Метрики стартапа — это язык, на котором бизнес «разговаривает» с основателями, инвесторами и командой. DAU, CAC, ARPU, ARPC и Churn позволяют понять не просто, растёт ли продукт, а какого качества этот рост, сколько он стоит и насколько он устойчив. Без этих показателей решения превращаются в интуицию, а масштабирование — в риск.
- Метрики показывают здоровье стартапа, а не просто активность
- Важно смотреть на показатели в связке, а не по отдельности
- Ошибочная интерпретация метрик опаснее их отсутствия
- Хорошие метрики помогают управлять ростом, а не догонять проблемы
Зачем стартапу метрики, а не «чувство рынка»
На ранних стадиях у стартапа почти всегда мало данных, но это не значит, что метрики не нужны. Напротив — именно простые показатели помогают:
- проверить, есть ли реальная ценность,
- понять, за что платят пользователи,
- увидеть ранние признаки проблем,
- говорить с инвесторами на одном языке.
Метрики — это не отчётность, а инструмент принятия решений.
DAU — Daily Active Users
DAU (Daily Active Users) — количество уникальных пользователей, которые были активны в продукте за день.
Что показывает DAU:
- реальный уровень использования продукта,
- наличие привычки,
- «живость» пользовательской базы.
Важно понимать:
DAU — это не просто вход в продукт, а осмысленное действие, которое отражает ценность (например, сообщение, транзакция, создание объекта).
Типовые ошибки:
- считать любой логин активностью,
- сравнивать DAU разных продуктов без контекста,
- гнаться за ростом DAU без удержания.
DAU особенно важен для:
- B2C-продуктов,
- маркетплейсов,
- соцпродуктов,
- сервисов с регулярным использованием.
CAC — Customer Acquisition Cost
CAC (стоимость привлечения клиента) — сколько денег бизнес тратит, чтобы получить одного платящего клиента.
Формула в упрощённом виде:
CAC = все затраты на маркетинг и продажи / количество новых клиентов
Что важно учитывать:
- зарплаты маркетинга и продаж,
- рекламные бюджеты,
- агентства и инструменты,
- бонусы и комиссии.
Ключевая логика:
CAC не имеет смысла сам по себе. Он всегда сравнивается с доходом от клиента.
Если CAC выше, чем ценность клиента — рост разрушает бизнес.
ARPU — Average Revenue Per User
ARPU (средний доход на пользователя) показывает, сколько денег в среднем приносит один пользователь за период.
Формула:
ARPU = общий доход / количество пользователей
Что показывает ARPU:
- способность продукта монетизироваться,
- эффективность ценовой модели,
- потенциал масштабирования.
ARPU полезен, когда:
- большинство пользователей платят,
- модель монетизации однородна,
- важно сравнивать сегменты.
Ограничение ARPU — он «размывает» картину, если платящих пользователей мало.
ARPC — Average Revenue Per Customer
ARPC (средний доход на платящего клиента) фокусируется только на тех, кто реально платит.
Формула:
ARPC = доход / количество платящих клиентов
ARPC особенно важен:
- для freemium-моделей,
- в B2B,
- при сложных тарифах,
- когда платящих меньше, чем пользователей.
Связка ARPU + ARPC помогает понять:
- сколько платят,
- сколько не платят,
- где теряется потенциал выручки.
Churn — отток клиентов
Churn показывает, какая доля пользователей или клиентов перестаёт пользоваться продуктом за период.
Виды churn:
- User churn — уход пользователей,
- Customer churn — уход платящих клиентов,
- Revenue churn — потеря выручки.
Пример формулы:
Churn = ушедшие клиенты / клиенты в начале периода
Почему churn критичен:
- высокий churn делает рост бессмысленным,
- увеличивает нагрузку на маркетинг,
- скрывает реальные проблемы продукта.
Даже небольшой рост churn может «убить» экономику стартапа.
Как метрики работают только в системе
Самая частая ошибка — анализировать метрики по отдельности.
Рабочая логика выглядит так:
- DAU показывает использование,
- Churn — удержание,
- ARPU / ARPC — монетизацию,
- CAC — стоимость роста.
Ключевые вопросы:
- окупается ли CAC через ARPU/ARPC,
- успевает ли клиент «отбить» CAC до ухода,
- растёт ли ценность быстрее, чем стоимость привлечения.
Именно здесь появляется понятие юнит-экономики. Для быстрой проверки таких связок и сценариев многие стартапы используют калькуляторы юнит-экономики вроде economienet.net — как вспомогательный инструмент для работы с гипотезами, а не как «истину в последней инстанции».
Типичные ошибки стартапов при работе с метриками
- ориентация только на рост пользователей
- игнорирование churn на ранней стадии
- заниженный CAC из-за неполного учёта затрат
- фокус на ARPU без понимания сегментов
- попытка оптимизировать всё одновременно
Метрики нужны не для отчётов, а для фокусировки внимания.
Какие метрики важнее на разных стадиях
- Идея / MVP — DAU, удержание, базовый churn
- Поиск PMF — DAU/WAU, cohort retention, early churn
- Рост — CAC, ARPU, ARPC, LTV
- Масштабирование — юнит-экономика, revenue churn, payback CAC
Набор метрик должен эволюционировать вместе со стартапом.
FAQ
Можно ли управлять стартапом без метрик?
Можно, но это управление вслепую. Ошибки становятся дороже.
Какая метрика самая важная?
Та, которая отражает ключевую ценность продукта для пользователя.
Нормальный ли высокий churn на старте?
Часто — да. Но важно понимать причины и динамику.
Что важнее: DAU или ARPU?
Зависит от модели. Активность без денег и деньги без активности одинаково опасны.
Нужно ли показывать все метрики инвесторам?
Лучше показывать связанные показатели и логику, а не «таблицу всего».
Финальные выводы
DAU, CAC, ARPU, ARPC и Churn — это не просто аббревиатуры, а отражение ключевых процессов внутри стартапа. Они показывают, кто пользуется продуктом, сколько это стоит, сколько приносит и почему люди уходят. Стартапы, которые понимают логику метрик и работают с ними системно, принимают более точные решения, быстрее находят product-market fit и строят рост, который не ломается при масштабировании.