LTV/CAC Метрика

▪︎ онлайн Интеллект-карта ▪︎ в формате Mindmap ▪︎ разработана в MindManager™
LTV/CAC - ключевая метрика eCommerce сравнивает планируемую прибыльность нового клиента с затратами на приобретение этого клиента.
В финансовой модели eCommerce метрика LTV/CAC (или LTV:CAC) измеряет перспективную прибыльность клиентов, которых бизнес планирует приобрести в ближайшее время.

Логика, говорит, что планируемое отношение LTV/CAC должно быть больше 1.

Простыми словами, планируемая маржинальная прибыль LTV, которую получит бизнес от продажи товаров или услуг Клиенту, должна быть всегда больше, чем стоимость привлечения этого клиента CAC.

Умение понять метрику LTV/CAC - ключевой показатель при принятии решения о инвестировании в проект.

Формула расчета LTV/CAC Метрики

LTV/CAC = Ценность Клиента (LTV) / Стоимость привлечения Клиента (CAC)
Пример расчета LTV/CAC
Планируемые исходные данные:

  • Период планирования - 1 год
  • LTV = $30
  • CAC = $1
Результат расчета:

LTV/CAC = $30 / $10 = 3,0x

Ценность клиента LTV в три раза (3,0x или 3:1) превышает стоимость привлечения клиента CAC.
LTV/CAC - быстрый индикатор ценности клиента, по отношению к затратам на его приобретение бизнесом.

Сценарии планирования LTV/CAC

Рассмотрим несколько вариантов планирования LTV/CAC:

  • Меньше 1 - планируете убыточный бизнес, дальше продолжать нет смысла.
  • 1,0x (1:1) - каждый новый клиент будет приводить к потере денег и генерировать убытки.
  • 3,0x (3:1) - хороший уровень, может получится хорошая бизнес-модель.
  • 4,0x (4:1) - может быть хорошей инвестицией, с запасом для роста

Ключевая задача моделирования найти маркетинговые каналы с высоким показателем LTV/CAC.

Оптимизация бизнеса

Инвесторы рассматривают соотношение LTV/CAC от 3,0x и выше, как показатель здорового бизнеса. Для растущего бизнеса LTV/CAC поможет определить слабые места, приоритеты операционного улучшения бизнеса и способствовать принятию решений.

LTV/CAC - диагностический инструмент, который помогает сосредоточится на оптимизации бизнеса и оценить влияние операционных изменений.