Юнит-экономика для основателя 2026: считаем на пальцах — LTV, CAC, когорты

Зачем считать юнит-экономику

За последние годы я запустил и закрыл несколько стартапов и SaaS-продуктов. И знаете, что общего у всех закрытых? У них была выручка. Иногда даже растущая выручка. И при этом они умирали. Потому что выручка — это тщеславная метрика, которая ничего не говорит о том, зарабатываете вы или просто красиво прожигаете деньги инвесторов и свои собственные.

Юнит-экономика отвечает на единственный честный вопрос: что происходит, когда вы продаёте одну дополнительную единицу — одного клиента, один заказ, одну подписку. Вы на ней зарабатываете или теряете? Если на каждом клиенте вы теряете 200 ₽, то привлечение тысячи клиентов даст вам не рост, а минус 200 тысяч рублей, только быстрее и масштабнее.

Это звучит банально, но 80% основателей, с которыми я общался, не могли назвать свою юнит-экономику. Они знали выручку, знали расходы на рекламу, знали остаток на счёте. Но связать это в формулу «сколько я зарабатываю на одном клиенте за всё время» — не могли. А именно эта формула определяет, выживет бизнес или нет.

Главная ловушка такая: пока вы маленькие, убыток на юните незаметен. Вы тратите 50 тысяч на рекламу, получаете 30 клиентов, видите выручку и радуетесь. А то, что каждый клиент приносит меньше, чем стоил, — это спрятано в общем котле. Как только вы заливаете в этот котёл серьёзные деньги на масштабирование, отрицательная экономика выходит наружу и сжигает всё за месяцы.

Я видел стартап, который поднял раунд, начал агрессивно расти, утроил выручку за полгода — и обанкротился. Потому что LTV/CAC у них был 0,7. Каждый новый клиент углублял яму. Чем быстрее росли, тем быстрее падали. Если бы они посчитали юнит-экономику до масштабирования, они бы сначала починили продукт, а потом разгонялись.

Поэтому юнит-экономика — это не бухгалтерия для отчётности. Это система раннего предупреждения. Она говорит вам: «можно жать на газ» или «сначала почини двигатель». В этой статье я разберу её на пальцах, с формулами и реальными цифрами в рублях, чтобы любой основатель мог посчитать свою экономику за вечер.

Что такое юнит и как его выбрать

Прежде чем считать, нужно определить, что у вас за юнит. Юнит — это та самая «одна единица», на которой вы зарабатываете или теряете. И от выбора юнита зависит вся дальнейшая математика. Ошибётесь здесь — все расчёты будут бесполезны.

Есть три классических типа юнита, и они привязаны к модели бизнеса.

Один клиент (customer). Подходит для бизнесов, где клиент покупает многократно и важна вся история отношений. SaaS по подписке, барбершоп, автосервис, доставка еды. Здесь юнит — это человек за всё время, что он с вами. Мы считаем, сколько он суммарно заплатит и сколько стоило его привлечь и удержать.

Один заказ (order/transaction). Подходит для бизнесов с разовыми или редкими покупками, где сложно прогнозировать повторы. Интернет-магазин, маркетплейс, разовые услуги. Здесь юнит — это одна транзакция. Мы считаем маржу на одном заказе. Хотя даже в e-com правильнее считать на уровне клиента, но начать можно с заказа.

Одна подписка (subscription). Для SaaS и подписочных сервисов. Близко к «клиенту», но фокус на recurring-доходе: MRR (месячная регулярная выручка), churn, expansion. Один платящий аккаунт — это юнит.

Мой совет: если сомневаетесь, считайте на уровне клиента, а не заказа. Заказ показывает только мгновенную маржу, а бизнес живёт на повторных покупках. Магазин, который теряет на первом заказе, но возвращает клиента 5 раз, — здоровый. Магазин, который зарабатывает на первом заказе, но клиент уходит навсегда, — мёртвый. Уровень клиента вскрывает эту разницу, уровень заказа — нет.

Ключевые метрики

Прежде чем мы начнём считать LTV и CAC, разберём базовый словарь. Без этих терминов дальше будет каша. Я даю определения максимально приземлённо, так, как сам их использую.

CAC (Customer Acquisition Cost) — сколько стоит привлечь одного платящего клиента. Все расходы на маркетинг и продажи за период, делённые на число привлечённых клиентов.

LTV (Lifetime Value), иногда CLV — сколько суммарной прибыли (или выручки) приносит клиент за всё время отношений с вами.

ARPU (Average Revenue Per User) — средняя выручка с одного пользователя за период (обычно месяц). Для платящих — ARPPU (Average Revenue Per Paying User).

AOV (Average Order Value) — средний чек, средняя сумма одного заказа. Главная метрика для e-com.

COGS (Cost of Goods Sold) — себестоимость проданного: закупка товара, оплата серверов на этого клиента, комиссии платёжных систем, доставка. Прямые переменные расходы на единицу.

Gross Margin (валовая маржа) — (выручка − COGS) / выручка, в процентах. Сколько остаётся после прямой себестоимости. У SaaS обычно 70-90%, у e-com 20-40%, у маркетплейсов зависит от take rate.

Churn rate — отток, доля клиентов, ушедших за период. Если из 100 клиентов за месяц ушло 5, churn = 5%.

Retention rate — удержание, обратная сторона churn. Доля оставшихся. При churn 5% retention = 95%.

Эти пять метрик — фундамент. Всё остальное считается из них. Дальше разберём CAC и LTV подробно, потому что именно в них основатели делают больше всего ошибок.

CAC — стоимость привлечения клиента

CAC кажется простым: потратил на рекламу — раздели на число клиентов. Но именно здесь основатели врут себе чаще всего, причём не нарочно. Они считают «грязный» CAC, который занижает реальную стоимость, и потом удивляются, почему денег нет.

Честная формула CAC включает ВСЕ расходы на привлечение, а не только бюджет рекламного кабинета. Это: рекламный бюджет (Я.Директ, VK Реклама, таргет), зарплаты маркетологов и продажников (с налогами), стоимость инструментов (CRM, аналитика, сервисы рассылок), затраты на контент и креативы, комиссии партнёрам и реферальные выплаты.

Базовая формула:

// CAC = все расходы на привлечение / число новых платящих клиентов

function calcCAC({ adSpend, salaries, tools, content, referrals }, newCustomers) {
  const totalAcquisitionCost =
    adSpend + salaries + tools + content + referrals;
  return totalAcquisitionCost / newCustomers;
}

// Пример: SaaS за месяц
const cac = calcCAC(
  {
    adSpend:   300000,  // Я.Директ + VK Реклама
    salaries:  150000,  // маркетолог + продажник с налогами
    tools:      20000,  // CRM, аналитика, рассылки
    content:    40000,  // дизайнер, копирайтер, видео
    referrals:  30000,  // выплаты по реферальной программе
  },
  120  // привлекли 120 новых платящих клиентов
);

console.log(cac); // 4500 ₽ за клиента (а не 2500, если считать только рекламу)

Обратите внимание на разницу: «грязный» CAC (только реклама) дал бы 300000/120 = 2500 ₽. А честный CAC — 4500 ₽. Это 80% разницы. Если вы строите экономику на грязном CAC, вы недосчитываете 2000 ₽ на каждом клиенте, и при тысяче клиентов это 2 миллиона недосчитанных расходов.

Ещё важный нюанс — считать CAC отдельно по каналам. Средний CAC по всем каналам — это снова «средняя температура по больнице». Один канал может давать клиентов по 1500 ₽, другой — по 8000 ₽. Знание разбивки позволяет лить деньги в дешёвый канал и резать дорогой.

Видите таргет в Telegram с CAC 8750 ₽? Если ваш LTV меньше 26 тысяч, этот канал убыточен по правилу LTV/CAC ≥ 3. Без разбивки по каналам вы бы продолжали его финансировать из общего котла и не понимали, почему экономика не сходится.

LTV — пожизненная ценность

LTV — самая важная и самая часто завышаемая метрика. Основатели любят рисовать большой LTV, потому что он оправдывает большой CAC. «Да, клиент стоит 10 тысяч, но он принесёт 100 тысяч за жизнь!» — и часто это фантазия, не подтверждённая данными.

Я расскажу три способа считать LTV, от простого к точному.

Способ 1: упрощённый, через срок жизни. Подходит для быстрой прикидки. Берём средний доход с клиента в месяц, умножаем на валовую маржу (чтобы считать прибыль, а не выручку) и на средний срок жизни клиента в месяцах.

# Python — три способа расчёта LTV

# Способ 1: через срок жизни клиента
def ltv_simple(arpu_month, gross_margin, lifetime_months):
    return arpu_month * gross_margin * lifetime_months

# Пример SaaS: 2000 ₽/мес, маржа 80%, живёт 20 месяцев
print(ltv_simple(2000, 0.80, 20))  # 32 000 ₽


# Способ 2: через churn (1 / churn = средний срок жизни)
def ltv_churn(arpu_month, gross_margin, monthly_churn):
    lifetime = 1 / monthly_churn  # при churn 5% => 20 месяцев
    return arpu_month * gross_margin * lifetime

print(ltv_churn(2000, 0.80, 0.05))  # 32 000 ₽


# Способ 3: с учётом ставки дисконтирования (для длинных горизонтов)
def ltv_discounted(arpu_month, gross_margin, monthly_churn, discount=0.01):
    # деньги завтра дешевле денег сегодня
    margin_per_month = arpu_month * gross_margin
    # формула геометрической прогрессии с дисконтом
    return margin_per_month * ((1 - monthly_churn) / (monthly_churn + discount))

print(round(ltv_discounted(2000, 0.80, 0.05)))  # ~25 333 ₽ (консервативнее)

Способ 1 (через срок жизни) — самый простой, но требует знать срок жизни клиента, который вы можете не знать, если бизнесу меньше года.

Способ 2 (через churn) — мой любимый для SaaS. Средний срок жизни = 1 / месячный churn. При churn 5% клиент живёт в среднем 20 месяцев. Это математически корректно и опирается на метрику, которую вы можете измерить уже через 2-3 месяца.

Способ 3 (с дисконтированием) — для серьёзных расчётов на длинных горизонтах. Деньги, которые клиент заплатит через 3 года, стоят сегодня меньше из-за инфляции и риска. Дисконт делает LTV консервативнее и честнее. Для большинства основателей способ 2 достаточен, но если вы привлекаете инвестиции, считайте способом 3.

Критично важно: считайте LTV в прибыли (с учётом маржи), а не в выручке. LTV в выручке — это красивое число для презентаций, но для принятия решений оно опасно. Если клиент платит 2000 ₽, но себестоимость его обслуживания 1500 ₽, то ваша маржа всего 25%, и LTV в прибыли в 4 раза меньше, чем в выручке.

Золотое правило LTV/CAC ≥ 3

Теперь, когда мы умеем считать LTV и CAC, появляется главное соотношение всей юнит-экономики: LTV/CAC. Это коэффициент, который за одну цифру говорит, здоров ли ваш бизнес.

Индустриальный стандарт: LTV/CAC должно быть не меньше 3. Это значит, что клиент приносит как минимум втрое больше, чем стоило его привлечь.

Парадокс, который многие не понимают: слишком высокий LTV/CAC — это тоже плохо. Если у вас 8 или 10, это сигнал, что вы недоинвестируете в рост. Вы могли бы привлекать больше клиентов, тратить больше на маркетинг, расти быстрее — и всё равно оставаться прибыльными. Слишком осторожная экономика означает упущенный рост, который заберут конкуренты.

Почему именно 3, а не 1? Потому что между «привлёк клиента» и «получил с него всю прибыль» лежат месяцы и годы. За это время будут непредвиденные расходы, часть клиентов уйдёт раньше прогноза, появятся накладные расходы (аренда, бухгалтерия, разработка). Запас 3х покрывает эти риски и оставляет деньги на развитие. Соотношение 1х означает, что вы работаете в ноль на бумаге и в минус на практике.

Срок окупаемости CAC (CAC Payback)

LTV/CAC говорит, окупится ли клиент в принципе. Но не говорит — когда. А время критично, потому что вы платите за привлечение сегодня, а возвращаете деньги месяцами. Всё это время деньги заморожены, и вам нужен оборотный капитал, чтобы дожить до окупаемости.

CAC Payback Period — это сколько месяцев нужно, чтобы клиент окупил стоимость своего привлечения.

// CAC Payback = CAC / (месячная прибыль с клиента)

function cacPayback(cac, arpuMonth, grossMargin) {
  const monthlyProfit = arpuMonth * grossMargin;
  return cac / monthlyProfit; // в месяцах
}

// Пример: CAC 4500 ₽, клиент платит 2000 ₽/мес, маржа 80%
const payback = cacPayback(4500, 2000, 0.80);
console.log(payback); // 2.8 месяца — отлично

Ориентиры по индустриям: для SaaS здоровый payback — до 12 месяцев, отличный — до 6. Для e-com в идеале клиент должен окупаться с первого-второго заказа. Для бизнесов с подпиской и низким чеком — до 18 месяцев допустимо, если churn низкий.

Почему payback так важен на практике? Представьте: у вас отличный LTV/CAC = 5, но payback 24 месяца. Чтобы привлечь 100 клиентов в месяц, вам нужно профинансировать 24 месяца их жизни, прежде чем первые начнут приносить прибыль. Это огромный кассовый разрыв. Без серьёзного оборотного капитала или инвестиций вы упрётесь в нехватку денег раньше, чем экономика сойдётся.

Я на своём опыте усвоил: лучше иметь LTV/CAC = 3 с payback 4 месяца, чем LTV/CAC = 6 с payback 20 месяцев. Первый вариант позволяет реинвестировать прибыль и расти на свои. Второй требует постоянного внешнего финансирования и держит вас в зависимости от инвесторов.

Когортный анализ (retention, churn)

Всё, что мы считали до сих пор, опиралось на средние значения. А средние врут. Самый мощный инструмент для понимания реальной экономики — когортный анализ. Когорта — это группа клиентов, пришедших в один период (например, в один месяц). Мы отслеживаем, как каждая когорта ведёт себя со временем.

Зачем это нужно? Средний churn 5% может скрывать, что новые клиенты уходят со скоростью 15%, а старые — 1%. Или что когорта из марта удерживается отлично, а из мая — отвратительно (потому что вы изменили рекламу и привели не тех людей). Когорты вскрывают это, средние — прячут.

Вот таблица retention по когортам SaaS-продукта. По строкам — месяц прихода когорты, по столбцам — сколько процентов остались через N месяцев.

Что я читаю в этой таблице. Во-первых, retention улучшается от когорты к когорте: январь на +3 мес держал 68%, а апрель уже 78%. Это значит, продукт стал лучше или вы стали привлекать более подходящих клиентов. Во-вторых, главный отток происходит в первый месяц (10-20%) — это типично, люди пробуют и уходят. В-третьих, после 3-го месяца кривая выполаживается: кто остался, тот лояльный.

Самое ценное — увидеть, на каком уровне retention стабилизируется. Если кривая выходит на плато 60% — у вас здоровое ядро. Если стремится к нулю — у вас «дырявое ведро», и сколько ни лей новых клиентов, они вытекают. Масштабировать дырявое ведро бессмысленно.

# Python — расчёт LTV из реальной когортной кривой retention
# Это точнее, чем формула через средний churn

def ltv_from_cohort(arpu_month, gross_margin, retention_curve):
    """retention_curve — список долей оставшихся по месяцам [1.0, 0.85, ...]"""
    margin_per_month = arpu_month * gross_margin
    # суммируем выручку с учётом того, сколько клиентов дожило до месяца
    total = sum(margin_per_month * r for r in retention_curve)
    return round(total)

# Когорта марта: 2000 ₽/мес, маржа 80%
march_retention = [1.0, 0.85, 0.78, 0.73, 0.70, 0.68, 0.67]
print(ltv_from_cohort(2000, 0.80, march_retention))  # 8 016 ₽ за 7 месяцев

Расчёт LTV из реальной когорты — самый честный способ. Вместо предположения о среднем churn вы используете фактические данные о том, сколько клиентов дожило до каждого месяца. Это убирает оптимизм из расчётов и даёт цифру, которой можно доверять.

Contribution margin (вклад на покрытие)

Contribution margin, или вклад на покрытие, — это сколько денег остаётся с одной продажи после вычета всех переменных расходов, чтобы покрывать постоянные расходы и формировать прибыль. Это мостик между юнит-экономикой и точкой безубыточности.

Формула простая: contribution margin = цена − переменные расходы на единицу. Переменные расходы — это всё, что растёт вместе с числом продаж: себестоимость товара, доставка, упаковка, комиссия эквайринга, переменная часть зарплат.

// Contribution margin — абсолютный и в процентах

function contributionMargin(price, variableCosts) {
  const cmAbsolute = price - variableCosts;       // в рублях на единицу
  const cmRatio = cmAbsolute / price;             // в процентах
  return { cmAbsolute, cmRatio };
}

// Пример интернет-магазина: товар продаётся за 3000 ₽
// переменные расходы: 1500 закупка + 300 доставка + 90 эквайринг(3%) + 100 упаковка
const variableCosts = 1500 + 300 + 90 + 100;      // = 1990 ₽
const cm = contributionMargin(3000, variableCosts);

console.log(cm);
// cmAbsolute: 1010 ₽ — столько остаётся с одного заказа на покрытие постоянных расходов
// cmRatio: 0.337 — 33,7% от цены

Важно не путать contribution margin с прибылью. Это НЕ прибыль. Это вклад на покрытие постоянных расходов (аренда, оклады, реклама, разработка). Прибыль появляется только после того, как суммарный вклад всех продаж покрыл все постоянные расходы. До этого момента вы в убытке, даже если каждая отдельная продажа имеет положительный contribution margin.

Почему это ключевая метрика? Потому что отрицательный contribution margin = смерть. Если вы продаёте товар дешевле, чем его переменная себестоимость, никакой объём вас не спасёт — каждая продажа углубляет убыток. А положительный contribution margin означает, что в принципе можно выйти в прибыль, нарастив объём. Это первое, что я проверяю в любом бизнесе.

Точка безубыточности

Точка безубыточности (break-even point) — это объём продаж, при котором суммарный вклад на покрытие равен постоянным расходам. То есть вы не зарабатываете, но и не теряете. Каждая продажа выше этой точки — прибыль, каждая ниже — убыток.

Формула: точка безубыточности (в единицах) = постоянные расходы / contribution margin на единицу.

// Точка безубыточности в единицах и в рублях

function breakEven(fixedCosts, contributionMarginPerUnit, pricePerUnit) {
  const unitsToBreakEven = fixedCosts / contributionMarginPerUnit;
  const revenueToBreakEven = unitsToBreakEven * pricePerUnit;
  return {
    units: Math.ceil(unitsToBreakEven),
    revenue: Math.round(revenueToBreakEven),
  };
}

// Интернет-магазин: постоянные расходы 400 000 ₽/мес
// contribution margin 1010 ₽/заказ, цена 3000 ₽
const be = breakEven(400000, 1010, 3000);
console.log(be);
// units: 397 заказов в месяц, чтобы выйти в ноль
// revenue: 1 188 119 ₽ выручки в месяц

Разберём на примере. Магазин с постоянными расходами 400 тысяч в месяц (аренда склада, зарплаты, реклама, ПО) и вкладом 1010 ₽ с заказа должен делать 397 заказов в месяц только чтобы не уйти в минус. Каждый заказ выше 397-го приносит чистые 1010 ₽ прибыли. Если магазин делает 300 заказов — он теряет около 98 тысяч в месяц.

Эта таблица — самая отрезвляющая вещь для основателя. Она показывает, что прибыль не растёт линейно с выручкой. До точки безубыточности вы доплачиваете за право работать. После неё каждый дополнительный заказ почти полностью идёт в прибыль (потому что постоянные расходы уже покрыты). Вот почему масштаб так важен: разница между 500 и 800 заказами — это разница между 105 и 408 тысячами прибыли при том же contribution margin.

Полный разбор: SaaS-стартап на цифрах

Соберём всё вместе на сквозном примере. Допустим, мы запускаем SaaS для управления записью клиентов в малом бизнесе. Подписка 2000 ₽/мес.

Исходные данные за месяц: привлекли 120 платящих клиентов; расходы на привлечение (с зарплатами, инструментами, рефералами) — 540 тысяч ₽; средний чек 2000 ₽/мес; валовая маржа 80% (серверы, поддержка, эквайринг съедают 20%); месячный churn 5%; постоянные расходы (разработка, офис, админ) — 600 тысяч ₽/мес.

Что говорит эта математика. LTV/CAC = 7,1 — экономика на юните великолепная, даже слишком. Это сигнал, что мы недоинвестируем в рост и можем тратить на привлечение в 2 раза больше, оставаясь здоровыми. Payback 2,8 месяца — превосходно, деньги возвращаются быстро, кассовый разрыв минимальный.

Но точка безубыточности — 375 активных платящих клиентов. У нас приходит 120 в месяц, churn 5%, значит чистый прирост сначала большой, но с ростом базы отток в абсолюте растёт. При 375 клиентах отток составит около 19 человек в месяц — нужно привлекать минимум столько, чтобы держать уровень. До 375 клиентов компания убыточна на уровне постоянных расходов, несмотря на отличную юнит-экономику. Это нормально: юнит здоров, нужно просто набрать массу.

Вывод по этому SaaS: экономика здоровая, надо агрессивно масштабировать привлечение (можно даже повысить CAC), быстрее добежать до 375 клиентов и выйти в прибыль. Это и есть момент «жать на газ».

Полный разбор: интернет-магазин на цифрах

Теперь e-com, где экономика обычно жёстче. Магазин нишевых товаров, средний чек 3000 ₽.

Исходные данные: AOV 3000 ₽; переменные расходы на заказ 1990 ₽ (закупка 1500, доставка 300, эквайринг 90, упаковка 100); CAC первого заказа 1200 ₽; в среднем клиент делает 2,5 заказа за год; постоянные расходы 400 тысяч ₽/мес.

Вот это типичная картина e-com и главная ловушка. На первом заказе магазин теряет 190 ₽ (вклад 1010 минус CAC 1200). Если смотреть только на первый заказ, бизнес кажется убыточным. Но клиент делает в среднем 2,5 заказа, и суммарный LTV в прибыли 2525 ₽ перекрывает CAC. LTV/CAC = 2,1 — это зона выживания, но не уверенного роста (нужно ≥ 3).

Что делать с таким магазином? Три рычага. Первый — поднять частоту повторных покупок с 2,5 до 3,5 заказа (email-рассылки, программа лояльности, ретеншн). Это поднимет LTV до 3535 ₽ и LTV/CAC до 2,9. Второй — снизить CAC с 1200 до 900 (оптимизация каналов, реферальная программа). Это даст LTV/CAC = 2,8. Третий — поднять AOV допродажами и бандлами, увеличив contribution margin.

Если применить все три рычага одновременно (частота 3,5, CAC 900, AOV +500), магазин уверенно перешагнёт LTV/CAC = 3 и станет здоровым. Вот ровно в этом и заключается работа с юнит-экономикой: не просто посчитать, а понять, какой рычаг даёт максимальный эффект.

Частые ошибки в расчётах

За годы я насмотрелся на одни и те же ошибки. Вот топ, который ломает экономику основателям.

Ошибка 1: считают LTV в выручке, а не в прибыли. Самая частая. «Клиент платит 100 тысяч за жизнь!» — а себестоимость его обслуживания 70 тысяч, и реальный LTV всего 30. Всегда умножайте на валовую маржу.

Ошибка 2: грязный CAC (только реклама). Забывают зарплаты маркетологов, инструменты, контент, рефералы. Реальный CAC обычно в 1,5-2 раза выше «рекламного». Считайте все расходы на привлечение.

Ошибка 3: средние вместо когорт. Средний churn 5% может скрывать, что новички уходят на 15%. Средний CAC скрывает убыточные каналы. Всегда разбивайте на когорты и каналы.

Ошибка 4: оптимистичный срок жизни. Бизнесу 6 месяцев, а основатель закладывает LTV на 36 месяцев жизни клиента. Вы не можете знать срок жизни, которого ещё не наблюдали. Считайте по фактическому churn или консервативно.

Ошибка 5: игнорируют payback и кассовый разрыв. Отличный LTV/CAC при payback 24 месяца требует огромного оборотного капитала. Многие умирают от нехватки денег, имея «здоровую» экономику на бумаге.

Ошибка 6: путают contribution margin с прибылью. Положительный вклад с продажи не значит прибыль. Прибыль появляется только после покрытия постоянных расходов. Не радуйтесь раньше точки безубыточности.

Ошибка 7: не учитывают возвраты и невыкупы. В e-com 10-30% заказов возвращают или не выкупают. Если считать экономику на 100% выкупленных заказов, реальность будет хуже на эти проценты. Закладывайте возвраты в переменные расходы.

Инструменты

Хорошая новость: для юнит-экономики не нужны дорогие BI-системы. На старте хватит таблицы в Google Sheets или Excel. Я сам начинаю любой проект с простого шаблона.

Минимальный шаблон должен содержать четыре блока: ввод исходных данных (CAC, ARPU, churn, маржа, постоянные расходы), расчёт метрик (LTV, LTV/CAC, payback), когортную таблицу retention, расчёт точки безубыточности и сценарии.

Вот ключевые формулы для Google Sheets / Excel, которые покрывают 90% потребностей:

// Формулы для Google Sheets / Excel
// (предполагаем: B2=CAC, B3=ARPU/мес, B4=маржа, B5=churn, B6=пост.расходы)

CAC:                =B2
Срок жизни (мес):   =1/B5
LTV (прибыль):      =B3*B4*(1/B5)
LTV/CAC:            =(B3*B4*(1/B5))/B2
CAC Payback (мес):  =B2/(B3*B4)
Contribution/мес:   =B3*B4
Точка безубыт.:     =B6/(B3*B4)

// Когортный LTV (если retention в диапазоне C2:C13 по месяцам):
LTV_когорта:        =B3*B4*SUM(C2:C13)

// Условное форматирование для LTV/CAC:
// зелёный если >=3, жёлтый если 1-3, красный если <1

Что считать регулярно? Раз в месяц обновляйте: CAC по каждому каналу, новую строку в когортной таблице, текущий churn и retention, LTV/CAC, движение к точке безубыточности. Этого достаточно, чтобы держать руку на пульсе.

Когда перерастёте таблицы (обычно после 1000+ клиентов), смотрите в сторону продуктовой аналитики и BI: Яндекс DataLens, Метабейс (Metabase, self-hosted), или встроенная аналитика вашей CRM. Все эти инструменты можно развернуть в российском контуре, что важно для соответствия 152-ФЗ при работе с данными клиентов.

Когда масштабироваться, а когда чинить

Главный практический вопрос: вот я посчитал экономику, что дальше? Когда лить деньги в рост, а когда тормозить и чинить? Вот моя простая система принятия решений.

Масштабируйтесь, если: LTV/CAC ≥ 3; CAC Payback в норме для вашей индустрии; retention выходит на плато (кривая когорт не падает в ноль); contribution margin стабильно положительный; есть оборотный капитал на покрытие payback-периода. Если все пять условий выполнены — жмите на газ, увеличивайте бюджеты, нанимайте, расширяйте каналы.

Чините экономику, НЕ масштабируйтесь, если: LTV/CAC меньше 3; retention-кривая стремится к нулю («дырявое ведро»); contribution margin отрицательный или близок к нулю; payback больше года без запаса капитала. В этих случаях масштабирование = ускоренное самоубийство. Каждый новый клиент углубляет проблему.

Запомните железное правило: масштабирование не чинит экономику, оно её усиливает. Если экономика положительная, масштаб увеличивает прибыль. Если отрицательная — масштаб увеличивает убыток. Поэтому сначала добейтесь здоровой экономики на маленьком объёме, а потом разгоняйтесь. Я нарушал это правило и платил за это закрытием бизнесов.

FAQ

С какого момента можно считать юнит-экономику? Как только есть первые 20-30 платящих клиентов и 2-3 месяца данных. Раньше цифры слишком шумные, но прикидку можно делать с первого клиента.

Считать LTV в выручке или в прибыли? Всегда в прибыли (с учётом валовой маржи). LTV в выручке — для презентаций инвесторам, для решений он опасен.

Какой LTV/CAC считается нормой? Не меньше 3. Меньше — чините экономику. Больше 6 — возможно, недоинвестируете в рост.

Что важнее: LTV/CAC или payback? Зависит от капитала. На свои деньги payback важнее (кассовый разрыв убьёт быстрее). С инвестициями можно терпеть долгий payback ради большого LTV/CAC.

Как считать LTV, если бизнесу мало месяцев? Через фактический месячный churn: LTV = ARPU × маржа × (1/churn). Это работает уже с 2-3 месяцами данных, не требуя ждать годы.

Можно ли иметь хорошую экономику и всё равно быть убыточным? Да. До точки безубыточности компания убыточна на уровне постоянных расходов, даже при отличной юнит-экономике. Нужно набрать массу клиентов.

Нужно ли считать экономику по каждому каналу отдельно? Обязательно. Средний CAC скрывает убыточные каналы. Разбивка позволяет резать дорогое и масштабировать дешёвое.

Что делать, если contribution margin отрицательный? Срочно поднимать цену или снижать переменную себестоимость. Никакой объём не спасёт бизнес с отрицательным вкладом на покрытие.

Как часто пересчитывать юнит-экономику? Ежемесячно для оперативных решений и при каждом изменении в продукте, ценах или каналах. Это не разовая задача, а постоянный процесс.

Чек-лист здоровой юнит-экономики

Юнит-экономика — это не финансовый ритуал для отчётов, а навигационная система бизнеса. Она говорит, зарабатываете вы на клиенте или теряете, и можно ли жать на газ. Без неё масштабирование — это игра в русскую рулетку с заряженным барабаном.

Пройдитесь по этому чек-листу. Если можете уверенно отметить все пункты — ваша экономика под контролем:

Я знаю свой юнит (клиент, заказ или подписка) и считаю экономику на правильном уровне.

Мой CAC честный — включает рекламу, зарплаты, инструменты, контент и рефералов, посчитан по каждому каналу отдельно.

Мой LTV посчитан в прибыли (с маржой), а не в выручке, и опирается на фактический churn или когортные данные, а не на оптимистичные предположения.

Мой LTV/CAC ≥ 3, и я понимаю, какой рычаг (CAC, LTV, частота, AOV) даёт максимальный эффект.

Я знаю свой CAC Payback в месяцах и убедился, что у меня хватает оборотного капитала пережить этот период.

Я веду когортную таблицу retention и вижу, на каком уровне стабилизируется кривая (есть ли «дырявое ведро»).

Мой contribution margin положительный, и я знаю свою точку безубыточности в заказах и в рублях.

Я масштабируюсь только при здоровой экономике, а при больной — сначала чиню, потом разгоняюсь.

Юнит-экономика проста по своей сути: сколько стоит клиент, сколько он приносит, и через сколько окупается. Но в этой простоте — судьба бизнеса. Посчитайте свою экономику до того, как зальёте деньги в рост, а не после. Я научился этому на закрытых проектах, и это самый дорогой урок в моей предпринимательской жизни.

Если хотите разобрать юнит-экономику вашего конкретного проекта — пишите в Telegram. Помогу собрать модель, найти убыточные каналы и понять, какой рычаг включить. Бесплатная консультация 30 минут.