Как считать LTV
Базовая формула для e-commerce:
LTV = AOV × Частота покупок в год × Средний срок удержания (лет)
Пример:
AOV = 3 500 ₽
Частота = 4 покупки в год
Удержание = 2.5 года
LTV = 3 500 × 4 × 2.5 = 35 000 ₽
Для действующего бизнеса с историей данных используют когортный расчёт: берут когорту первой покупки и смотрят совокупную выручку по истечении 12, 24, 36 месяцев. Это точнее формульного подхода.
LTV и юнит-экономика
LTV — ключевой параметр для оценки допустимой стоимости привлечения клиента (CAC). Если CAC = 5 000 ₽, а LTV = 35 000 ₽, соотношение LTV:CAC = 7:1 — бизнес может агрессивно инвестировать в рост. Если LTV:CAC < 2:1 — каждый привлечённый клиент приносит убыток.
| Метрика | Хорошо | Тревожно |
|---|---|---|
| LTV:CAC | ≥ 3:1 | < 2:1 |
| Срок окупаемости CAC | < 12 месяцев | > 18 месяцев |
| LTV топ-сегмента / средний LTV | > 3× | < 1.5× |
Как персонализация влияет на LTV
LTV = AOV × Частота × Удержание. Персонализация воздействует на все три множителя:
- AOV — рекомендации cross-sell и upsell увеличивают чек за счёт сопутствующих товаров
- Частота — персонализированные триггеры и ретаргетинг возвращают клиентов чаще
- Удержание — релевантный опыт снижает churn: клиент находит нужное быстрее и реже уходит к конкурентам
Совет: считайте LTV не только в среднем, но и в разрезе сегментов (RFM-когорт). Топ-20% клиентов часто дают 60–80% выручки — их LTV и является реальным экономическим потолком CAC.
Ограничения метрики
LTV — прогнозная метрика, не факт. Реальный срок удержания неизвестен до конца жизненного цикла. На рынках с высокой конкуренцией LTV рассчитанный на исторических данных может систематически завышаться при ухудшении retention.