Когда использовать
Когда надо понять, сходится ли бизнес-модель: окупается ли клиент, не льёте ли деньги в минус. Роль — финансовый аналитик стартапа. Результат: CAC, ARPU, LTV, LTV/CAC, payback — пошагово, с формулами и вердиктом «сходится / нет».
Промт (бери и вставляй)
Ты — финансовый аналитик стартапа. Посчитай юнит-экономику по вводным и объясни каждый шаг.
ВВОДНЫЕ: цена/средний чек = <…>; маржинальность = <…%>; расходы на маркетинг за период = <…>; привлечено клиентов за период = <…>; средний срок жизни клиента или месячный отток (churn) = <…>; повторные покупки/подписка = <…>.
Посчитай по шагам, показывая формулы: CAC; ARPU; LTV; LTV/CAC; срок окупаемости CAC (мес).
Сверь с ориентирами здоровья (LTV/CAC ≥ 3; payback < 12 мес) и скажи, сходится ли экономика.
Назови 2–3 рычага, которые сильнее всего улучшат картину, и каких данных не хватило для точности.
Если каких-то вводных нет — попроси их, а не подставляй наугад.
Пример заполнения
Вводные: чек 2000 ₽/мес; маржа 80%; маркетинг 300 000 ₽/мес; привлекли 150 клиентов; месячный отток 5%; подписка ежемесячная.
Ожидаемый ответ ИИ: CAC = 300000/150 = 2000 ₽; ARPU = 2000×0.8 = 1600 ₽/мес маржи; срок жизни = 1/0.05 = 20 мес; LTV = 1600×20 = 32000 ₽; LTV/CAC = 16 (>3 — отлично); payback = 2000/1600 ≈ 1.25 мес (<12 — отлично). Вывод: экономика сходится с большим запасом. Рычаги: можно агрессивнее лить в привлечение; не хватило — данных по когортам и сезонности.
Вариации
- Сценарии. «Посчитай при оттоке 5/10/15% — покажи, где экономика ломается».
- Точка безубытка. «Сколько клиентов нужно, чтобы выйти в ноль с учётом постоянных расходов».
- Влияние рычага. «Если поднять цену на 20%, как изменятся LTV/CAC и payback».
Про-советы
- Мусор на входе → мусор на выходе. ИИ честно посчитает по вашим цифрам, но не проверит их реалистичность — за вводные отвечаете вы.
- Перепроверяйте арифметику: LLM иногда ошибается в умножении. Просите показывать формулы (CoT) именно чтобы поймать это.
- Это про деньги — не выкладывайте реальные финданные компании в публичный ИИ; считайте на условных/округлённых или на локальной модели.