Кейс: ARPU упал. Как решать на собеседовании

Формулировка кейса

Частый кейс в продуктовых командах с freemium-моделью: Яндекс+, Кинопоиск, ВК Музыка, Окко. Проверяют умение декомпозировать денежные метрики.

Шаг 1. Уточнения

• ARPU или ARPPU? ARPU — на всех пользователей, ARPPU — на платящих. Разные метрики, разные причины.
• ARPU считается как? GMV / DAU, Revenue / MAU, платежи / регистрации?
• За какой период? Месяц, неделя, день — и в каком временном разрезе сравниваем.
• Упало везде или в сегменте? Гео, платформа, тип подписки, канал.
• Что ещё изменилось? Paying users, AOV, конверсия в оплату, retention — какая метрика тоже просела?

На собесе: «Прежде чем отвечать, хочу понять точное определение ARPU и как мы сравниваем периоды».

Шаг 2. Декомпозиция ARPU

Самая важная часть кейса. ARPU раскладывается:

$$ARPU = \frac{Revenue}{Users} = \frac{PayingUsers}{Users} \cdot \frac{Revenue}{PayingUsers} = Conversion \cdot ARPPU$$

То есть ARPU зависит от двух метрик:

1. Конверсия в платящих (Paying Rate) — сколько пользователей платит.
2. ARPPU — сколько в среднем платит один платящий.

Если ARPU упал — упал либо paying rate, либо ARPPU (либо оба).

На собесе: «Декомпозирую ARPU через Paying Rate × ARPPU. Посмотрю, какая из двух компонент просела».

Шаг 3. Гипотезы по каждой компоненте

Гипотезы по Paying Rate (доля платящих)

• Новые пользователи не платят. Приток нового трафика без конверсии раздувает знаменатель.
• Изменился функционал free-версии. Дали больше бесплатно — зачем платить.
• Сломалась покупка. Платёжка падает, чеки не проходят.
• Промо закончилось. Триалы массово закончились, часть не конвертировалась.
• Маркетинг залил трафик без intent. Performance-реклама привела много curious, но не покупателей.

Гипотезы по ARPPU (средний чек платящего)

• Снизили цены. Прямое влияние.
• Переключение на более дешёвый тариф. Пользователи даунгрейдятся.
• Упал upsell. Премиум-опции не продаются.
• Истекли годовые подписки. Годовые подписчики платят раз в год — в месяц перехода ARPPU падает.
• Сместился mix. Больше легких тарифов относительно премиум.

Попробовать силы на подобных вопросах проще всего в тренажёре Карьерник — прямо в Telegram, без регистрации через сайт.

Шаг 4. Проверка через данные

Проверка Paying Rate

SELECT
    DATE_TRUNC('month', DATE) AS month,
    COUNT(DISTINCT user_id) AS total_users,
    COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE paid = TRUE) AS paying_users,
    COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE paid = TRUE) * 1.0 /
        COUNT(DISTINCT user_id) AS paying_rate
FROM user_stats
GROUP BY 1 ORDER BY 1;

Проверка ARPPU

SELECT DATE_TRUNC('month', DATE) AS month,
    SUM(revenue) / COUNT(DISTINCT user_id) FILTER (WHERE paid) AS arppu
FROM payments
GROUP BY 1 ORDER BY 1;

Декомпозиция по сегментам

SELECT DATE_TRUNC('month', DATE) AS month, platform,
    AVG(revenue_per_user) AS arpu
FROM stats GROUP BY 1, 2;

Шаг 5. Симпсон и mix-эффекты

Один из частых диагнозов — Simpson's paradox:

• На iOS ARPU 600 → 600 (стабильно).
• На Android ARPU 300 → 300 (стабильно).
• Но доля iOS упала с 40% до 30%, Android вырос.
• Средний ARPU: 0.4·600 + 0.6·300 = 420 → 0.3·600 + 0.7·300 = 390.

Ни один сегмент не изменился, но средняя метрика упала из-за сдвига веса.

На собесе это — признак опытного аналитика: сначала проверить, не парадокс ли.

Шаг 6. Связь с другими метриками

ARPU не существует в вакууме:

• Retention — если retention упал, в числителе ARPU стало меньше revenue.
• CAC — если дорого привлекаем, ARPU/CAC может ломаться.
• LTV — если ARPU падает, LTV тоже.
• Churn rate — если платящие уходят быстрее — ARPPU падает.

На собесе: «Проверю, как изменились связанные метрики — это подскажет, где копать».

Шаг 7. Что предложить PM

Структура ответа:

Хороший ответ: декомпозиция → конкретная метрика → гипотеза → действие.

Типичные ошибки

• Путать ARPU и ARPPU. Первый вопрос, который спросят — точное определение.
• Не декомпозировать. Ответ «смотрю общую картину» — не ответ.
• Игнорировать Simpson's paradox. Типичная причина изменения средних.
• Не связывать с retention/CAC. ARPU — не изолированная метрика.
• Предлагать решения без диагностики. «Поднимем цены» — без данных это угадывание.

Пройти 30–50 задач по теме за вечер можно в Telegram-тренажёре. Это то, что отличает «знаю» от «уверенно отвечу на собесе».

Шаблон ответа

1. Уточнения (определение ARPU, период, сегменты).
2. Декомпозиция: ARPU = Paying Rate × ARPPU.
3. Проверка, какая компонента просела.
4. Сегменты: Simpson's paradox, mix, гео.
5. Гипотезы: маркетинг, продукт, платёжка.
6. Связь с другими метриками.
7. Вывод + действия.

Как тренироваться

Финансовые метрики — отдельный класс кейсов. ARPU, LTV, ARPPU, CAC — легко перепутать и выдать неточный ответ. Практикуйте декомпозиции на бумаге.

Тренажёр Карьерник содержит блок финансовых кейсов с разборами: ARPU, LTV, CAC, churn, retention. Каждый проходится через декомпозицию и сравнение с бенчмарками.

Читайте также

• ARPU vs ARPPU
• LTV — что это
• Декомпозиция метрик
• Кейс: retention упал
• Парадокс Симпсона

FAQ

ARPU или ARPPU — что важнее?

Зависит от модели. Для freemium (игры, SaaS) часто важнее Paying Rate + ARPPU раздельно — они отвечают на разные продуктовые вопросы. ARPU удобен для общей health check, но скрывает детали.

Почему ARPU может расти при падении retention?

Если уходят бесплатные, а платящие остаются — знаменатель падает быстрее, ARPU растёт. Это не «хорошо» — это падение аудитории с концентрацией revenue.

Как связан ARPU с LTV?

LTV ≈ ARPU × Avg Lifetime. Если retention падает (lifetime сокращается), LTV падает быстрее ARPU. Следите за обеими.

Сколько обычно падает ARPU при mix-эффектах?

Зависит от разницы ARPU между сегментами. Если перекос в 2x между iOS и Android, сдвиг трафика на 20% может дать падение ARPU на 5-10%.