Измеряем LTV и CAC во VK Mini Apps: аналитика, архитектура и оптимизация юнит-экономики

Без этих показателей вы не сможете оценить рентабельность проекта, корректно распределять бюджет и масштабировать приложение.

Мы разрабатываем VK Mini Apps на базе российских решений и сопровождаем весь цикл: от идеи до аналитики. В этой статье разберём, как посчитать CAC и LTV именно во ВКонтакте, на какие данные опираться, какой стек использовать и что учесть при расчётах.

Зачем считать CAC и LTV в VK Mini Apps

Мини-приложения ВКонтакте — это полноценная платформа с платёжной системой, рекламным кабинетом, авторизацией, аналитикой и пушами. Пользователь остаётся внутри VK, а значит, у нас есть доступ ко всем его действиям. Однако чтобы правильно построить аналитику, важно учитывать особенности экосистемы:

1. Пользователи заходят через ссылки, баннеры, посты или рекламные креативы;
2. Авторизация идёт через VK ID, а данные приходят через VK Bridge;
3. Поведение пользователя можно логировать, но только с соблюдением конфиденциальности;
4. Есть нативные механизмы монетизации (VK Pay, донаты, покупки).

Как рассчитывается CAC во VK Mini Apps

CAC = Общие затраты на привлечение / Количество новых пользователей

Этапы расчёта:

1. Настройка UTM-меток в ссылках и кнопках продвижения.
2. Получение launchParams через VKWebAppGetLaunchParams.
3. Идентификация новых пользователей — логика на backend по vk_user_id.
4. Хранение и агрегация данных — PostgreSQL, ClickHouse.
5. Анализ и визуализация — Grafana, Superset.

Учитывайте, что стоимость может меняться в зависимости от источника (таргет, органика, сообщество, пуши) и сегмента. CAC нужно считать по когортам.

Как измерить LTV: модели и подходы

Базовая формула:

LTV = ARPU × Retention × Продолжительность жизни пользователя

Подходы к расчёту:

1. Исторический (факт) — суммируем доход по user_id за 30, 60, 90 дней.
2. Когортный анализ — пользователи, пришедшие в определённый день, отслеживаются по доходу.
3. Модель на событиях — фиксируем не только платежи, но и действия: лайки, квесты, клики.
4. ML-подход — строим модель прогноза на основании поведения (продвинутая версия).

Что учитываем в доходе:

1. Прямые покупки через VK Pay;
2. Подписки и премиум-доступы;
3. Виртуальные баллы и обмен;
4. Косвенные показатели: просмотры рекламы, активации кода.

Технический стек для метрик CAC и LTV

1. VK Bridge — получение данных о запуске, пользователе, параметрах входа.
2. FastAPI — обработка аналитики на бэкенде, API событий.
3. PostgreSQL + PostGIS — когортный анализ, геосегментация.
4. ClickHouse — быстрые выборки событий, расчёты LTV.
5. Superset / Grafana — визуализация данных.
6. Sentry / Logstash — слежение за ошибками, влияющими на конверсии.

Практические рекомендации

1. Считайте CAC по каждому источнику трафика, а не усреднённо;
2. Делите пользователей на сегменты по Retention и ARPU;
3. Не ограничивайтесь 7-дневными метриками: анализируйте поведение в течение 30+ дней;
4. Не забывайте про NPS: ценность пользователя — не только в деньгах;
5. Используйте push + message API — это влияет на возвраты и, как следствие, на LTV.

Пример из практики

В одном из проектов мы внедрили систему когортного анализа: отслеживали пользователей, пришедших по разным кампаниям. Увидели, что пользователи из ретаргетинга покупают реже, но делают более дорогие покупки. Благодаря этому скорректировали стратегию: усилили сегмент VIP-пользователей, внедрили балльную систему, увеличили LTV в 2,3 раза.

Вывод

Измерение LTV и CAC — основа для принятия решений в VK Mini Apps. Без этих данных невозможно масштабировать продукт, оценивать эффективность рекламы и прогнозировать рост.

Мы помогаем строить мини-приложения с аналитикой: храним, рассчитываем, визуализируем. Всё на российских облаках и с учётом требований по безопасности и скорости.