Загрузка...
Считаем конверсию trial→paid, MRR и churn по когортам, CAC payback по каждому каналу. Данные для устойчивого роста продуктовой выручки.
Три проблемы, которые скрываются за общим MRR
Вы тратите бюджет на привлечение пользователей в триал, но не знаете, какая доля конвертируется в платящих по каждому каналу. Один канал может давать триалы по 200 ₽ с конверсией 2%, другой — по 1000 ₽ с конверсией 15%. Без анализа вы выбираете не тот канал.
Вы видите общий MRR, но не знаете, какой канал приносит клиентов с высоким удержанием, а какой — с быстрым оттоком. Канал X приносит 10 платящих в месяц, но 7 из них уходят через 2 месяца. Канал Y — 5 платящих, но все остаются на год.
Вы знаете CAC, но не знаете, через сколько месяцев клиент окупает затраты на привлечение. Если payback период больше 12 месяцев, а медианный LTV — 8 месяцев, то вы теряете деньги на каждом клиенте и не видите этого.
От данных рекламных кабинетов до когортного анализа MRR
Интегрируем рекламные кабинеты, CRM, платёжную систему (CloudPayments, Stripe, ЮKassa), систему аналитики продукта (Amplitude, Mixpanel) и базу подписок. Настройка — 2–4 дня.
Строим когорты по месяцу регистрации и каналу привлечения. Считаем retention rate, MRR по когортам, churn rate, expansion revenue. Находим когорты с аномально высоким оттоком и причины.
Еженедельный план: перераспределить бюджет на каналы с высоким retention, изменить onboarding для снижения оттока, запустить reactivation-кампанию. Всё — с прогнозом влияния на MRR.
Измеримые результаты для SaaS-продукта
Ключевые метрики клиентов из SaaS-сегмента
Да, подписочная модель — наш профиль. Мы интегрируемся с вашей биллинговой системой и строим когортный анализ: MRR, churn rate, retention по месяцам, LTV по каналам. Это позволяет увидеть реальную юнит-экономику продукта.
Для молодых продуктов мы строим прогнозный LTV на основе имеющихся когорт и бенчмарков по вашей нише. Точность прогноза растёт с каждым месяцем данных. Через 6 месяцев наблюдений погрешность снижается до 10-15%.
Работает так же эффективно. Мы отслеживаем путь от регистрации до первого платежа, считаем конверсию free→paid и время до конверсии. Анализируем, какие действия в продукте коррелируют с переходом на платный тариф, и даём рекомендации по onboarding.
Желательно, но не обязательно. Минимальный набор: данные по регистрациям, платежам и оттоку. Если у вас есть Amplitude или Mixpanel — подключаем и их для более глубокого анализа поведения пользователей. Без доступа к коду и базам данных.
Diagnostic за 10 дней покажет: конверсию trial→paid по каналам, MRR и churn по когортам, CAC payback. Без гаданий — только данные.
Или в Telegram: @vladislavtitov