Ошибки в Unit-экономике IT-продукта

Разговор про unit-экономику в IT обычно начинается правильно и заканчивается странно. Сначала все обсуждают CAC, LTV, окупаемость каналов, маржинальность. А потом продукт масштабируется, бюджеты растут — и внезапно оказывается, что деньги есть, а экономики нет.

И это не проблема стартапов. Это регулярно происходит в зрелых IT-компаниях, где есть сильные финансовые директора, выстроенные процессы и отчётность. В том числе на рынке РФ.

Парадокс в том, что unit-экономика — это не про формулы. Это про то, насколько корректно компания понимает, где она на самом деле зарабатывает, а где — теряет деньги, просто не видит этого.

Почему unit-экономика почти всегда «рисуется лучше», чем есть на самом деле

Если взять любой отчёт по unit-экономике, он почти всегда выглядит убедительно. CAC считается, LTV тоже, маржа положительная — значит, можно масштабироваться. Но проблема в том, что эти расчёты почти всегда строятся на упрощениях.

В исследованиях McKinsey & Company отмечается, что компании системно недооценивают полную стоимость привлечения и обслуживания клиентов, особенно в digital-продуктах.

И это как раз тот случай, когда ошибка не в цифрах, а в модели. Компании считают unit-экономику так, как удобно считать. А не так, как она реально устроена.

CAC без «хвоста»

Одна из самых распространённых проблем — это иллюзия дешёвого привлечения.

В отчёте CAC выглядит красиво. Учтены рекламные бюджеты, зарплаты маркетинга, maybe ещё несколько статей. Всё сходится.

Но за пределами модели остаётся «хвост»:

работа сейлзов — пресейлы — кастомизация под клиента — время команды на закрытие сделки.

На российском рынке это особенно заметно в B2B IT. Там цикл сделки может занимать месяцы, а иногда и больше. И если учитывать только маркетинг, CAC выглядит в разы ниже реального.

В итоге компания думает, что масштабируется прибыльно, хотя на самом деле просто размазывает затраты по времени.

LTV в IT почти всегда завышен?

Если CAC обычно занижают, то LTV — наоборот, завышают. Логика простая: берётся текущий ARPU, умножается на средний срок жизни клиента — и получается красивая цифра.

Проблема в том, что в реальности:

1. клиенты отваливаются раньше;
2. стоимость обслуживания растёт;
3. продукт требует доработок под конкретного клиента.

Исследования показывают, что компании часто переоценивают LTV на 20–50% из-за игнорирования churn и роста cost-to-serve. 

И в IT это критично. Потому что многие продукты изначально недооценивают стоимость поддержки.

Кастомизация убивает экономику в РФ?

На рынке РФ есть особенность, которая почти не встречается в западных моделях — высокая доля кастомизации.

Даже продукты, которые формально считаются «коробочными», на практике дорабатываются под клиента. Иногда сильно. Это приводит к интересному эффекту: формально продукт масштабируемый, фактически — каждая сделка уникальна.

И в этот момент unit-экономика начинает «плыть».

Потому что:

1. растёт стоимость внедрения;
2. увеличивается нагрузка на разработку;
3. поддержка становится дороже.

Но в модели это часто не отражается.

Где ломается логика масштабирования

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 13496 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

На бумаге всё выглядит просто: если LTV > CAC — можно масштабироваться.

Но в реальности этого недостаточно. Исследования показывают, что важна не только разница между LTV и CAC, но и скорость возврата инвестиций. 

Если деньги возвращаются слишком долго, компания может расти «в минус», даже при положительной юнит-экономике. И это как раз тот случай, который часто встречается в IT-компаниях в России. Особенно в сегменте сложных B2B-продуктов.

Если говорить о практике

Типичный сценарий: 

компания запускает продукт → видит положительную unit-экономику → увеличивает бюджеты → начинает масштабироваться.

А потом через год оказывается, что: расходы растут быстрее выручки, команда — перегружена, продукт требует всё больше и больше доработок. Замкнутый круг.

И в какой-то момент становится понятно, что unit-экономика «работала» только на бумаге.

Что мы думакм об этом вGreenCore

В практике GreenCore такие ситуации встречаются регулярно. Особенно в проектах, где бизнес уже масштабируется и начинает терять контроль над цифрами.

Компания GreenCore в таких кейсах не просто пересчитывает CAC и LTV. Она пересобирает саму модель.

Потому что проблема почти никогда не в формуле. Она в том, что именно считается юнитом. В одном случае это может быть клиент. В другом — проект. В третьем — функциональность. И пока это не определено, любые расчёты будут давать искажённую картину.

Unit-экономика выглядит как набор формул. Это создаёт ощущение, что её можно «посчитать и жить спокойно». В реальности это модель, которая должна постоянно адаптироваться.

В аналитике Harvard Business Review подчёркивается, что компании часто принимают финансовые решения на основе упрощённых моделей, игнорируя системные эффекты.  И unit-экономика — один из самых частых примеров.

Почему CFO тоже ошибаются?

Финансовые директора редко ошибаются в расчётах. Они ошибаются в предпосылках.

Если модель изначально не учитывает реальные затраты, динамику продукта и поведение клиентов, она будет давать «правильные» цифры с неправильным смыслом.

Именно поэтому даже сильные CFO могут принимать решения, которые выглядят логично — но приводят к проблемам на дистанции.

Unit-экономика — это не инструмент контроля. Это инструмент понимания бизнеса.

И в 2026 году выигрывают не те, у кого «правильные» показатели, а те, кто:

1. понимает, как формируются эти показатели;
2. умеет их пересобирать;
3. и не боится увидеть, что экономика на самом деле хуже, чем кажется.

Потому что именно с этого момента начинается реальный рост.

— и не боится увидеть, что экономика на самом деле хуже, чем кажется.