Что такое RPV и как считать

Revenue Per Visitor (RPV) — средняя выручка на одного уникального посетителя за период:

RPV = Выручка / Число уникальных посетителей

Если за неделю магазин получил 3 000 000 ₽ выручки от 100 000 уникальных посетителей:

RPV = 3 000 000 / 100 000 = 30 ₽/посетитель

RPV — не «сколько платит каждый посетитель», а среднее значение по всем: большинство не купит ничего, меньшинство принесёт всю выручку.

RPV как произведение CR и AOV

RPV раскладывается на два компонента:

RPV = CR × AOV

При CR = 2% и AOV = 1 500 ₽: RPV = 0.02 × 1 500 = 30 ₽.

Это важно для интерпретации A/B-тестов: RPV может вырасти двумя путями — через рост CR, через рост AOV, или через оба одновременно. Смотреть только на один компонент, игнорируя другой, — риск неверного вывода.

Почему RPV — лучшая метрика для A/B-тестов

В e-commerce A/B-тестах часто возникает дилемма: что брать как primary metric — CR, AOV или выручку? RPV решает её:

Сценарий CR AOV RPV Правильный вывод
Рост CR, AOV без изменений Победа
Снижение CR, рост AOV Победа (не видна в CR)
Рост CR, снижение AOV → или ↓ Неоднозначно
Нет изменений Ничья

Совет: используйте RPV как primary metric, а CR и AOV — как secondary для объяснения механизма эффекта. Если RPV вырос, но только за счёт AOV при падении CR — важно понять, не ухудшилось ли пользовательское поведение в верхней воронке.

RPV в разрезе сегментов

Агрегированный RPV скрывает различия между сегментами. Если RPV вырос в тесте, полезно проверить:
— Одинаково ли вырос RPV у мобильных и десктопных пользователей?
— Отличается ли эффект у новых и вернувшихся?
— Есть ли категории, где изменение дало обратный эффект?

Разбивка RPV по сегментам — стандартный шаг post-test анализа.

Связь RPV с персонализацией

Персонализация рекомендаций влияет на оба компонента RPV:
CR растёт, потому что пользователь находит релевантный товар быстрее
AOV растёт за счёт cross-sell и upsell на релевантные позиции

Совместный эффект на RPV — мультипликативный, что объясняет высокий ROI персонализации при правильно настроенных экспериментах.