Когортный LTV и payback необанка: учёт маржи, дисконтирования и выживаемости

Условие задания

**Контекст:** Вы — аналитик роста в необанке (дебетовая карта + накопительный счёт). Команда performance-маркетинга отчитывается: «LTV/CAC = 4.2, льём бюджет смело». Но финдиректор замечает, что в их расчёте LTV = ARPU × 24 месяца без учёта оттока, а маржа считается по выручке, а не по contribution. Вас просят пересчитать LTV по когорте честно и оценить реальный payback по каналам.

**Данные** по когорте привлечённых клиентов (помесячно, на одного активного клиента):

| Показатель | Значение |
|---|---|
| `Месячная выручка` (interchange + проценты + комиссии) | 600 ₽ |
| `Переменные расходы на обслуживание` (процессинг, поддержка, fraud, фондирование) | 360 ₽ |
| `Месячный retention` (доля активных к предыдущему месяцу) | 92% |
| `Месячная ставка дисконтирования` | 1.5% |
| `CAC канала A` (контекст) | 2 200 ₽ |
| `CAC канала B` (инфлюенсеры) | 4 800 ₽ |

**Задание:**
1. Объясните три ошибки в расчёте маркетинга и пересчитайте contribution margin на клиента в месяц.
2. Выведите формулу когортного LTV с геометрическим retention и дисконтированием, рассчитайте значение.
3. Рассчитайте LTV/CAC и payback period (с учётом выживаемости когорты) для обоих каналов, дайте вердикт.

Темы

LTV cohort payback retention unit-economics

Подсказки

• LTV нужно считать по contribution margin (выручка минус переменные расходы), а не по выручке
• При постоянном месячном retention r и марже m сумма дисконтированного потока — геометрический ряд
• Payback с retention наступает не там, где CAC / margin, а позже — каждый следующий месяц приносит меньше из-за оттока

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Когортный LTV и payback необанка: учёт маржи, дисконтирования и выживаемости"?

Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Метрики» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: LTV, cohort, payback, retention, unit-economics.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Метрики»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Метрики», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания