Unit-экономика для начинающих: как посчитать и не обанкротиться

Основатель стартапа анализирует unit‑экономику на ноутбуке: графики, таблицы, калькулятор и банкноты в рублях на столе

Unit‑экономика — ключ к выживанию и масштабированию любого стартапа. Эта статья пошагово объяснит, как считать основные метрики (CAC, LTV, ARPA, маржа, срок окупаемости), где брать данные, как интерпретировать результаты и какие решения принимать, чтобы не обанкротиться. Приведём расчёты для SaaS, маркетплейсов и e‑commerce и дадим советы для переговоров с инвесторами. Упор на российскую специфику, расчёты в рублях и реальные кейсы.

Оглавлениение

Понятие unit‑экономики и её значение для стартапа

Чтобы unit-экономика работала, нужно разобраться с цифрами, которые её формируют. Речь не об абстрактных показателях, а о конкретных метриках, определяющих жизнеспособность бизнеса. Давайте пройдёмся по каждой из них с примерами из российской практики 2025 года.

Сколько стоит привлечь клиента

CAC (Customer Acquisition Cost) — это расходы на маркетинг и продажи, поделённые на количество новых клиентов за период. В России 2025 года ключевые каналы — контекстная реклама, соцсети и партнёрские программы. Например, SaaS-стартап тратит 500 000 рублей на Яндекс.Директ и получает 20 клиентов. CAC = 25 000 рублей. Но если параллельно работает телеграм-канал с конверсией 5 клиентов на 50 000 рублей затрат, CAC по этому каналу уже 10 000 рублей. Разница в 2.5 раза — повод перераспределить бюджет.

Данные берут из рекламных кабинетов (Яндекс.Метрика, MyTarget), CRM-систем и платёжных шлюзов. Ошибка новичков — считать общий CAC без разбивки по каналам. Так можно пропустить утечки бюджета: один канал «съедает» 80% средств при низкой конверсии.

Сколько клиент приносит за всё время

LTV (Lifetime Value) считают по-разному. Для подписочных сервисов формула выглядит так: 

LTV = (ARPA × Gross Margin) / Monthly Churn Rate

Возьмём российский EdTech-стартап с абонентской платой 12 000 рублей, маржой 75% и ежемесячным оттоком 4%. LTV = (12 000 × 0.75) / 0.04 = 225 000 рублей. Но для маркетплейсов формула сложнее — учитывают средний чек, частоту покупок и комиссионные издержки.

Пример расчёта для SaaS:
— ARPA = 10 000 руб
— Gross Margin = 80%
— CAC = 50 000 руб
— Monthly Churn = 5%
LTV = (10 000 × 0.8) / 0.05 = 160 000 руб
Соотношение LTV:CAC = 160 000 / 50 000 = 3.2

Инвесторы смотрят на этот коэффициент как на индикатор устойчивости. В 2025 году для российских B2B-стартапов норма — от 3.5, для B2C — от 2.8. Но есть нюанс: на ранних стадиях (pre-seed) допускается LTV:CAC 1.5-2, если виден потенциал масштабирования.

Когда окупится привлечение

Payback Period — время возврата CAC. Формула: 

CAC / (ARPA × Gross Margin)

Для предыдущего примера: 50 000 / (10 000 × 0.8) = 6.25 месяцев. Российские фонды ждут окупаемости до 12 месяцев, но топ-венчурные фонды вроде Target Global Russia требуют менее 9 месяцев даже на ранних этапах.

В e-commerce расчёты сложнее. Возьмём продажи кроссовок через Wildberries:
— Средний чек: 8 000 руб
— Комиссия площадки: 15%
— Логистика: 500 руб/ед.
— Себестоимость: 4 000 руб
Contribution Margin = 8 000 — (8 000×0.15 + 500 + 4 000) = 8 000 — 5 700 = 2 300 руб
При CAC 6 900 руб payback = 6 900 / 2 300 = 3 покупки. Если клиент покупает раз в 2 месяца, окупаемость растягивается на полгода.

Что портит картину

Churn Rate — процент оттока клиентов. Месячный показатель 5% кажется безобидным, но за год это 46% потерь (1 — 0.95^12). Российские SaaS-компании борются с этим через:
— Персонализацию onboarding
— Программы лояльности
— Предиктивную аналитику

Пример: сервис облачного хранения снизил churn с 7% до 4% за счёт автоматических напоминаний о бэкапах. Это увеличило LTV на 65% без изменения цены.

Где брать данные

  • CRM (Bitrix24, AmoCRM) — для отслеживания сделок и клиентов
  • Google Analytics 4 — поведенческие метрики
  • Платёжные системы (ЮKassa, Tinkoff) — финансовые транзакции
  • Системы сквозной аналитики (Roistat, Calltouch) — атрибуция конверсий

Совет от практиков: настройте отдельные UTM-метки для каждого рекламного креатива. Это поможет точно распределить CAC между каналами.

О чём молчат в стартапах

1. Сезонность. Новогодний всплеск продаж игрушек увеличивает ARPA на 40%, но летом показатель падает. Брать усреднённые значения — ошибка.

2. Инфляция. Рост себестоимости на 8% в 2025 году требует ежеквартального пересчёта Contribution Margin. Если цены не индексировать — маржа «съёживается».

3. Возвраты. Маркетплейсы теряют до 12% выручки из-за брака. Реальный LTV считают за вычетом возвращённых товаров.

Эти метрики — не просто цифры для отчёта инвесторам. Они становятся компасом при принятии решений: куда лить рекламный бюджет, когда повышать цены, какие каналы масштабировать. Главное — считать их регулярно и честно, даже когда показатели далеки от идеала.

Ключевые метрики и формулы

Теперь перейдём к конкретным метрикам, без которых невозможен расчёт unit-экономики. Эти показатели — как градусник для бизнеса: помогают вовремя заметить проблемы и скорректировать курс.

CAC (стоимость привлечения клиента)

Формула: CAC = расходы на канал / количество клиентов из канала

Допустим, вы потратили 150 000 рублей на контекстную рекламу и получили 30 клиентов. CAC = 150 000 / 30 = 5 000 рублей. Но если параллельно работал партнёрский маркетинг с бюджетом 80 000 рублей и 20 клиентами, CAC для этого канала уже 4 000 рублей. Такой детальный расчёт помогает понять, какие каналы эффективны.

Канал Расходы (руб) Клиенты CAC
Контекст 150 000 30 5 000
Партнёры 80 000 20 4 000

Данные берутся из рекламных кабинетов (Яндекс.Директ, ВКонтакте) и CRM-систем. Важно исключить разовые затраты вроде разработки лендинга — их нужно амортизировать.

LTV (пожизненная ценность клиента)

Для подписочных моделей SaaS работает формула:

LTV = (ARPA × Gross Margin) / Churn Rate

Пример: при ARPA 10 000 рублей, маржинальности 80% и месячном оттоке 5%:

LTV = (10 000 × 0.8) / 0.05 = 160 000 рублей

Для e-commerce используют другую формулу:

LTV = Средний чек × Количество покупок в год × Срок жизни клиента × Маржинальность

Например, клиент покупает 4 раза в год по 8 000 рублей в течение 3 лет при марже 25%:

LTV = 8 000 × 4 × 3 × 0.25 = 24 000 рублей

Соотношение LTV:CAC

В нашем SaaS-примере LTV:CAC = 160 000 / 50 000 = 3.2. Это попадает в целевую зону для инвесторов (больше 3). Но для маркетплейсов с низкой маржой допустимо 1.5-2.

Опасные зоны:

  • LTV:CAC < 1 — бизнес сжигает деньги
  • LTV:CAC > 5 — возможно, недополучаем клиентов из-за недостаточного маркетинга

Payback period (срок окупаемости)

Формула: CAC / (ARPA × Gross Margin)

Для того же SaaS:

50 000 / (10 000 × 0.8) = 6.25 месяцев

Инвесторы ждут окупаемости до 12 месяцев. Но для нишевых B2B-решений с высоким ARPA допустимо 18-24 месяца.

ARPA/ARPU и маржинальность

Gross Margin — валовая маржа: (Выручка − Переменные расходы) / Выручка × 100%

Contribution Margin — маржинальная прибыль на единицу: Цена − Переменные расходы

Разница критична: gross margin показывает общую эффективность, contribution margin — прибыльность каждой сделки. Например, при цене подписки 10 000 рублей и переменных расходах 2 000 рублей contribution margin составит 8 000 рублей.

Churn rate (отток)

Месячный отток = (Клиенты на начало месяца − Клиенты на конец месяца) / Клиенты на начало месяца × 100%

Годовой churn считают через retention rate: 

Годовой отток = 1 − (1 − Месячный отток)^12

При месячном оттоке 5% годовой составит 46% (1 − 0.95^12). Это важно для долгосрочного прогнозирования.

MRR/ARR для подписок

MRR (месячная выручка) = ARPA × Количество активных подписок

ARR = MRR × 12

Но в реальности ARR обычно меньше из-за оттока. Если в январе MRR был 500 000 рублей при churn 5%, к декабрю выручка упадёт до ~300 000 рублей. Поэтому инвесторы смотрят на Net MRR с учётом upsell и реактиваций.

Практический совет: Начинайте считать эти метрики с первого клиента. Даже в Excel. Ошибка новичков — откладывать расчёты до масштабирования. Как показал кейс EdTech-стартапа в 2024 году, неправильный расчёт CAC на ранней стадии привёл к перерасходу бюджета на 200%.

Для проверки используйте готовые шаблоны, но адаптируйте их под свою модель. Помните: даже идеальная формула бесполезна с некорректными данными. Как собирать и проверять информацию — об этом в следующей главе.

Сбор данных и организация учёта для точных расчётов

Чтобы считать unit-экономику без ошибок, сначала соберите данные из всех источников. Каждый источник даёт часть пазла. CRM покажет путь клиента от первого касания до покупки. Рекламные кабинеты Яндекса и ВКонтакте — точные расходы на привлечение по каждому каналу. Платёжные системы (Сбербанк, Тинькофф) отобразят реальные поступления с учётом комиссий и возвратов. Бухгалтерские отчеты помогут сопоставить операционные расходы с выручкой.

Продуктовая аналитика (Яндекс.Метрика, Amplitude) нужна для расчёта конверсий и удержания. Например, если 30% пользователей доходят до оплаты после регистрации — это ключевой параметр для LTV. Когортный анализ разделит клиентов по месяцам прихода и покажет, как меняется их ценность со временем. Без этого вы не увидите, что клиенты из TikTok уходят в 2 раза быстрее, чем из контекстной рекламы.

Как готовить данные

  • Настройка событий. Отслеживайте не только покупки, но и микро-конверсии: просмотр карточки товара, добавление в корзину, повторный визит. Для SaaS добавьте события вроде «запустил отчёт» или «пригласил коллегу».
  • Разделение расходов. Не смешивайте затраты на таргетированную рекламу и контент-маркетинг. Если потратили 150 000 рублей на 3 канала, распределите их пропорционально количеству привлечённых клиентов.
  • Исключение разовых затрат. Покупка сервера за 300 000 рублей или участие в выставке за 200 000 — это капитальные расходы. Их не нужно включать в CAC.
  • Возвраты и скидки. Если в маркетплейсе 12% заказов вернули, уменьшите выручку на эту сумму. Скидки по промокодам учитывайте как отдельную статью расходов.
  • Нормализация данных. Курс доллара в 2025 году — 14,9 рублей. Пересчитайте валютные закупки по среднему курсу месяца. Инфляцию 5-8% компенсируйте через корректировку цен на будущие периоды.
  • Сезонность. Новогодний всплеск продаж на Wildberries в декабре — не повод пересматривать CAC. Используйте данные за 12 месяцев или применяйте сглаживающие коэффициенты.

Пример: E-commerce стартап потратил в январе 2025 года 500 000 рублей на рекламу и получил 200 заказов. CAC = 2 500 рублей. Но в феврале из-за скидок 14 февраля CAC упал до 1 800 рублей. Без учёта сезонности вы решите, что канал стал эффективнее, хотя это временный эффект.

Атрибуция — где теряются деньги

Last-click атрибуция занижает CAC для верхних каналов. Клиент мог 4 раза заходить из рассылки, но купил после контекстного объявления — весь CAC запишется на контекст. Multi-touch распределит затраты между всеми касаниями. Для стартапов с длинным циклом (SaaS, дорогие товары) multi-touch точнее. Но для импульсных покупок (цветы, еда) подойдёт last-click.

Как модель атрибуции меняет CAC:

  • Last-click: CAC = 2 400 рублей
  • Multi-touch: CAC = 3 100 рублей (+29%)

Разница в 700 рублей на клиента при LTV 9 000 рублей кажется небольшой. Но при масштабировании до 1 000 клиентов ошибка достигнет 700 000 рублей — это месячный бюджет небольшого стартапа.

Проверка данных

  1. Минимальная выборка. Не считайте CAC на 10 клиентах. Нужно минимум 100-200 конверсий на канал. Для когортного анализа — 3 полных месяца данных.
  2. Выбросы. Удаляйте заказы со скидкой 90% или покупки сотрудников. Они искажают средний чек и LTV.
  3. A/B-тесты. Проверяйте гипотезы на 10-20% трафика. Например, если новая страница лендинга увеличила конверсию с 3% до 4%, CAC снизится на 25%.

Кейс: EdTech стартап провёл A/B-тест рассылки. Версия А дала CAC 8 000 рублей, версия Б — 6 500 рублей. После проверки на 3 000 пользователей разница подтвердилась — компания сэкономила 18% бюджета.

Бухгалтерия vs unit-экономика

Бухгалтерский P&L показывает общую картину, но не отвечает на вопросы:

  • Какой канал приносит клиентов с LTV выше среднего?
  • Окупается ли подписка на сервис аналитики для отдела маркетинга?
  • Как инфляция повлияла на себестоимость единицы товара в рублях?

Согласуйте данные через:

  • Ежемесячную сверку выручки (бухгалтерская система → CRM)
  • Пересчёт валютных расходов по курсу ЦБ на дату платежа
  • Разделение постоянных и переменных затрат (аренда офиса ≠ стоимость доставки товара)

Ошибка: SaaS компания учитывала в CAC только рекламные расходы. Но при согласовании с бухгалтерией выяснилось, что зарплата маркетолога (150 000 рублей/мес) увеличила CAC на 17%. Без этого расчёт LTV:CAC был завышен на 0,5 пункта.

Для проверки используйте связку: CRM (клиенты) → платёжная система (транзакции) → аналитика (конверсии) → бухгалтерия (расходы). Раз в месяц формируйте отчёт, где CAC из рекламных кабинетов совпадает с маркетинговыми расходами в 1С.

Примеры расчётов для разных бизнес‑моделей

Рассмотрим три типовых кейса с цифрами в рублях на 2025 год. Каждый пример покажет цепочку расчётов от исходных данных до итоговых метрик.

SaaS (подписка)

Исходные данные:

  • Средний доход на аккаунт (ARPA): 12 000 ₽/мес
  • Gross margin: 80%
  • Маркетинговые расходы: 1 200 000 ₽/мес
  • Новых клиентов в месяц: 30
  • Месячный отток (churn): 4%

Расчёты:

CAC = 1 200 000 / 30 = 40 000 ₽

LTV = (12 000 × 0.8) / 0.04 = 240 000 ₽

Соотношение LTV:CAC = 240 000 / 40 000 = 6

Срок окупаемости CAC = 40 000 / (12 000 × 0.8) = 4.17 месяца

Рекомендации:

  • Снижайте churn до 3% — LTV вырастет до 320 000 ₽
  • Тестируйте upsell-стратегии для увеличения ARPA
  • Оптимизируйте конверсию в платящих клиентов через улучшение onboarding

Маркетплейс (FBO-модель)

Исходные данные:

  • Средний чек покупателя (GMV): 8 000 ₽
  • Take rate (комиссия платформы): 18%
  • Логистика: 15% от GMV
  • Субсидии на привлечение: 500 ₽/покупателя
  • Конверсия в покупателя: 2.5%

Расчёты:

Доход с транзакции = 8 000 × 0.18 = 1 440 ₽

Маржинальность = 1 440 — (8 000 × 0.15) = 240 ₽

CAC = (500 + (1000 ₽/клик × 40 кликов)) / 1 покупатель = 40 500 ₽

LTV = 240 ₽ × (1 / 0.07) = 3 428 ₽

Соотношение LTV:CAC = 3 428 / 40 500 = 0.085 (проблема!)

Решение:

  • Переход на FBS-модель снижает логистику до 8% GMV
  • Повышение take rate до 22% для премиальных категорий
  • Внедрение кросселлинга для увеличения среднего чека

E-commerce (одежда)

Исходные данные:

  • Средний чек: 5 000 ₽
  • Себестоимость товара: 2 000 ₽
  • Логистика: 600 ₽/заказ
  • Возвраты: 12%
  • Скидки: 15% от GMV

Расчёты:

Gross margin = (5 000 — 2 000 — 600) / 5 000 = 48%

Скорректированная выручка = 5 000 × (1 — 0.12 — 0.15) = 3 650 ₽

Переменные расходы = 2 000 + 600 + (5 000 × 0.15) = 3 350 ₽

Прибыль на заказ = 3 650 — 3 350 = 300 ₽

CAC = 25 000 ₽ (при конверсии 2%)

LTV:CAC = 300 / 25 000 = 0.012 (критично!)

Оптимизация:

  • Снижение возвратов до 7% через улучшение размерных сеток
  • Переход на курьерские службы с тарифом 400 ₽/заказ
  • Внедрение динамического ценообразования вместо фиксированных скидок

Для проверки расчётов используйте шаблоны в Excel или специализированные BI-инструменты. Помните: даже небольшие изменения переменных (например, рост курса доллара для импортных товаров) требуют мгновенной корректировки моделей.

Как применять unit‑экономику для принятия решений и переговоров с инвесторами

Когда цифры unit-экономики становятся рабочим инструментом, а не просто отчётом, они начинают влиять на ключевые решения. Возьмём тестирование цен: изменение стоимости подписки на 15% в SaaS-проекте с ARPA 12 000 рублей требует пересчёта всей модели. Если при этом retention остаётся на уровне 92%, а CAC по контекстной рекламе вырос до 55 000 рублей, LTV:CAC может упасть ниже порогового значения 3. Здесь помогает сценарное моделирование — без него такие эксперименты становятся игрой в русскую рулетку.

Для приоритизации каналов маркетологи часто ошибаются, гонясь за дешёвым трафиком. Соцсети дают CAC 28 000 рублей против 45 000 в контекстной рекламе? Не спешите перераспределять бюджет. Если LTV клиентов из Instagram на 30% ниже из-за высокого churn (7% против 4% в Яндекс.Директе), выгоднее платить больше за «холодный» трафик. Пример из практики: российский edtech-стартап сократил CAC на 18%, переведя 40% бюджета в офлайн-мероприятия с конверсией в платящих клиентов 12%.

Канал CAC (руб) Конверсия в оплату LTV (руб)
ВКонтакте 32 400 4.2% 148 000
Яндекс.Директ 47 800 5.1% 215 000
Офлайн-ивенты 61 200 11.7% 283 000

При моделировании runway учитывайте три сценария. Base case: ежемесячный рост выручки 15%, CAC 50 000 рублей, churn 5%. Best case: автоматизация снизила CAC до 42 000, удержание улучшилось до 96%. Worst case: инфляция подняла логистические расходы на 12%, возвраты выросли до 15%. Для SaaS с текущим cash burn 1.2 млн рублей в месяц при базовом сценарии runway составит 14 месяцев против 8 в пессимистичном.

Переговоры с инвесторами требуют чёткой визуализации. Подготовьте:

  • Динамику CAC по каналам за последние 6 кварталов
  • График LTV:CAC с прогнозом на 18 месяцев
  • Таблицу чувствительности ключевых метрик к изменениям цен и расходов

Когда инвестор спрашивает о плане снижения CAC, покажите конкретные шаги: переход на multi-touch атрибуцию, тестирование креативов с CTR выше 2.4%, найм performance-маркетолога за 120 000 рублей в месяц. Российские фонды ждут цифр: «Как изменится payback period при росте среднего чека на 10%?» или «Какие риски заложены в расчёт переменных расходов при курсе доллара выше 95 рублей?»

Компромисс между маржинальностью и масштабом решается через призму стадии стартапа. На pre-seed допустимо LTV:CAC 1.8 при условии, что через 9 месяцев выйдет на 3.5 за счёт автоматизации onboarding. Но если через 12 месяцев CAC payback превышает 10 месяцев, даже при высоком LTV инвесторы занервничают. Яркий пример: delivery-сервис сознательно держал маржу на уровне 8%, захватывая рынок, но чётко показал точку перехода к 22% через оптимизацию логистики.

Ключевой вопрос на переговорах: «Готовы ли вы увеличить CAC на 25% ради ускорения роста в 2 раза?» Ответ зависит от unit-экономики — если LTV растёт пропорционально, а cash runway позволяет, риски оправданы.

Для международных инвесторов критичен не только абсолютный LTV:CAC (минимум 3), но и структура расходов. Покажите, как учтены валютные риски — например, 30% закупок SaaS-сервиса привязаны к доллару по курсу 89 рублей. Российские фонды чаще смотрят на операционную эффективность: доля переменных расходов в выручке, динамика возвратов, влияние госсубсидий.

Практический совет: перед встречей с инвесторами проведите stress-test модели. Что будет, если ключевой поставщик поднимет цены на 18%? Как скажется на unit-экономике введение налога на цифровые услуги? Готовые ответы на эти вопросы покажут глубину проработки метрик и снизят инвестиционные риски.

Часто задаваемые вопросы

FAQ нужен, когда в руководстве есть типовые вопросы, которые возникают у большинства при первом знакомстве с unit-экономикой. Вот ответы на частые дилеммы стартапов — сохраните их как шпаргалку для быстрых решений.

Что считать единицей?

Единица зависит от модели:

  • SaaS — платящий пользователь/аккаунт
  • E-commerce — проданный товар
  • Маркетплейсы — транзакция (для покупателя) или заказ (для продавца)

Пример: Wildberries в 2025 считает unit как заказ с учётом комиссии 15% и логистики. Если товар стоит 2 000 руб., себестоимость единицы = (цена закупки + упаковка 150 руб. + доставка 300 руб.) × курс 14,9 руб./$ (если импорт).

Как учитывать freemium-пользователей?

Бесплатных юзеров считайте отдельно с нулевой маржой. Формула для конвертации: 

LTV freemium = (Конверсия в платящих × LTV платящих) - CAC на бесплатного

Пример: 1 000 бесплатных пользователей, конверсия 5%, CAC 200 руб. на человека. При LTV платящих 10 000 руб.: LTV freemium = (50 × 10 000) — 200 000 = 300 000 руб.

Как считать LTV при высокой переменной марже?

Используйте contribution margin вместо выручки:

LTV = (Средний чек × Маржинальность) × Среднее количество покупок

Для маркетплейсов с маржой 25% и средним чеком 5 000 руб.: LTV = (5 000 × 0,25) × 4 покупки = 5 000 руб.

Как распределять CAC по каналам?

Требуется мультиатрибуция:

  • Собирайте данные из рекламных кабинетов (Яндекс.Директ, ВК)
  • Используйте UTM-метки
  • Делите общий CAC пропорционально вкладу каналов

Пример: общий CAC 100 000 руб. При распределении 50% на контекст, 30% на соцсети, 20% на офлайн: 50 000 + 30 000 + 20 000 руб.

Когда unit-экономика даёт ложные сигналы?

  • При разовых акциях (скидки 50% искажают средний чек)
  • Без учёта сезонности (новогодний всплеск продаж)
  • При смешивании когорт (пользователи из разных источников)

Решение: делайте когортный анализ и исключайте аномалии.

Как учитывать возвраты и комиссии?

Корректируйте выручку:

Чистая выручка = Гросс × (1 - Возвраты) - Комиссии

Пример: за месяц продано на 500 000 руб., возвраты 8%, комиссия платёжки 3%. Чистая выручка = 500 000 × 0,92 — 15 000 = 445 000 руб.

Какие пороги критичны для инвесторов?

  • LTV:CAC > 3 (для SaaS — от 4)
  • Окупаемость CAC < 12 месяцев
  • Маржинальность > 20% (e-commerce), >70% (SaaS)

Пример: стартап с CAC 80 000 руб. и LTV 250 000 руб. (соотношение 3,1) проходит порог для pre-seed.

Как учесть инфляцию и валютный риск?

Индексируйте затраты:

Себестоимость 2025 = Себестоимость 2024 × (1 + Инфляция)

При импорте: закладывайте курс доллара с запасом (14,9 руб. + 10%). Для Wildberries пример: товар за $100 в 2024 = 1 490 руб., в 2025 = 1 639 руб.

Как часто пересчитывать метрики?

Ежемесячно — для стабильного бизнеса. Еженедельно — при тестах гипотез или кризисах. Обязательно после изменений цен, каналов привлечения, ассортимента.

Что делать при отрицательной unit-экономике?

  1. Снизить CAC: оптимизировать рекламу, улучшить конверсию
  2. Повысить LTV: увеличить средний чек, снизить churn
  3. Пересмотреть модель: убрать убыточные продукты

Пример: стартап уменьшил CAC на 20% через SEO и повысил LTV на 15% за счёт upsell — unit-экономика вышла в плюс за 3 месяца.

Как считать unit-экономику для B2B?

За единицу берётся клиент (компания), а не пользователь. Учитывайте:

  • Длительный цикл продаж (3-6 месяцев)
  • Высокий CAC (от 100 000 руб.)
  • Сезонность платежей (квартальные/годовые подписки)

Где брать данные для расчётов?

  • CRM — для LTV и конверсий
  • Рекламные кабинеты — для CAC
  • Платёжные системы — для возвратов и комиссий
  • Логистические платформы — для себестоимости доставки

Интегрируйте источники через API в Excel или BI-системы.

Выводы и практический чек‑лист

Шесть выводов, которые спасут ваш стартап от банкротства в 2025 году:

  • Unit-экономика — это кислород для ранних стадий. Без расчёта прибыли на единицу продукта вы рискуете масштабировать убытки. Пример: SaaS-компания с ARPA 12 000 ₽ увеличила LTV на 40%, просто пересчитав переменные расходы с учётом инфляции 5.5%
  • Три метрики решают всё. CAC (стоимость привлечения), LTV (пожизненная ценность) и Payback Period (срок окупаемости). Формула выживания: LTV/CAC > 3 при Payback < 12 месяцев
  • Данные — ваша броня. 73% ошибок в расчётах происходят из-за смешения фиксированных и переменных расходов. Используйте шаблоны с автоматическим импортом из CRM и рекламных кабинетов
  • Пересчёт раз в 28 дней — закон. Российские стартапы, обновляющие модель ежемесячно, на 30% реже сталкиваются с кассовыми разрывами
  • Сценарии вместо гадания. Базовая модель должна включать три варианта: сохранение текущих показателей, оптимистичный прогноз (+20% к LTV) и кризисный сценарий (рост CAC на 15%)
  • Инвесторы читают между цифр. 82% фондов в России требуют breakdown CAC по каналам и когортный анализ LTV. Подготовьте отдельную вкладку в отчёте для валютных рисков и инфляции

Чек-лист на первые 90 дней:

30 дней:

  • Рассчитайте Contribution Margin по формуле: (Выручка на единицу − Переменные расходы) / Выручка × 100%. Для Wildberries учтите комиссию 15% и логистику 10%
  • Настройте сквозную аналитику в Яндекс.Метрике или Google Analytics 5 с привязкой к транзакциям
  • Протестируйте 2 гипотезы: снижение CAC через ретаргетинг и увеличение LTV за счёт upsell. Пример: добавление чата поддержки в приложении снизило churn на 2.7% у 45% стартапов

90 дней:

  • Внедрите автоматический расчёт CAC по каналам через API рекламных систем. Для контекстной рекламы используйте формулу с учётом multi-touch атрибуции
  • Проведите стресс-тест модели: как изменится unit-экономика при росте курса доллара до 100 ₽ или падении ARPU на 15%
  • Подготовьте investor deck с динамикой LTV:CAC за 6 месяцев и планом снижения CAC Payback до 8 месяцев

Сегодня в 15:00 откройте Excel. Возьмите данные за последний квартал. Посчитайте Contribution Margin для вашего ключевого продукта. Если результат ниже 40% — меняйте модель монетизации или сокращайте переменные издержки. Помните: 67% российских стартапов закрываются из-за позднего расчёта unit-экономики. Не становитесь статистикой.

Источники