Рекламный бюджет по CAC и LTV

CAC окупается накопленной маржой клиента, а не выручкой. Предельный бюджет зависит от выбранного срока возврата, оттока и запаса на риск.

Дальше вы сможете привести CAC и LTV к одной денежной базе, построить двенадцать месяцев одной закрытой когорты и назначить предел рекламного бюджета по сроку окупаемости, а не по чужому красивому коэффициенту.

В статье вы узнаете:

• Почему CAC и LTV нужно считать на одной денежной базе
• Как срок окупаемости задаёт предельный CAC
• Когда окупится когорта со средним CAC 2400 ₽
• Почему одинаковое LTV/CAC скрывает разную скорость возврата
• Чем наблюдаемый LTV отличается от прогнозного
• Как назначить рабочий бюджет на привлечение

CAC и LTV нужно считать на одной денежной базе

CAC, или Customer Acquisition Cost, показывает средние расходы на одного нового платящего клиента. Сначала складывают относимые расходы маркетинга и продаж за сопоставимый период, затем делят их на число людей или компаний, которые впервые оплатили продукт.

CAC = расходы на привлечение / новые платящие клиенты

Клик, заявка и регистрация ещё не становятся клиентом. Повторный покупатель тоже не становится новым второй раз. Если за месяц реклама, зарплаты продаж и сервисы стоили 240 000 ₽ и дали 100 первых оплат, CAC равен 2400 ₽. Состав расходов можно отдельно проверить и рассчитать в калькуляторе CAC.

LTV, или Lifetime Value, описывает ценность отношений с клиентом за несколько периодов. Здесь начинается путаница. В одном отчёте LTV означает всю будущую выручку, в другом валовую маржу после переменных расходов, в третьем дисконтированный денежный поток уже за вычетом привлечения. Три числа могут быть рассчитаны без арифметических ошибок и всё равно отвечать на разные вопросы.

Здесь LTV по марже означает ожидаемую сумму выручки от клиента за вычетом переменных расходов на его заказы и обслуживание, но до вычета CAC и постоянных расходов. Такое определение позволяет поставить будущую маржу рядом с расходом на привлечение и не вычесть CAC дважды.

Представьте подписку за 1000 ₽ в месяц. Если платёж требует 300 ₽ переменных расходов на инфраструктуру, поддержку и комиссию, клиент оставляет 700 ₽ маржи. Для возврата CAC работают именно эти 700 ₽, а не вся тысяча. Если нужно сначала найти маржу по цене и расходам, поможет калькулятор маржи и наценки.

В академической литературе CLV часто определяют как приведённую стоимость будущих денежных потоков от отношений с клиентом. Один из ранних управленческих смыслов этой модели как раз состоял в оценке допустимых расходов на привлечение [Malthouse, 2009]. Поэтому перед сравнением достаточно подписать три вещи: какую денежную базу вы называете LTV, до какой даты считаете и входит ли CAC внутрь результата.

Выбранный срок окупаемости задаёт предельный CAC

Прямой предел расходов на привлечение равен марже, которую клиент успеет принести за выбранный горизонт. Если бизнес требует вернуть рекламу за четыре месяца, нельзя оправдывать CAC доходом пятого года. Деньги на рекламный кабинет, зарплату продаж и производство объявлений уже ушли, а далёкий LTV пока существует только в прогнозе.

Предельный CAC за срок H = накопленная маржа клиента до конца срока H

Это граница прямой окупаемости, а не готовый целевой бюджет. Если потратить весь ожидаемый LTV на привлечение, после переменных расходов останется ноль на аренду, разработку, управление, налоги, ошибку прогноза и прибыль. Рабочий CAC должен быть ниже предельного на тот запас, который нужен конкретной модели.

Соотношение LTV/CAC показывает размер ожидаемой маржи относительно стоимости входа. Значение 3 означает, что модель обещает три рубля маржи до CAC на каждый рубль привлечения. Это полезное описание сценария, но не закон природы и не разрешение автоматически увеличить рекламу. Один бизнес выдержит длинный возврат благодаря запасу денег, другой остановится раньше из-за кассового разрыва. Отдельный пример показывает, почему прибыль есть, а денег на следующий цикл не хватает.

Срок окупаемости отвечает на календарный вопрос: в каком месяце накопленная маржа сравняется с CAC. Он не видит ценность после этой даты. LTV/CAC видит общий размер, но прячет время. Для решения нужны оба показателя: сколько вернётся и когда.

Одна когорта возвращает CAC к концу четвёртого месяца

Возьмём учебную подписку. В январе бизнес привлёк 100 новых платящих клиентов и потратил 240 000 ₽, поэтому CAC равен 2400 ₽. Каждый активный клиент приносит 1000 ₽ выручки за полный месяц и оставляет 700 ₽ маржи. В конце каждого месяца уходит 10% активной группы.

Когорта закрыта: февральские и мартовские продажи в неё не добавляются. Возвратов и реактиваций нет, тариф не меняется, постоянные расходы и дисконтирование пока вынесены за скобки. Дробное число активных клиентов обозначает математическое ожидание для повторяемых больших групп, а не попытку найти в CRM 72,9 человека. Денежные столбцы рассчитаны по неокруглённой когорте, хотя число активных для чтения показано с одним знаком после запятой.

После трёх месяцев один исходный клиент принёс ожидаемые 1897 ₽ маржи, то есть до возврата CAC не хватает 503 ₽. Четвёртый месяц добавляет 510,30 ₽ и поднимает накопленный результат до 2407,30 ₽. Привлечение окупается в четвёртом месяце, а при равномерном поступлении маржи практически в его конце.

Простое деление 2400 / 700 обещает 3,43 месяца. Оно считает, будто вся январская сотня продолжает платить. Когортная модель учитывает уход, поэтому каждый следующий месяц приносит меньше предыдущего. Если максимальный срок возврата равен трём месяцам, допустимый CAC в этом сценарии составляет лишь 1897 ₽. При четырёх месяцах предел вырастает до 2407 ₽, при двенадцати до 5023 ₽.

Траекторию можно повторить от исходной базы: активные клиенты каждого месяца равны предыдущему значению × 0,90. Фактический отток исходной группы полезно сначала посчитать отдельно от новых клиентов, иначе рост продаж замаскирует уход январской когорты. На отдельном годовом примере видно, сколько клиентов останется при 5% оттока в месяц и почему этот процент нельзя просто умножить на двенадцать.

Одинаковое LTV/CAC может возвращать деньги с разной скоростью

Если маржа активного клиента равна 700 ₽, а постоянный месячный отток 10%, сумма бесконечной геометрической прогрессии даёт прогноз 700 / 0,10 = 7000 ₽. При CAC 2400 ₽ прогнозное LTV/CAC равно 2,92. На ограниченном горизонте двенадцати месяцев LTV составляет 5023 ₽, а отношение 2,09.

LTV по выручке в той же модели равен 1000 / 0,10 = 10 000 ₽. Отношение выручки к CAC вырастает до 4,17, хотя в кассе не появилось ни одного нового рубля. Просто из расчёта исчезли переменные расходы по 300 ₽ за каждый активный месяц. Красивый коэффициент получился заменой базы, а не улучшением бизнеса.

Теперь представим второй продукт. Он оставляет 350 ₽ маржи в месяц и теряет 5% клиентов. Прогнозный LTV снова равен 7000 ₽, потому что 350 / 0,05 = 7000. При том же CAC отношение останется 2,92, но накопленная маржа пересечёт 2400 ₽ только в девятом месяце. Два продукта одинаковы на карточке LTV/CAC и сильно различаются по потребности в оборотных деньгах.

Положительная разница между LTV и CAC тоже не равна чистой прибыли бизнеса. Она ещё должна покрыть расходы, которые не вошли в маржу клиента. Если команда, разработка и аренда стоят 600 000 ₽ в месяц, несколько прибыльных когорт могут не набрать нужного объёма. Для общей проверки пригодится точка безубыточности за период, а широкую модель цены, конверсий и повторных продаж можно собрать в калькуляторе юнит-экономики.

Наблюдаемый LTV заканчивается сегодня, прогнозный продолжается в модели

Через четыре месяца январская когорта успела накопить 2407 ₽ маржи на исходного клиента. Это наблюдаемое значение за четыре месяца, если таблица построена по фактическим платежам и расходам. Называть его полным пожизненным LTV рано: часть клиентов остаётся активной и продолжит платить.

Оставшийся хвост приходится прогнозировать. В учебном примере мы сохраняем отток 10% навсегда, постоянную маржу 700 ₽ и не дисконтируем будущие деньги. Так получается 7000 ₽. Формула удобна как базовый сценарий, но каждое её слово является допущением.

Реальные клиенты неодинаковы. Часть уходит после первого платежа, часть остаётся годами, а доля устойчивых клиентов внутри выжившей группы постепенно растёт. Исследование контрактных клиентских баз показывает, что когортное удержание часто меняется со временем, поэтому одна постоянная ставка способна сместить оценку остаточной ценности [Fader, Hardie, 2010].

Поэтому полезно хранить два столбца. В первом находится накопленная фактическая маржа когорты на дату отчёта. Во втором прогноз оставшегося срока с названием модели и сценарием: осторожным, базовым или сильным. Когда когорта взрослеет, фактическая часть растёт, а неопределённый хвост сокращается.

Формула 1 / churn не сообщает срок жизни конкретного клиента. Она даёт среднее ожидание при постоянной вероятности ухода и одинаковых периодах. Для магазина без подписки уход часто вообще не наблюдается напрямую: клиент может вернуться через полгода. Тогда LTV строят по повторным заказам, возвратам и марже когорты, а не назначают каждому молчаливому покупателю дату смерти.

Среднее по компании тоже требует проверки. Каналы, тарифы и страны могут иметь разный CAC, retention и маржу. Blended CAC полезен для общего бюджета, но плох для отключения конкретной кампании. Смена долей каналов способна улучшить среднее даже при ухудшении каждого канала, тот же механизм подробно показан в статье о парадоксе Симпсона и весах групп.

Длинный прогноз стоит привести к сегодняшней стоимости. Для нескольких лет будущую маржу уменьшают на ставку за ожидание и риск, сохраняя одинаковый шаг времени. Такой поток можно отдельно проверить в калькуляторе NPV. Для короткого учебного горизонта в двенадцать месяцев мы оставили дисконтирование за рамками, чтобы не смешивать два механизма в одной таблице.

Рабочий бюджет строится от когорты к решению

Для первой управленческой версии не нужна модель на сто параметров. Нужны одинаковые определения и календарь, на котором виден возврат денег.

1. Посчитайте CAC. Сложите относимые расходы маркетинга и продаж и разделите их только на новых платящих клиентов сопоставимого цикла сделки.
2. Закройте когорту. Объедините клиентов по месяцу первой оплаты и не добавляйте в эту группу будущие продажи.
3. Найдите маржу периода. Из платежей вычтите возвраты, комиссию, себестоимость и переменные расходы на обслуживание.
4. Постройте накопление. Для каждого месяца разделите маржу оставшейся когорты на исходное число привлечённых клиентов и сложите месяцы по порядку.
5. Отметьте окупаемость. Первый месяц, в котором накопленная маржа сравнялась с CAC, становится payback period.
6. Отделите факт от хвоста. Фактические месяцы оставьте наблюдаемыми, будущие посчитайте минимум в трёх сценариях и подпишите горизонт.
7. Назначьте запас. Выберите срок возврата, вычтите из предельного CAC резерв на постоянные расходы, риск и целевую прибыль, затем проверьте решение на сегментах.

Лаг между рекламой и оплатой требует отдельной дисциплины. B2B-расходы января могут дать договор только в марте, поэтому календарный CAC одного месяца сопоставит чужие затраты и клиентов. В таком случае связывайте расход со сделкой по атрибуции или берите окно, которое покрывает обычный цикл продаж. Методика важнее видимости точности до рубля.

Возвраты и реактивации тоже лучше держать отдельными потоками. Полностью отменённая первая покупка уменьшает число состоявшихся клиентов и маржу. Вернувшийся старый клиент приносит новую ценность, но не должен второй раз улучшать знаменатель CAC. Иначе один человек одновременно станет дешёвым новым клиентом и доказательством хорошего удержания.

Что хочется сказать в конце. Максимальный CAC не лежит в отраслевой таблице. Он лежит на вашей кривой накопленной маржи в том месяце, к которому бизнес обязан вернуть деньги. Постройте одну закрытую когорту, отметьте 3, 6 и 12 месяцев, затем сравните эти пределы с фактическим CAC. После такого расчёта рекламный бюджет перестаёт быть верой в LTV и становится проверяемым решением.

Есть что добавить?

Напишите своё мнение, комментарий или предложение.