 регистраций при обычных 700-800, и выводы по ней одной увели бы расчет в сторону.
Недели здесь удобнее месяцев. У сервиса, которому год-полтора, месячных когорт мало, и каждая сильно зависит от сезона и запусков. Недельных за те же полгода набирается больше двух десятков, по ним уже можно считать среднее и видеть разброс. Для бизнеса с редкими крупными сделками логика обратная, там шаг берут крупнее.
Столбцы добавляем раз в неделю. Смотреть на отдельную неделю без соседей опасно: первая январская когорта попала на праздники и получила 558 регистраций при обычных 700-800, и выводы по ней одной увели бы расчет в сторону.
Шаг 2. Дождитесь, пока когорта дозреет, и посчитайте оплаты на регистрацию
Удержание в расчете сидит именно здесь. Когорта перестает прирастать не сразу: в этом проекте цифры замирают через 25 недель после недели прихода, то есть примерно через полгода, в таблице это ровная лесенка залитых ячеек. Такие когорты считаем зрелыми и по ним ведем расчет LTV.
С января по конец июня 2025 года зрелых недельных когорт набралось 26. Сводка по ним:
Удержание в расчете сидит именно здесь. Когорта перестает прирастать не сразу: в этом проекте цифры замирают через 25 недель после недели прихода, то есть примерно через полгода, в таблице это ровная лесенка залитых ячеек. Такие когорты считаем зрелыми и по ним ведем расчет LTV.
С января по конец июня 2025 года зрелых недельных когорт набралось 26. Сводка по ним:
Регистрации после первой недели прибавляют четверть: часть людей приходит, уходит подумать и регистрируется позже. Оплаты за тот же горизонт вырастают в 3,6 раза. Первая неделя показала всего 28 процентов того, что эти когорты в итоге заплатили.
Фрагмент когортной таблицы регистраций по тем же неделям. Модель по данным реального проекта: значения изменены, пропорции сохранены. После недели прихода когорта добирает около четверти регистраций
По первой неделе этот сервис видел 13 оплат на 100 регистраций, через полгода их 37. Ценность регистрации по первому снимку занижена почти втрое.
Отдельно смотрите на разброс. Когорта с 10 по 16 марта за полгода набрала в 5,3 раза больше оплат, чем в свою неделю, когорта со 2 по 8 июня только в 2,6 раза. Одна неделя ничего не доказывает. Берите среднее по десятку когорт и больше, иначе LTV будет гулять вместе со случайностями конкретной недели.
За полугодовым окном таблица уже не прибавляет. Если подписчики платят и дальше, в расчет это не попадает, поэтому оценка выходит осторожной. Для решений по бюджету это скорее плюс: вы опираетесь на нижнюю границу ценности клиента.
За полугодовым окном таблица уже не прибавляет. Если подписчики платят и дальше, в расчет это не попадает, поэтому оценка выходит осторожной. Для решений по бюджету это скорее плюс: вы опираетесь на нижнюю границу ценности клиента.
Шаг 3. Переведите оплаты в рубли с поправкой на маржу
Когортная таблица дает количество, а экономике клиента SaaS нужны рубли. Расчет LTV на одну регистрацию собирается из четырех модулей:
Когортная таблица дает количество, а экономике клиента SaaS нужны рубли. Расчет LTV на одну регистрацию собирается из четырех модулей:
Формула получается короткой: LTV на регистрацию равен числу оплат на регистрацию, умноженному на средний платеж и на маржу. Для этого сервиса первый множитель уже известен, 0,37 за полгода. Нужна ценность платящего клиента, делите накопленные оплаты на число тех, кто заплатил хотя бы раз.
Маржу берите обязательно. Выручка без вычета себестоимости завышает прибыльность клиента: инфраструктура и эквайринг съедают часть каждого платежа, и за привлечение вы платите уже из остатка.
В нашей таблице есть слабое место, о котором стоит сказать честно. Оплаты в ней идут одной строкой, без разделения на первую покупку и продление. Для оценки LTV это не мешает, а вот причину роста так не разглядеть: то ли люди долго думают перед первой оплатой, то ли исправно продлевают подписку. Если собираете таблицу с нуля, сразу заведите две строки. Когда кривая просядет, будет понятно, куда копать.
Маржу берите обязательно. Выручка без вычета себестоимости завышает прибыльность клиента: инфраструктура и эквайринг съедают часть каждого платежа, и за привлечение вы платите уже из остатка.
В нашей таблице есть слабое место, о котором стоит сказать честно. Оплаты в ней идут одной строкой, без разделения на первую покупку и продление. Для оценки LTV это не мешает, а вот причину роста так не разглядеть: то ли люди долго думают перед первой оплатой, то ли исправно продлевают подписку. Если собираете таблицу с нуля, сразу заведите две строки. Когда кривая просядет, будет понятно, куда копать.
Шаг 4. Потолок цены привлечения выводится из LTV и срока окупаемости
Теперь к тому, сколько платить за клиента. Потолок стоимости привлечения на регистрацию равен LTV на регистрацию, деленному на целевое отношение LTV к CAC. Самый ходовой ориентир для SaaS 3 к 1: треть ценности клиента уходит на привлечение, остальное остается на команду, продукт и рост. При дорогом финансировании или слабой кассе планку поднимают.
Какой знаменатель брать, решает стратегия в рекламе. Если Директ оптимизируется на регистрацию, целевая цена конверсии в кампании и есть ваш потолок CAC на регистрацию. Если на оплату, пересчитайте потолок на платящего клиента: у этого сервиса в первую неделю на одну оплату приходится семь-восемь регистраций, и цена оплаты по кабинету выглядит пугающе высокой именно поэтому.
Второе ограничение касается времени. CAC payback, он же payback период SaaS, показывает, за сколько месяцев маржа с когорты возвращает расход на ее привлечение. Его видно в той же таблице: умножьте накопленные оплаты на средний платеж и маржу и найдите столбец, где сумма догнала бюджет, потраченный на эту неделю.
На февральской когорте это выглядит так. Через месяц у нее было около 60 процентов итоговых оплат, через 11 недель около 85. Основную отдачу сервис получает в первые два-три месяца, хвост добирается до полугода. Значит, и окупаемость привлечения стоит планировать на этом отрезке.
Теперь к тому, сколько платить за клиента. Потолок стоимости привлечения на регистрацию равен LTV на регистрацию, деленному на целевое отношение LTV к CAC. Самый ходовой ориентир для SaaS 3 к 1: треть ценности клиента уходит на привлечение, остальное остается на команду, продукт и рост. При дорогом финансировании или слабой кассе планку поднимают.
Какой знаменатель брать, решает стратегия в рекламе. Если Директ оптимизируется на регистрацию, целевая цена конверсии в кампании и есть ваш потолок CAC на регистрацию. Если на оплату, пересчитайте потолок на платящего клиента: у этого сервиса в первую неделю на одну оплату приходится семь-восемь регистраций, и цена оплаты по кабинету выглядит пугающе высокой именно поэтому.
Второе ограничение касается времени. CAC payback, он же payback период SaaS, показывает, за сколько месяцев маржа с когорты возвращает расход на ее привлечение. Его видно в той же таблице: умножьте накопленные оплаты на средний платеж и маржу и найдите столбец, где сумма догнала бюджет, потраченный на эту неделю.
На февральской когорте это выглядит так. Через месяц у нее было около 60 процентов итоговых оплат, через 11 недель около 85. Основную отдачу сервис получает в первые два-три месяца, хвост добирается до полугода. Значит, и окупаемость привлечения стоит планировать на этом отрезке.
“
В когортной таблице меня больше всего цепляет не итоговое число, а разброс между неделями. Одна мартовская когорта за полгода добрала в 5,3 раза больше оплат, чем в свою первую неделю, июньская только в 2,6. Если решать судьбу кампании по одной неделе, можно одинаково легко закрыть сильную и оставить слабую. Поэтому потолок цены привлечения я всегда считаю по среднему за много недель.
Когда цифры по когортам не сходятся с тем, что показывает рекламный кабинет, расчет LTV легко увести не туда. Такие случаи разбираем в Telegram Сайткрафт: пришлите свой вопрос про экономику клиента, посмотрим на конкретном примере.
Прислать вопрос для разбора На длинном цикле окупаемость канала по первой неделе занижена в разы
Здесь расчет упирается в ежедневную практику. Кабинет показывает оплаты по кампании за выбранный период. Если оценивать окупаемость привлечения по свежему периоду, кампании с долгим добором оплат выглядят убыточными, хотя через полгода отобьются. На этом проекте разница между первой неделей и итогом 3,6 раза: кампания, которая по первому снимку отбивает чуть больше четверти расхода, по факту может выйти в ноль.
Та же арифметика объясняет, почему месячная доля рекламных расходов у подписочного сервиса часто пугает. В расчет попадает только то, что успело оплатиться, продления еще впереди.
Проверить коэффициент можно на свежих когортах. Когорта с 3 по 9 ноября дала в свою неделю 128 оплат, по среднему добору ей положено около 460. Через семь недель у нее уже 388, это 84 процента прогноза, хотя зрелые когорты к такому возрасту набирали в среднем 73 процента итога. Неделя идет с опережением. Если соседние подтянутся так же, коэффициент добора пора обновить, а решения по свежим неделям можно принимать уже сейчас, не дожидаясь полугода.
Для решений по бюджету из этого следует несколько правил:
Здесь расчет упирается в ежедневную практику. Кабинет показывает оплаты по кампании за выбранный период. Если оценивать окупаемость привлечения по свежему периоду, кампании с долгим добором оплат выглядят убыточными, хотя через полгода отобьются. На этом проекте разница между первой неделей и итогом 3,6 раза: кампания, которая по первому снимку отбивает чуть больше четверти расхода, по факту может выйти в ноль.
Та же арифметика объясняет, почему месячная доля рекламных расходов у подписочного сервиса часто пугает. В расчет попадает только то, что успело оплатиться, продления еще впереди.
Проверить коэффициент можно на свежих когортах. Когорта с 3 по 9 ноября дала в свою неделю 128 оплат, по среднему добору ей положено около 460. Через семь недель у нее уже 388, это 84 процента прогноза, хотя зрелые когорты к такому возрасту набирали в среднем 73 процента итога. Неделя идет с опережением. Если соседние подтянутся так же, коэффициент добора пора обновить, а решения по свежим неделям можно принимать уже сейчас, не дожидаясь полугода.
Для решений по бюджету из этого следует несколько правил:
- Отключать кампанию по свежей неделе нельзя. Умножьте ее оплаты на средний коэффициент добора, для этого сервиса около 3,6, и только после этого сравнивайте с потолком цены привлечения.
- Масштабирование требует запаса. Расход идет сегодня, а маржа возвращается частями полгода, поэтому удвоение бюджета означает кассовый разрыв, который кто-то должен закрыть.
- Каналы сравнивайте на одинаковом горизонте.
- Коэффициент добора пересчитывайте хотя бы раз в квартал: тарифы, сезон и состав трафика сдвигают кривую.
Пять ошибок ломают расчет LTV и CAC
1. Считать по незрелым когортам. У когорты с 6 по 12 октября в первую неделю 117 оплат, к концу года уже 374, и строка продолжает расти. Взять ее цифру сегодня как итог значит занизить LTV.
2. Подставлять в формулу отток за пару месяцев.
3. Брать выручку вместо маржи. Клиент выглядит прибыльнее, чем есть, и потолок CAC уезжает вверх.
4. Считать стоимость привлечения клиента только по рекламному бюджету. В нее входят зарплаты тех, кто ведет каналы, сервисы аналитики и подрядчики. Без них CAC красивый, а касса с ним не согласна.
5. Смешивать каналы в одной когорте. Трафик из поиска, рекламы и рекомендаций может удерживаться по-разному, и общий средний LTV спрячет, какой источник на самом деле кормит сервис.
1. Считать по незрелым когортам. У когорты с 6 по 12 октября в первую неделю 117 оплат, к концу года уже 374, и строка продолжает расти. Взять ее цифру сегодня как итог значит занизить LTV.
2. Подставлять в формулу отток за пару месяцев.
3. Брать выручку вместо маржи. Клиент выглядит прибыльнее, чем есть, и потолок CAC уезжает вверх.
4. Считать стоимость привлечения клиента только по рекламному бюджету. В нее входят зарплаты тех, кто ведет каналы, сервисы аналитики и подрядчики. Без них CAC красивый, а касса с ним не согласна.
5. Смешивать каналы в одной когорте. Трафик из поиска, рекламы и рекомендаций может удерживаться по-разному, и общий средний LTV спрячет, какой источник на самом деле кормит сервис.
Первый расчет собирается из двух выгрузок и таблицы
Начните с того, что уже есть. Выгрузите регистрации и оплаты по неделям прихода, разложите их в две таблицы по схеме выше и добавляйте по столбцу раз в неделю. Уже через месяц станет видно, как быстро когорты добирают оплаты. Если история событий в аналитике есть за прошлые месяцы, таблицу можно собрать и задним числом, тогда зрелые когорты появятся сразу.
Параллельно попросите у финансов средний платеж и маржу. Этих двух цифр хватает, чтобы перевести когорты в рубли, посчитать ценность клиента SaaS и вывести потолок цены привлечения для каждого канала. Дальше это уже рабочий инструмент: с ним спор о бюджете идет вокруг цифр, а не ощущений.
Начните с того, что уже есть. Выгрузите регистрации и оплаты по неделям прихода, разложите их в две таблицы по схеме выше и добавляйте по столбцу раз в неделю. Уже через месяц станет видно, как быстро когорты добирают оплаты. Если история событий в аналитике есть за прошлые месяцы, таблицу можно собрать и задним числом, тогда зрелые когорты появятся сразу.
Параллельно попросите у финансов средний платеж и маржу. Этих двух цифр хватает, чтобы перевести когорты в рубли, посчитать ценность клиента SaaS и вывести потолок цены привлечения для каждого канала. Дальше это уже рабочий инструмент: с ним спор о бюджете идет вокруг цифр, а не ощущений.
Частые вопросы
Сумма, которую сервис зарабатывает на клиенте за все время подписки. Считать ее лучше по марже, тогда видна реальная прибыльность клиента.
По когортам и на том горизонте, который уже накопился. Три-четыре месяца данных дают нижнюю оценку, с ней можно принимать решения и уточнять ее каждый месяц. Формулу с оттоком на такой короткой истории лучше не трогать: отток еще не устоялся.
Чаще ориентируются на 3 к 1. Ниже 1 к 1 привлечение убыточно по определению. Если соотношение сильно выше трех, возможно, сервис недоинвестирует в рост и отдает рынок конкурентам.
Payback отвечает на вопрос когда, соотношение на вопрос сколько. Сервис может иметь отличное соотношение и при этом окупать клиента год, чего не выдержит касса.
Не больше LTV, деленного на ваше целевое соотношение. Если реклама оптимизируется на регистрации, считайте потолок на регистрацию, если на оплату, то на платящего.
Подходит, только шаг крупнее. Оплаты там приходят ступеньками раз в год, поэтому когорты удобнее вести по месяцам или кварталам, а горизонт брать хотя бы в два продления.
Сначала проверить сам расчет: зрелые ли когорты, маржа ли в формуле, все ли затраты в CAC. Если картина подтвердилась, у сервиса три рычага: дешевле привлекать, дольше удерживать или больше брать за подписку. Бюджет при этом не наращивать, пока соотношение не выправится.
Раз в квартал как минимум.
управляющий партнер агентства Сайткрафт
Отвечает за стратегию привлечения, экономику каналов и выбор модели роста для SaaS, онлайн-сервисов и B2B-платформ. Если хотите понять, доходят ли ваши письма до ЛПР и где теряются ответы, начните с разбора аутрича.
Об авторе
Дмитрий Шестаков
Что почитать дальше по теме
