Как рассчитать LTV (Lifetime Value) для подписочного сервиса с ARPU = $10/мес и месячным churn = 5%?

Проверяет понимание продуктовых метрик и юнит-экономики.

Варианты ответа

• LTV = ARPU * 12 = $120 (годовой доход)
• LTV = ARPU / Churn Rate = $10 / 0.05 = $200. Формула работает при условии постоянного churn rate
• LTV нельзя рассчитать без данных о CAC
• LTV = ARPU * (1 - Churn) = $10 * 0.95 = $9.50

Как разобрать этот вопрос на собеседовании

Начни с бизнес-смысла: что метрика измеряет, как считается и какие у неё подводные камни (средние скрывают хвосты, выручка vs клиентский отток). Интервьюер проверяет, свяжешь ли ты метрику с решением — что ты сделаешь, если она вырастет или упадёт.

Это вопрос продвинутого уровня — на собеседовании по нему обычно идут уточняющие follow-up вопросы, поэтому держи в голове крайние случаи и альтернативные решения.

Тема вопроса — «Метрики». Чтобы подготовиться к похожим задачам, отрабатывай их на практике: справочник метрик помогает довести навык до автоматизма, а раздел вопросов — увидеть формулировки, которые реально встречаются на интервью аналитика данных.

Разбор ответа

Получить доступ к ответам — все вопросы →

Что дальше

• Справочник метрик →
• Все 3000+ вопросов с разбором →

Похожие вопросы из категории «Метрики»

• Перед due diligence инвестор спрашивает, какой риск концентрации выручки. Один клиент даёт 17 процентов (как WhatsApp у Twilio когда-то). Как ты посчитаешь концентрацию по топ-10, какие пороги считаются опасными и что предложишь делать, помня про подвох «в период роста доля топ-10 падает сама»?
• У маркетплейса эффективный take rate 15 процентов, и инвестор хочет понять, за счёт чего его растить, не отпугнув продавцов. Как ты разложишь take rate на слои (комиссия, реклама, эквайринг, fulfillment), где здесь pricing power и почему «поднять комиссию» — не первый ответ?
• Маркетплейс хвастается «оборотом 700 миллиардов» в питче. Почему инвесторы смотрят не на GMV, а на revenue, как связаны GMV, take rate и revenue, и как считать net GMV без возвратов и отмен?
• Клиент платит вам 200 долларов в месяц и кажется крупным, но на всю категорию тратит 1000. Как метрика share of wallet меняет взгляд на этот аккаунт по сравнению с выручкой на клиента, как её считать и где брать данные, и почему self-reported цифры из опросов врут?
• Клиент приносит 100 долларов в месяц, при этом хостинг, саппорт и эквайринг на него — 18. Посчитай contribution margin на клиента, объясни, чем он отличается от gross margin, что класть в переменные расходы и как CM помогает решить, масштабировать ли acquisition.
• Тебе нужно спрогнозировать LTV для свежих когорт, чтобы оправдать бюджет на CAC. Какой подход возьмёшь для подписки и какой для e-commerce (cohort decay, BG/NBD + Gamma-Gamma, ML), как провалидируешь модель и почему survivorship bias и оптимизм в питч-деках раздувают прогноз?
• После iOS 14.5 атрибуция по каналам поплыла, и ROAS перестал сходиться. Как метрика MER (вся выручка делить на весь маркетинговый спенд) спасает картину, какие halo-эффекты она ловит, а ROAS — нет, и почему смотреть нужно обе плюс MMM?
• У freemium-продукта 100k юзеров, из них платят 10k, выручка 500k в месяц. Посчитай ARPU и ARPPU, объясни, что значит ситуация «ARPPU стабилен, а ARPU падает», и для какого типа продукта (ad-based vs SaaS-подписка) какая из метрик важнее?

SQL-задачи по теме

• Прогноз LTV по когортам
• Полная unit-экономика по когортам
• Когортный LTV: выручка по месяцам жизни

Тестовые задания

• Contribution margin: считаем юнит-экономику заказа
• LTV и payback period: окупается ли привлечение

Полезные блог-статьи по теме

• MDE (Minimum Detectable Effect): формула и расчёт
• MAPE, WAPE, sMAPE: формулы точности прогноза с примерами
• Data Freshness: свежесть данных как метрика качества
• Collection Rate: формула, расчёт и SQL для аналитика