Прогнозная аналитика без математики: как начинающему аналитику прогнозировать отток и LTV пользователей

Представьте: вы привлекаете 200 новых пользователей в месяц тратите на это приличный бюджет но выручка не растёт. Знакомо? Проблема в том что большинство компаний смотрят только на количество пользователей игнорируя их качество и поведение.

Реальный пример: SaaS-сервис тратил 3500 рублей на привлечение клиента. Средний клиент платил 899 рублей в месяц и уходил через 3 месяца. Итог: убыток на каждом клиенте.

Решение: прогнозная аналитика — умение предсказывать сколько денег принесёт пользователь (LTV) и когда он уйдёт (отток).

Цифры говорят:

• Компании с прогнозной аналитикой видят рост LTV на 44% и эффективность маркетинга на 30%

• Автоматизированное прогнозирование даёт точность 90% и сокращает время анализа на 90%

• Увеличение удержания на 5% повышает прибыль на 25-95%

• К 2026 году 75% взаимодействий с клиентами будут обработаны через нейросети

• Прогнозная выручка позволяет увеличить доход на 25%

В статье: что такое отток и LTV как их считать без сложной математики какие инструменты использовать как прогнозировать поведение пользователей практические примеры на реальных данных пошаговый план для начинающего аналитика.

1. Основы: что такое отток и LTV простыми словами

Отток (Churn): когда пользователи уходят

Отток пользователей — это процент клиентов которые перестали пользоваться вашим продуктом за определённый период.

Простой пример: у вас было 1000 пользователей в начале месяца. К концу месяца 50 перестали пользоваться приложением. Отток = 50/1000 = 5%.

Почему это важно:

• Высокий отток = деньги утекают сквозь пальцы

• Привлечь нового клиента в 5-7 раз дороже чем удержать существующего

• Отток 5% означает что в среднем клиент живёт 20 месяцев (1/0.05)

Два типа оттока:

• Добровольный: пользователь сам ушёл (не устроил продукт нашёл альтернативу больше не нужен)

• Недобровольный: проблема с оплатой закончилась карта технические проблемы

Пример добровольного оттока: пользователь подписки на сервис потоковой музыки не открывал приложение месяц потом отменил подписку.

Пример недобровольного оттока: карта пользователя заблокирована банком автоматическая оплата не прошла подписка отменилась.

LTV (Lifetime Value): сколько приносит пользователь

LTV (пожизненная ценность клиента) — это общая сумма денег которую клиент принесёт компании за всё время взаимодействия.

Почему LTV критически важен:

• Показывает сколько можно тратить на привлечение клиента

• Помогает фокусироваться на качественных пользователях

• Даёт понимание реальной прибыльности бизнеса

Базовая логика: если клиент приносит 10000 рублей за всю жизнь а вы тратите на его привлечение 3000 рублей — бизнес работает. Если тратите 12000 — бизнес убыточный.

Связь оттока и LTV

Эти метрики неразрывно связаны:

• Высокий отток → низкий LTV: пользователи быстро уходят не успев принести доход

• Низкий отток → высокий LTV: пользователи остаются дольше покупают больше

2. Простой расчёт: как считать отток и LTV без программирования

Расчёт оттока в Excel

Шаг 1: Соберите данные

• Количество активных пользователей на начало месяца

• Количество пользователей которые ушли за месяц

• НЕ учитывайте новых пользователей

Шаг 2: Формула

Отток = (Ушедшие пользователи / Пользователи на начало месяца) × 100%

Пример в Excel:

• Ячейка A1: Пользователи на начало = 1000

• Ячейка A2: Ушедшие = 50

• Ячейка A3: =A2/A1*100 → результат 5%

Расчёт LTV: три способа от простого к точному

Способ 1: Упрощённый (для быстрой оценки)

LTV = Средний чек × Среднее количество покупок × Средний срок жизни клиента

Пример для интернет-магазина:

• Средний чек: 3000 руб

• Покупок в год: 4 раза

• Клиент остаётся: 2 года

• LTV = 3000 × 4 × 2 = 24000 руб

Способ 2: Для подписочных сервисов

LTV = (Средний платёж в месяц × Средний срок подписки) × Маржинальность

Пример для SaaS:

• Подписка: 999 руб/месяц

• Средний срок: 12 месяцев (отток 8.3%)

• Маржа: 70% (0.7)

• LTV = (999 × 12) × 0.7 = 8392 руб

Способ 3: С учётом оттока (самый точный)

LTV = (Средний платёж в месяц / Процент оттока) × Маржинальность

Пример:

• ARPU (средний доход с пользователя): 899 руб/месяц

• Отток: 8.3% = 0.083

• Маржа: 40% = 0.4

• LTV = (899 / 0.083) × 0.4 = 4331 руб

Частая ошибка: считать LTV по общему среднему. Новые пользователи ведут себя иначе чем старые. Правильно считать LTV по когортам — группам пользователей пришедших в одно время.

Соотношение LTV к CAC: главная метрика

CAC (стоимость привлечения клиента) — сколько вы тратите чтобы получить одного платящего пользователя.

Формула соотношения: LTV:CAC

3. Когортный анализ: почему средние значения обманывают

Что такое когорта

Когорта — это группа пользователей которые совершили ключевое действие в одно и то же время. Обычно это регистрация или первая покупка.

Почему это важно:

• Пользователи января ведут себя иначе чем пользователи июня

• Изменения продукта влияют на новые когорты

• Общий средний показатель скрывает реальные проблемы

Пример когортного анализа в Excel

Таблица удержания по когортам:

Что видим:

• Удержание улучшается от когорты к когорте

• Изменения продукта в феврале дали результат

• Март показывает лучшее удержание — гипотеза подтвердилась

Как построить когортный анализ

Шаг 1: Экспортируйте данные

• ID пользователя

• Дата регистрации

• Даты активности (покупки логины)

Шаг 2: Группируйте по месяцу регистрации

• Используйте функцию МЕСЯЦ() в Excel

• Создайте отдельный столбец "Когорта"

Шаг 3: Считайте активность по месяцам

• Месяц 0 — месяц регистрации

• Месяц 1 — следующий месяц после регистрации

• И так далее

Шаг 4: Постройте таблицу удержания

• Строки — когорты

• Столбцы — месяцы жизни

• Значения — процент активных пользователей

Лайфхак: в Google Sheets есть готовые шаблоны когортного анализа. Просто загружаете свои данные и таблица строится автоматически.

4. Инструменты для прогнозирования: от Excel до нейросетей

Уровень 1: Excel и Google Sheets

Подходит для: начинающих аналитиков компаний до 10000 пользователей быстрых расчётов

Что можно делать:

• Считать базовые метрики (отток LTV CAC)

• Строить когортные таблицы

• Делать простые прогнозы через тренды

• Визуализировать данные графиками

Плюсы: бесплатно простое обучение не нужно программирование

Минусы: ручная работа не масштабируется нет автоматических прогнозов

Уровень 2: Платформы аналитики

Amplitude / Mixpanel: специализированные инструменты для продуктовой аналитики

Возможности:

• Автоматический когортный анализ

• Воронки конверсии

• Retention-анализ

• Базовое прогнозирование оттока

• Сегментация пользователей

Для России: Яндекс.Метрика Google Analytics 4 также дают базовую аналитику но меньше возможностей для глубокого анализа

Цена: от бесплатных тарифов до $1000+/месяц в зависимости от объёма данных

Уровень 3: Специализированные платформы прогнозирования

Сервисы с встроенным машинным обучением:

• Optimove: автоматическое прогнозирование оттока и LTV встроенные модели

• Pecan AI: прогнозная аналитика без кода автоматическое построение моделей

• Lifetimes (Python библиотека): специализированный инструмент для расчёта LTV

Что умеют:

• Предсказывают вероятность оттока для каждого пользователя

• Прогнозируют будущий LTV

• Сегментируют пользователей автоматически

• Рекомендуют действия для удержания

Уровень 4: Интеграция с CRM и автоматизация

Российские платформы:

• Mindbox: CRM с прогнозной аналитикой оттока и LTV

• Retail Rocket: персонализация с прогнозированием поведения

• TotalCRM: аналитика для маркетплейсов

Преимущество: прогнозы сразу переходят в действия — автоматические триггерные рассылки персонализация скидки для группы риска

Новый уровень: Нейросети в 2025-2026

Тренд: К 2026 году 75% взаимодействий с клиентами будут через нейросети

Что меняется:

• Нейросети объясняют почему пользователь уйдёт а не только предсказывают

• Обучаются в реальном времени на новых данных

• Учитывают внешние факторы (сезонность конкуренты экономика)

• Доступны через простые интерфейсы без программирования

5. Практический кейс: прогнозирование оттока шаг за шагом

Ситуация

Вы аналитик в приложении для медитации. Подписка стоит 599 руб/месяц. Заметили что многие пользователи уходят после пробного периода.

Задача: научиться предсказывать кто уйдёт чтобы удерживать их заранее

Шаг 1: Определите критерии оттока

Для подписки это просто: пользователь отменил подписку или она не продлилась

Для бесплатного приложения сложнее: нужно определить период неактивности. Например:

• Не открывал приложение 30 дней = отток

• Или: нет активности 14 дней после регулярного использования

Шаг 2: Соберите данные о поведении

Признаки которые предсказывают отток:

Шаг 3: Найдите паттерны в Excel

Сделайте простую таблицу:

• Столбец A: ID пользователя

• Столбец B: Ушёл (да/нет)

• Столбец C: Сессий в последнюю неделю

• Столбец D: Использует ли основную функцию

• Столбец E: Дней с последней активности

Отфильтруйте ушедших и посмотрите общие черты:

• Средние сессии ушедших: 1.2 в неделю

• Средние сессии оставшихся: 4.8 в неделю

• Вывод: меньше 2 сессий в неделю = риск оттока

Шаг 4: Создайте простую модель прогноза

Система скоринга в Excel:

Риск оттока = 
    ЕСЛИ(Сессий_в_неделю < 2; 30; 0) +
    ЕСЛИ(Дней_без_активности > 7; 25; 0) +
    ЕСЛИ(Использует_основную_функцию = "Нет"; 25; 0) +
    ЕСЛИ(Время_в_приложении < 5_минут; 20; 0)

Интерпретация:

• 0-20 баллов: Низкий риск

• 21-50 баллов: Средний риск — наблюдать

• 51-100 баллов: Высокий риск — срочно удерживать

Шаг 5: Проверьте точность

Возьмите исторические данные:

• Применяем модель к пользователям месячной давности

• Смотрим кто реально ушёл

• Считаем точность: сколько % совпадений

Целевая точность для начала: 70%+

Если меньше — добавьте другие признаки или измените пороги

Шаг 6: Автоматизируйте действия

Что делать с пользователями высокого риска:

• Email: "Мы заметили вы давно не медитировали вот 3 новые программы для вас"

• Push: "Пропустите сегодня? 5 минут утренней медитации = заряд на весь день"

• Скидка: "Специально для вас 30% на годовую подписку"

• Персональное предложение: "Попробуйте программу для сна — ваша проблема?"

6. Практический кейс: прогнозирование LTV

Задача

Понять сколько денег принесут пользователи пришедшие в этом месяце чтобы знать сколько можно тратить на их привлечение

Подход 1: На основе исторических когорт

Логика: смотрим как вели себя прошлые когорты и применяем к новым

Шаг 1: Постройте таблицу LTV по когортам

Шаг 2: Найдите средние множители

• LTV месяц 3 = LTV месяц 1 × 2.8

• LTV месяц 6 = LTV месяц 1 × 4.7

• LTV месяц 12 = LTV месяц 1 × 7.2

Шаг 3: Прогнозируйте новую когорту

Новая когорта заработала 1000 руб за месяц 1

• Прогноз месяц 3: 1000 × 2.8 = 2800 руб

• Прогноз месяц 6: 1000 × 4.7 = 4700 руб

• Прогноз месяц 12: 1000 × 7.2 = 7200 руб

Подход 2: RFM-сегментация

RFM — это три признака:

• Recency (давность): когда была последняя покупка

• Frequency (частота): сколько раз покупал

• Monetary (деньги): сколько потратил всего

Применение для прогноза LTV:

Как использовать:

1. Классифицируйте новых пользователей по RFM после первого месяца

2. Применяйте прогнозный LTV их сегмента

3. Корректируйте стратегию привлечения под целевые сегменты

Подход 3: Учёт трендов

Проблема: исторические данные могут не учитывать изменения продукта рынка сезонность

Решение: корректируйте прогнозы на основе трендов

• Добавили новую функцию → LTV может вырасти на 15%

• Конкурент снизил цены → LTV может упасть на 10%

• Сезон высокого спроса → LTV временно +20%

7. Типичные ошибки начинающих аналитиков

Ошибка 1: Считать средние по всем пользователям

Почему плохо: новые и старые пользователи ведут себя по-разному

Правильно: всегда делите на когорты

Ошибка 2: Игнорировать маржинальность

Неправильно: LTV = выручка от клиента

Правильно: LTV = выручка × маржинальность

Если вы продаёте товар за 1000 руб но закупаете за 700 руб ваша маржа 30% а не 100%

Ошибка 3: Не учитывать время до окупаемости

Пример: LTV 10000 руб CAC 3000 руб — выглядит хорошо

Но: если клиент приносит 10000 за 3 года а деньги нужны сейчас — у вас кассовый разрыв

Считайте: через сколько месяцев клиент окупает свою стоимость привлечения

Ошибка 4: Ждать идеальной модели

Правда: модель с точностью 70% которую вы используете лучше модели с точностью 95% которую вы не запустили

Подход: начните с простого улучшайте постепенно

Ошибка 5: Прогнозировать но не действовать

Бесполезно: знать что 30% пользователей уйдут

Полезно: знать КТО уйдёт и ЧТО с ними делать

Связывайте прогнозы с действиями:

• Высокий риск оттока → автоматическая рассылка удержания

• Высокий прогнозный LTV → больше инвестиций в персонализацию

• Низкий LTV сегмента → меньше тратим на привлечение оттуда

8. План действий: с чего начать прямо сейчас

Неделя 1: Базовые метрики

День 1-2: Настройте сбор данных

• Убедитесь что вы отслеживаете ключевые события

• Регистрация первая покупка активность подписка

• Настройте экспорт в Excel или Google Sheets

День 3-4: Посчитайте текущие показатели

• Отток за последний месяц

• Средний LTV по упрощённой формуле

• CAC если знаете рекламные расходы

• Соотношение LTV:CAC

День 5-7: Постройте первый когортный анализ

• Возьмите последние 6 месяцев

• Посмотрите на удержание по когортам

• Найдите проблемные периоды

Неделя 2-3: Поиск паттернов

Соберите данные о поведении

• Частота использования

• Использование ключевых функций

• Время в продукте

• Социальные действия

Сравните ушедших и оставшихся

• Найдите 3-5 главных различий

• Это будут ваши признаки для прогноза

Неделя 4: Первая модель прогноза

Создайте простую систему скоринга

• На основе найденных паттернов

• Присвойте веса признакам

• Проверьте на исторических данных

Запустите пилот

• Выберите 100 пользователей высокого риска

• Отправьте им удерживающее сообщение

• Измерьте результат через 2 недели

Месяц 2-3: Масштабирование

Автоматизируйте

• Настройте автоматический расчёт рисков

• Интегрируйте с системой рассылок

• Создайте дашборд для отслеживания

Улучшайте модель

• Добавляйте новые признаки

• Тестируйте разные пороги

• Сегментируйте по типам пользователей

9. Полезные ресурсы для обучения

Курсы и обучение

• Coursera: курсы по продуктовой аналитике от крупных компаний

• Stepik: курсы по аналитике на русском языке

• YouTube-каналы: Karpov Courses Нетология Skillfactory

• Статьи Mindbox: серия гайдов по LTV

• Habr: практические кейсы российских компаний

Книги

• «Lean Analytics» — Бен Йосковиц: основы метрик для стартапов

• «Hacking Growth» — Шон Эллис: как работать с ростом и удержанием

• «Data Science for Business» — для понимания машинного обучения

Инструменты для практики

• Google Colab: бесплатная среда для Python без установки

• Kaggle: датасеты для практики включая churn prediction

• Tableau Public: бесплатная визуализация данных

Сообщества

• Telegram-каналы: Продуктовая аналитика Growth Hacking ru

• Data Learn: бесплатное обучение аналитике

• Meetup и конференции: Analyst Days Product Sense

10. Заключение: прогнозная аналитика это навык а не магия

Прогнозная аналитика звучит сложно но на деле это про здравый смысл данные и эксперименты.

Ключевые выводы:

1. Начните с простого: базовые формулы в Excel работают лучше чем ничего

2. Когорты важнее средних: всегда делите пользователей на группы

3. Отток и LTV связаны: снижение оттока на 5% может удвоить LTV

4. Прогноз без действий бесполезен: всегда планируйте что делать с результатами

5. Точность 70% достаточна: не ждите совершенства начинайте с работающего

6. Автоматизация критична: ручная работа не масштабируется

7. Нейросети доступны: современные инструменты не требуют программирования

8. Учитесь на данных: каждый месяц проверяйте прогнозы корректируйте модели

Реальное влияние:

• Компании с прогнозной аналитикой растут на 44% быстрее

• Автоматизация сокращает время анализа на 90%

• Правильное удержание увеличивает прибыль на 25-95%

• Прогноз LTV повышает эффективность маркетинга на 30%

Что делать прямо сейчас:

1. Экспортируйте данные за последние 3 месяца

2. Посчитайте базовые метрики: отток LTV CAC

3. Постройте первую когортную таблицу

4. Найдите 3 главных отличия между ушедшими и оставшимися

5. Создайте простую систему скоринга риска

6. Запустите пилот на 100 пользователях

7. Измерьте результат через 2 недели

Прогноз на 2026:

• Нейросети станут стандартом: 75% взаимодействий через автоматику

• Прогнозы в реальном времени: не раз в месяц а постоянно

• Объяснимость моделей: не просто "уйдёт" а "почему уйдёт"

• Интеграция с действиями: от прогноза до рассылки за минуты

• Доступность для всех: инструменты без кода для любого аналитика

Последняя мысль: не бывает идеальных прогнозов. Бывают работающие прогнозы которые приносят деньги. Модель с точностью 70% которую вы используете каждый день принесёт больше пользы чем теоретически идеальная модель которую вы строите полгода. Начните с малого тестируйте улучшайте. Через 3 месяца регулярной работы с данными вы будете предсказывать поведение пользователей лучше чем 90% конкурентов. А это прямой путь к росту удержания снижению затрат и увеличению прибыли. Начните сегодня через месяц увидите первые результаты.

А лучшие вакансии для продуктовых, системных и бизнес аналитиков ищите на hirehi.ru