• В качестве базового инструмента описывается когортный анализ Retention (Cohort Analysis) для оценки удержания и срока жизни пользователей.
• LTV (Lifetime Value) трактуется как валовая прибыль, которую средний пользователь приносит за всё время использования продукта; приводится пример расчёта LTV на 12-й месяц.
• Отдельно выделяется задача прогнозировать LTV вперёд по данным первых дней/недель/месяцев новой когорты: переход от LTV 1 month к LTV 12 month.
• В примере упоминаются исторические данные с января 2023 по сентябрь 2024; к сентябрю 2024 когорта ноября 2023 прожила 11 периодов.
• Для «синтетического» Retention предлагается задавать глубину сглаживания 3–10 точек; как оптимум упоминаются 6 последних значений.
• Нормализация кривой Retention описана через сглаживание степенной или логарифмической функцией с разбиением периодов 1–6 и 7–максимум.

Почему это важно: Подход связывает удержание и монетизацию когорт с финансовым результатом и помогает строить прогноз выручки через Retention и ARPU на будущие периоды. Сценарное моделирование позволяет оценивать эффект изменений по отдельным когортам и их вклад в P&L. Дополнительно предлагается проверять оценку через регрессию LTV1-LTV12 на минимальном наборе ранних данных.

На что обратить внимание: В тексте подчёркивается неоднородность пользователей и роль сегментации: результаты зависят от того, насколько группы клиентов сопоставимы по поведению и монетизации. На качество прогноза влияет настройка «синтетического» Retention, включая очистку данных и выбор функции сглаживания Retention, а также то, как ARPU переносится на новые когорты. В методике подразумевается ретро-сопоставление факта и прогноза (diff) и сравнение двух подходов как контроль разумности оценок.