Джобстер сайт для поиска работы и сотрудников в digital 
Тендеры и лиды
Информация
Большинство маркетологов не могут ответить на простой вопрос собственника: «Ты тратишь 500 тысяч в месяц — сколько денег это приносит?» Не потому что плохо работают. А потому что CAC лежит в одном файле, LTV — в голове, ROMI — «примерно считали в прошлом квартале». В этой статье я покажу, как свести три показателя в единую систему, перестать объяснять маркетинг на пальцах и начать говорить с бизнесом на языке денег.
Меня зовут Павел, я руковожу отделом маркетинга и за последние несколько лет прошёл через компании разного масштаба — от стартапов с нулевой выручкой до федеральных сетей с миллиардными оборотами. И в каждой из них я видел одну и ту же картину: маркетолог много делает, но не может объяснить, что именно это даёт.
Запускают кампании. Считают лиды. Радуются охватам. Но когда финансовый директор спрашивает «окупается ли это?» — начинается разговор про «бренд», «узнаваемость» и «долгосрочный эффект». Это не разговор — это уход от ответа.
Unit-экономика маркетинга — это три показателя, которые закрывают этот вопрос навсегда:
CAC — сколько стоит привлечь одного платящего клиента. LTV — сколько этот клиент принесёт за всё время работы с вами. ROMI — сколько рублей прибыли возвращает каждый рубль, вложенный в маркетинг.
Три числа. И если вы знаете их — вы управляете маркетингом. Если нет — маркетинг управляет вашим бюджетом.
Российский рынок в 2026 году поставил маркетологов в жёсткие условия: стоимость трафика в Яндекс Директе выросла за три года в полтора-два раза в большинстве конкурентных ниш, аудитория ВКонтакте насыщается быстрее, а собственники всё чаще требуют доказательной базы под каждый бюджетный запрос. В этой среде маркетолог, который считает unit-экономику, стоит в два раза дороже того, кто её не считает. И держится на позиции значительно дольше.
CAC — Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения одного нового платящего клиента. Ключевое слово: платящего. Не лида, не регистрации, не подписчика.
Базовая формула:
CAC = Все маркетинговые расходы за период / Количество новых клиентов за период
Звучит просто. Но в эту формулу большинство маркетологов подставляют только рекламный бюджет — и получают число, которое в 1,5–3 раза ниже реального.
Рекламные бюджеты по всем каналам: Яндекс Директ, ВКонтакте, Telegram Ads, посевы в каналах, таргет.
Зарплата маркетологов в части, которая идёт на привлечение. Если таргетолог на полную ставку занимается только привлечением — его зарплата входит полностью. Если контент-менеджер тратит 60% времени на контент для привлечения и 40% на поддержку текущих клиентов — входит 60%.
Подрядчики и агентства: SEO-агентство, фрилансеры, дизайнеры, которые делают рекламные материалы.
Инструменты: сервисы аналитики, коллтрекинг, сервисы рассылок, CRM в части стоимости, которая относится к маркетингу.
Производство контента: статьи, видео, лендинги, которые работают на привлечение новых клиентов.
Skyeng — одна из крупнейших EdTech-платформ в России — публично рассказывала о своей экономике на конференциях. Их CAC в период активного роста составлял порядка 3 000–5 000 рублей на нового платящего ученика в зависимости от канала. При этом в расчёт входили не только рекламные расходы, но и стоимость первого пробного урока, который давался бесплатно, — как инструмент конверсии из лида в платящего.
Это важный момент: если вы даёте бесплатный период, демо-доступ или тестовый продукт как инструмент привлечения — его стоимость входит в CAC.
Возьмём реалистичный сценарий для российского рынка 2026 года.
За апрель компания потратила:
Яндекс Директ — 280 000 рублей. ВКонтакте таргет — 140 000 рублей. Зарплата таргетолога (полностью на привлечении) — 85 000 рублей. Зарплата контент-менеджера (70% времени на привлечение) — 42 000 рублей из 60 000. SEO-подрядчик — 45 000 рублей. Инструменты (Метрика Pro, коллтрекинг, DataFan) — 12 000 рублей.
Итого: 604 000 рублей.
Новых клиентов (первая покупка) за апрель: 380 человек.
CAC = 604 000 / 380 = 1 589 рублей
Но если бы маркетолог взял только рекламный бюджет: (280 000 + 140 000) / 380 = 1 105 рублей. Разница — 44%. Это и есть та иллюзия эффективности, которая приводит к неверным решениям о бюджете.
Компания продаёт подписку на сервис электронного документооборота для малого и среднего бизнеса. Цикл сделки — 30–60 дней.
За первый квартал 2026 года расходы составили:
Контекстная реклама в Яндексе — 420 000 рублей. Контент-маркетинг (статьи, кейсы, вебинары) — 180 000 рублей. Зарплата маркетолога и 50% времени SDR (sales development) — 210 000 рублей. Инструменты (Roistat, AmoCRM, сервис рассылок) — 38 000 рублей.
Итого: 848 000 рублей.
Новых клиентов за квартал: 52 компании.
CAC = 848 000 / 52 = 16 308 рублей
Много? Ответ зависит от LTV. К этому вернёмся через минуту.
Средний CAC по компании — это средняя температура по больнице. Он нужен для общей картины, но бесполезен для принятия решений о бюджете. Решения принимаются на основе CAC по каждому каналу отдельно.
Типичная картина, которую я вижу в российских компаниях:
Яндекс Директ (брендовые запросы) — CAC 600–900 рублей. Дёшево, потому что клиент уже ищет вас. Яндекс Директ (общие запросы) — CAC 2 000–4 500 рублей. Зависит от ниши и конкуренции. ВКонтакте таргет — CAC 1 500–5 000 рублей. Сильно зависит от оффера и воронки. SEO-блог — CAC 800–2 500 рублей при правильном расчёте с учётом временного лага 3–6 месяцев. Telegram посевы — CAC 1 200–3 500 рублей в зависимости от тематики канала. Email-маркетинг по собственной базе — CAC 200–600 рублей. Один из самых дешёвых каналов при наличии качественной базы.
Это ориентиры. Ваши цифры будут другими — но логика сравнения та же.
В B2B есть коварная ловушка: клиент, которого вы привлекли в январе, заплатит в марте или апреле. Если вы делите январские расходы на клиентов, которые реально пришли с лагом — январь выглядит убыточным, а март — сверхприбыльным. Это иллюзия.
Правильное решение: считать CAC по когортам с учётом среднего цикла сделки. Если цикл 45 дней, то расходы января атрибутируете к клиентам, которые оплатили в феврале-марте.
LTV — Lifetime Value — это сумма всех денег, которую один клиент принесёт за всё время работы с вами. Не первый чек. Не второй. Всё.
Это самый важный показатель для понимания потолка допустимого CAC.
LTV = Средний чек × Среднее количество покупок в год × Среднее время жизни клиента (лет)
Для интернет-магазина товаров для дома из нашего примера:
Средний чек — 4 200 рублей. Покупки в год — 3 раза (раз в 4 месяца, типичная история для товаров для дома). Среднее время жизни клиента — 2,2 года (данные из CRM по когортам).
LTV = 4 200 × 3 × 2,2 = 27 720 рублей
CAC был 1 589 рублей. Соотношение LTV/CAC = 17,4. Отличный показатель — бизнес работает с большим запасом.
Выручка — это не деньги бизнеса. Деньги бизнеса — это маржа. Поэтому для управленческих решений используйте маржинальный LTV:
Маржинальный LTV = LTV × Маржинальность
Если маржинальность магазина товаров для дома — 38%:
Маржинальный LTV = 27 720 × 0,38 = 10 533 рублей
Теперь сравниваем с CAC (1 589 рублей). Соотношение маржинального LTV к CAC = 6,6. Это хороший показатель.
Ориентиры по российскому рынку 2026 года:
E-commerce fashion (Wildberries, Ozon-продавцы) — маржинальный LTV/CAC норма от 3:1. EdTech (онлайн-курсы, подписки на обучение) — от 4:1. SaaS для бизнеса — от 3:1, хорошо от 5:1. Сервисный бизнес (агентства, консалтинг) — от 5:1. Продуктовый ретейл с программой лояльности — от 4:1.
В SaaS-бизнесе есть точная формула через отток:
Среднее время жизни клиента = 1 / Ежемесячный Churn Rate
Если ежемесячный Churn = 2,5%, то среднее время жизни = 1 / 0,025 = 40 месяцев.
LTV = Ежемесячная выручка с клиента (MRR) × Среднее время жизни
Для нашего сервиса документооборота: MRR на клиента — 5 800 рублей, Churn — 2,5%, время жизни — 40 месяцев.
LTV = 5 800 × 40 = 232 000 рублей
Теперь CAC в 16 308 рублей выглядит совсем иначе. Соотношение LTV/CAC = 14,2. Отличный результат для B2B SaaS.
Churn Rate — процент клиентов, которые перестают платить за определённый период. Это ключевая переменная LTV, которую большинство маркетологов игнорируют, потому что «удержание — это не маркетинг».
Но посмотрите на математику. Снижение Churn с 3% до 2% в месяц:
При Churn 3%: время жизни = 33 месяца, LTV = 5 800 × 33 = 191 400 рублей. При Churn 2%: время жизни = 50 месяцев, LTV = 5 800 × 50 = 290 000 рублей.
Рост LTV на 51% без единого нового клиента. Это и есть причина, почему сильные маркетологи работают не только на привлечение, но и на удержание.
В России с Churn хорошо работают: Яндекс Плюс (геймификация и экосистема удержания), Сбер Спасибо (кэшбэк как инструмент возврата), Ozon Premium (привилегии подписчика, которые создают привычку). Это не случайность — это осознанная работа с LTV.
Расчётный LTV через формулу — это прогноз. Реальный LTV вы узнаете только через когортный анализ.
Когорта — группа клиентов, привлечённых в один период. Например, все клиенты, впервые заплатившие в январе 2026 года.
Когортный анализ показывает: сколько из январской когорты купили повторно в феврале, сколько из них остались в марте, апреле, мае. Через 12 месяцев вы видите реальную кривую удержания и реальный LTV когорты.
Инструменты для когортного анализа в РФ: Яндекс Метрика (есть встроенный когортный отчёт), Google Looker Studio с коннектором к вашей CRM, Python с pandas — для тех, кто работает с большими данными.
Минимальная когортная таблица в Google Sheets строится за час. Вертикаль — когорты по месяцам привлечения. Горизонталь — месяцы после первой покупки. В ячейках — процент клиентов, которые совершили хотя бы одну покупку в этом месяце.
ROMI — Return on Marketing Investment — процент возврата на каждый вложенный в маркетинг рубль.
Формула через маржинальную прибыль (правильная):
ROMI = (Маржинальная прибыль от маркетинговых активностей − Расходы на маркетинг) / Расходы на маркетинг × 100%
Формула через выручку (частая ошибка, даёт завышенный результат):
ROMI = (Выручка − Расходы на маркетинг) / Расходы на маркетинг × 100%
Почему через выручку считать неправильно: если маржа 20%, а вы потратили на маркетинг 100 000 рублей и получили выручку 300 000 рублей — ROMI через выручку = 200%. Звучит отлично. Но маржинальная прибыль = 60 000 рублей. ROMI через маржу = (60 000 − 100 000) / 100 000 × 100% = −40%. Убыток. Разница принципиальная.
Компания — региональная сеть магазинов электроники, выход в онлайн. Апрель 2026 года.
Расходы на кампанию: 480 000 рублей (Яндекс Директ, работа директолога, лендинги). Выручка, атрибутированная через Яндекс Метрику (модель last-click): 2 840 000 рублей. Маржинальность: 19%.
Маржинальная прибыль = 2 840 000 × 0,19 = 539 600 рублей.
ROMI = (539 600 − 480 000) / 480 000 × 100% = 12,4%
Не впечатляет? Но посмотрите на структуру: 80% кликов — из брендовых запросов, 20% — из общих. Разберём по сегментам:
Брендовые запросы: расходы 95 000 рублей, выручка 1 620 000 рублей, маржа 19%, маржинальная прибыль 307 800 рублей. ROMI брендового трафика = 224%.
Общие запросы: расходы 385 000 рублей, выручка 1 220 000 рублей, маржинальная прибыль 231 800 рублей. ROMI общего трафика = −39,8%.
Итог: брендовая кампания работает отлично, кампания по общим запросам убыточна. Без разбивки по сегментам маркетолог не видит эту разницу и продолжает сжигать бюджет.
SEO и контент — это инвестиции с отложенным возвратом. Статья, написанная в январе, начинает давать трафик в апреле и продолжает работать два-три года. Как считать ROMI для такого канала?
Метод накопленного ROMI: берёте все расходы на контент и SEO с начала работы. Берёте выручку, которую атрибутируете к органическому трафику (по UTM-меткам или по источнику «organic» в Метрике). Считаете ROMI за весь период работы канала, а не за последний месяц.
Типичная картина по SEO-каналу в РФ: первые 6 месяцев ROMI отрицательный. С 7–9 месяца выходит в плюс. К 18–24 месяцу ROMI SEO-канала обгоняет контекстную рекламу в 2–4 раза, потому что расходы стабилизировались, а органический трафик продолжает расти.
Это объясняет, почему умные маркетологи инвестируют в SEO даже при давлении на краткосрочный результат.
Атрибуция — главная головная боль ROMI. Клиент мог увидеть баннер ВКонтакте, потом прочитать статью в блоге, потом получить письмо в рассылке, потом найти вас в поиске по брендовому запросу — и только тогда купить. Кому засчитываем продажу?
Last Click (последнее касание) — стандарт в Яндекс Метрике. Всю продажу засчитывают последнему каналу. Это занижает ценность охватных каналов (медийка, соцсети) и завышает ценность брендового поиска.
First Click (первое касание) — хорошо показывает, какой канал «открыл» клиента. Но игнорирует весь путь до покупки.
Линейная атрибуция — делит ценность конверсии равномерно между всеми касаниями. Честнее, но требует полной истории касаний.
Позиционная атрибуция (40/20/40) — 40% первому касанию, 40% последнему, 20% — всем промежуточным. Хороший баланс для большинства бизнесов.
В Яндекс Метрике с 2024 года доступна модель атрибуции на основе данных (Data-Driven Attribution) для аккаунтов с достаточным объёмом конверсий. Это наиболее точная модель — она учитывает реальный вклад каждого канала на основе статистики, а не правила.
Мой совет: выберите одну модель атрибуции и применяйте её последовательно. Смена модели меняет все исторические данные, делая сравнение периодов бессмысленным.
Три показателя — это не три отдельных расчёта. Это одна система принятия решений.
Не средний CAC по компании. CAC по каждому каналу. Яндекс Директ (брендовые), Яндекс Директ (общие), ВКонтакте, SEO, email, реферальная программа — отдельно. Это даёт вам карту эффективности каналов.
Клиенты из разных каналов ведут себя по-разному. Из опыта: клиенты, пришедшие через контент-маркетинг и SEO, как правило, показывают LTV на 20–40% выше, чем клиенты из платного трафика. Они лучше понимают продукт, меньше склонны к ценовому сравнению. Клиенты из акций и скидочных кампаний показывают низкий LTV — они покупают дёшево и не возвращаются по полной цене.
Каналы с LTV/CAC выше 5:1 — увеличивайте инвестиции. Каналы с LTV/CAC 3:1–5:1 — держите, оптимизируйте. Каналы с LTV/CAC ниже 3:1 — анализируйте воронку или сокращайте. Каналы с LTV/CAC ниже 1:1 — немедленно останавливайте или полностью переделывайте.
Это тактический уровень. Показывает, что работает прямо сейчас — какая конкретная кампания, какой оффер, какой креатив рентабелен.
Не «мне кажется, что Директ работает лучше». А «CAC в Директе по брендовым запросам — 720 рублей при LTV 28 000 рублей, ROMI — 187%. Инвестируем сюда максимум».
Компания — B2C сервис доставки еды в регионах РФ, 2026 год. Бюджет на маркетинг — 1,2 млн рублей в месяц. Распределение до анализа unit-экономики: 60% Яндекс Директ, 25% ВКонтакте, 15% блогеры и посевы.
После расчёта CAC и LTV по каналам картина оказалась неожиданной:
Яндекс Директ: CAC = 1 200 рублей, LTV клиентов из этого канала = 8 400 рублей, LTV/CAC = 7.
ВКонтакте: CAC = 1 800 рублей, LTV = 6 200 рублей, LTV/CAC = 3,4. Работает, но хуже.
Блогеры и посевы: CAC = 980 рублей, LTV = 14 600 рублей, LTV/CAC = 14,9. Это лучший канал — клиенты, пришедшие через рекомендацию, заказывают чаще и остаются дольше.
Перераспределение: сократили ВКонтакте до 10%, увеличили посевы до 35%, держали Директ. Через три месяца средний CAC снизился с 1 350 до 1 080 рублей, LTV вырос на 18% за счёт изменения структуры клиентской базы. Это не магия — это математика.
Вам не нужен дорогой Roistat или Power BI, чтобы начать. Нужна правильная структура данных.
Первый лист — расходы. Каждая строка: дата, канал, категория расхода (реклама/люди/инструменты/контент), сумма, примечание. Обновляется ежемесячно.
Второй лист — клиенты. Каждая строка: ID клиента, дата первой покупки, источник привлечения (UTM-метка или ручная пометка), первый чек.
Третий лист — покупки. Каждая строка: ID клиента, дата покупки, сумма. Сюда попадают все транзакции.
Четвёртый лист — расчёты. Сводные формулы: CAC по каналам (SUMIF по расходам / COUNTIF по новым клиентам), средний LTV по когортам, ROMI по кампаниям.
Это минимальная система, которую можно построить за один рабочий день. Она закрывает 80% задач маркетолога по unit-экономике.
Если у вас есть выгрузка из CRM — вот рабочий скрипт:
import pandas as pd
# Загрузка данных
costs_df = pd.read_csv('marketing_costs.csv') # columns: month, channel, amount
clients_df = pd.read_csv('clients.csv') # columns: client_id, acquisition_date, channel
purchases_df = pd.read_csv('purchases.csv') # columns: client_id, purchase_date, amount
# CAC по каналам за период
period = '2026-04'
period_costs = costs_df[costs_df['month'] == period].groupby('channel')['amount'].sum()
period_clients = clients_df[
clients_df['acquisition_date'].str.startswith(period)
].groupby('channel')['client_id'].count()
cac_by_channel = (period_costs / period_clients).round(0)
print("CAC по каналам:")
print(cac_by_channel)
# LTV по каналам: суммарная выручка с клиентов из каждого канала
merged = clients_df.merge(purchases_df, on='client_id', how='left')
ltv_by_channel = merged.groupby('channel')['amount'].sum() / \
clients_df.groupby('channel')['client_id'].count()
print("\nLTV по каналам:")
print(ltv_by_channel.round(0))
# Соотношение LTV/CAC
ltv_cac_ratio = (ltv_by_channel / cac_by_channel).round(2)
print("\nLTV/CAC по каналам:")
print(ltv_cac_ratio)
Этот скрипт даёт полную картину по каналам за несколько секунд.
Calltouch — коллтрекинг и базовая сквозная аналитика. Хорошо работает для бизнесов с входящими звонками. Стоимость от 3 500 рублей в месяц.
CoMagic — аналог Calltouch с более гибкой настройкой атрибуции. Подходит для среднего и крупного бизнеса.
Roistat — полноценная сквозная аналитика с интеграцией AmoCRM и Битрикс24. Автоматически считает CAC и ROMI по каналам. Стоимость от 8 000 рублей в месяц.
DataFan — агрегатор данных из ВКонтакте, Яндекс Директа, MyTarget в Google Sheets или Looker Studio. Бесплатный тариф закрывает базовые задачи.
Яндекс Метрика Pro — бесплатно для большинства задач, есть когортный анализ, модели атрибуции, ценность конверсии.
Для малого бизнеса рекомендую: Google Sheets + DataFan + Яндекс Метрика. Стоимость близка к нулю, результат закрывает 80% потребностей. Для среднего — добавляйте Roistat или CoMagic.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13590 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Собственники думают категориями денег. Маркетологи часто говорят категориями активностей. Unit-экономика переводит маркетинг на язык денег.
Без unit-экономики звучит так: «Нам нужно увеличить бюджет на SEO с 150 до 400 тысяч. SEO — важный канал, он даёт долгосрочный эффект. Конкуренты активно инвестируют в контент».
Ответ собственника: «Мы уже тратим 150 тысяч. Зачем больше?»
С unit-экономикой звучит так: «За последние 12 месяцев SEO-канал принёс 840 новых клиентов с CAC = 1 780 рублей. Это на 62% ниже CAC Яндекс Директа. LTV клиентов из органики на 31% выше, чем из платного трафика. ROMI SEO-канала за последние 6 месяцев — 187%. При увеличении инвестиций с 150 000 до 400 000 рублей прогнозируем рост органического трафика на 60–80% в горизонте 9 месяцев. По текущим конверсиям — 480–550 дополнительных клиентов в год. При маржинальном LTV 9 400 рублей это 4,5–5,2 млн рублей дополнительной маржинальной прибыли. Инвестиция 3 млн в год возвращает 4,5–5,2 млн. Рекомендую увеличить».
Это другой разговор. И он, как правило, заканчивается одобрением.
CAC за последний месяц в сравнении с предыдущим периодом — растёт, падает, почему. Соотношение LTV/CAC — здоровье клиентской базы в одном числе. ROMI последней крупной кампании — что конкретно сработало.
Остальное — детали, которые разбираются по запросу.
EdTech (онлайн-курсы, B2C): 2 000–8 000 рублей. Для курсов от 50 000 рублей CAC до 15 000 — норма.
E-commerce fashion и красота: 800–3 000 рублей.
Доставка еды и продуктов: 500–2 000 рублей. Первый заказ часто субсидируется промокодом.
B2B SaaS (до 20 000 рублей в месяц): 8 000–25 000 рублей. B2B SaaS (выше 50 000 рублей в месяц): 30 000–150 000 рублей — и это нормально при высоком LTV.
Финтех и банкинг: 1 500–6 000 рублей за активного клиента.
Недвижимость: CAC на заявку 1 500–5 000 рублей, CAC на сделку 15 000–80 000 рублей.
B2C e-commerce: 3:1 — минимально приемлемо, 5:1 и выше — хорошо, ниже 2:1 — проблема.
B2B SaaS: 3:1 — базовый уровень, 5:1 — уверенный рост, 8:1 и выше — масштабирование.
EdTech: 4:1 — норма, 7:1 и выше — отлично.
Сервисный бизнес (агентства, консалтинг): 8:1 и выше, потому что CAC на удержание близок к нулю.
Выше 0% — маркетинг работает в плюс. 50–100% — хороший результат. Выше 150% — отличный результат. Отрицательный — не всегда катастрофа: если вы осознанно субсидируете первую покупку ради высокого LTV — это стратегия.
Ошибка 1: CAC = рекламный бюджет. Занижает реальный CAC в 1,5–3 раза. Всегда включайте людей, инструменты, подрядчиков.
Ошибка 2: LTV = средний чек. LTV — это пожизненная ценность, а не первый чек. Путаница приводит к неверной оценке допустимого CAC.
Ошибка 3: ROMI от выручки вместо маржи. При марже 15–20% ROMI от выручки может быть 300%, а от маржи — минус 40%. Диаметрально противоположные сигналы.
Ошибка 4: смешивание новых и реактивированных клиентов. Реактивация — не привлечение. Считайте отдельно.
Ошибка 5: не учитывать временной лаг в B2B. Расходы января / клиенты января = некорректный CAC. Используйте когортный подход.
Ошибка 6: считать показатели раз в год. CAC — ежемесячно, LTV — раз в квартал, ROMI — по каждой кампании.
Ошибка 7: не сегментировать клиентов по каналам. Средний LTV скрывает разницу. Клиент с CAC 500 рублей и LTV 2 000 рублей хуже клиента с CAC 2 000 рублей и LTV 30 000 рублей.
Маркетолог, который считает unit-экономику — другой уровень специалиста. Три вопроса на собеседовании, которые это выявят:
Первый: «Как вы считали CAC на последнем месте работы? Что включали в расходы?» Хороший ответ: зарплаты, инструменты, подрядчиков, разбивку по каналам. Плохой ответ: брал бюджет на рекламу и делил на лиды.
Второй: «Был ли случай, когда unit-экономика показала, что канал с высоким числом лидов убыточен? Что сделали?» Хороший ответ: конкретный кейс с цифрами. Плохой ответ: уход от конкретики.
Третий: «Как вы защищали бюджет перед руководством?» Хороший ответ: через CAC, LTV, ROMI с прогнозом. Плохой ответ: через «конкуренты тратят больше».
Три вопроса отсекают 80% кандидатов, которые работали с метриками тщеславия, а не с бизнес-результатами.
Специалисты, которые умеют считать CAC и LTV, востребованы. Компании платят за них на 30–60% выше рынка. Если вы ищете работу в маркетинге или digital — смотрите на профильных площадках, где работодатели ищут именно специалистов, а не «кого-нибудь».
https://t.me/digital_jobster — профессиональные вакансии маркетологов, SMM, контент-менеджеров и PR. Профильный тг-канал: только digital, только нужная аудитория. Если ищете вакансии маркетолога в Telegram — начните отсюда.
https://t.me/rabota_go — вакансии в маркетинге и продажах с понятным функционалом. Телеграм-канал с реальными предложениями от компаний, которые понимают специфику. Без «менеджер по всему».
https://t.me/rabota_freelancee — удалённая работа и онлайн-проекты в digital. TG-канал для тех, кто работает из любой точки. Фриланс, проектная занятость, удалёнка — всё актуально и обновляется.
https://t.me/jobster_resume — канал для резюме и поиска кандидатов. Ищете работу — разместите резюме. Нанимаете — смотрите актуальных кандидатов. Живая база специалистов маркетинга в одном telegramm-канале.
https://t.me/jobster_guru — кейсы, инструменты, рабочий юмор и жизнь маркетологов. Telegram-канал о реальном digital: практика от людей в теме, не теория из учебников.
Если вам нужен маркетолог, который с первого месяца начнёт считать unit-экономику, а не объяснять результаты «долгосрочным эффектом» — ищите его там, где водятся профессионалы.
https://jobster.pro — профильная платформа для найма в маркетинге, digital и продажах.
Джобстер — не универсальная джоб-борда, где вакансия маркетолога соседствует с вакансией водителя погрузчика. Это специализированная платформа только для одной ниши: маркетинг, SMM, контент, digital, продажи. Аудитория — профессионалы, которые уже работают в этой сфере и следят за рынком.
Каждая вакансия, размещённая на сайте, автоматически уходит в сеть Telegram-каналов с 40 000+ активных подписчиков. Один раз разместили — двойной охват: сайт плюс каналы.
Для работодателей: меньше «нейросетевых резюме», больше кандидатов с реальным опытом. Позиции закрываются за дни, а не месяцы.
Для специалистов: реальные вакансии от компаний, которые действительно нанимают. Без вакансий-призраков, без игнора, без бесплатных тестовых на неделю.
Джобстер. Профессионалы находят профессионалов.
Ответьте честно — не для меня, для себя:
Вы знаете CAC с разбивкой по каналам за последний месяц — включая зарплаты и инструменты, а не только рекламный бюджет?
Вы считали LTV отдельно для клиентов из разных каналов?
Ваш маржинальный LTV/CAC выше 3:1? Если ниже — вы знаете, какой канал тянет показатель вниз?
Вы считаете ROMI от маржинальной прибыли или от выручки?
Вы обновляли эти показатели в последние три месяца?
Вы можете прямо сейчас назвать три числа по unit-экономике без подготовки?
Если на большинство — «нет»: начните с малого. Настройте UTM-метки на все рекламные ссылки, занесите расходы по каналам в Google Sheets, попросите выгрузку из CRM по источникам клиентов. Через месяц у вас будет первая реальная картина.
Как посчитать CAC маркетолога, если нет CRM и данных по источникам?
Начните с UTM-меток на всех рекламных ссылках и целей в Яндекс Метрике на покупку или заявку. В форме заказа или при первом контакте спрашивайте: «Как вы нас нашли?» Уже через месяц будет первичная база для расчёта CAC по каналам.
Что делать, если CAC растёт из месяца в месяц?
Рост CAC при масштабировании — нормально: аудитория насыщается, конкуренция за показы растёт. Три варианта: оптимизировать конверсию воронки, переключить бюджет на каналы с меньшим CAC, работать над ростом LTV — тогда рост CAC некритичен.
Как рассчитать LTV, если компания работает меньше года?
Используйте отраслевые бенчмарки как базу. Считайте промежуточный LTV за фактический период и умножайте на коэффициент из бенчмарков вашей ниши. Уточняйте каждые два-три месяца по мере накопления данных.
Нужно ли считать unit-экономику для малого бизнеса?
Особенно для малого. Малый бизнес не может позволить себе неэффективные траты. Даже простой ежемесячный расчёт CAC по трём-четырём каналам в Google Sheets даёт огромное преимущество перед конкурентами, которые работают «по ощущениям».
Как объяснить собственнику, что высокий CAC — это нормально?
Через соотношение с LTV. CAC в 15 000 рублей при LTV 120 000 рублей — это инвестиция с окупаемостью 8x. CAC в 1 500 рублей при LTV 3 000 рублей — соотношение 2:1, тревожный сигнал. Высокий CAC оправдан только высоким LTV.
Как часто нужно пересчитывать показатели unit-экономики?
CAC — ежемесячно. ROMI по кампаниям — по завершении каждой. LTV — раз в квартал или при значимых изменениях в продукте или ценообразовании.
Чем unit-экономика маркетинга отличается от unit-экономики бизнеса?
Unit-экономика бизнеса смотрит на прибыльность одного клиента в целом — с учётом COGS, операционных расходов, налогов. Unit-экономика маркетинга — это подмножество: фокус только на расходах на привлечение и ценности привлечённых клиентов. Для маркетолога достаточно CAC, LTV и ROMI. Полная unit-экономика — зона финансового директора.
С любовью, команда Джобстер:
▫️ витрина открытых вакансий
▫️ разместить Вакансию
▫️ разместить Резюме
