ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗАДАНИЕ на создание методики определения и расчёта LTV

Задача: необходимо создать методологию расчета полного прогнозного LTV (все оплаты за все время работы клиента с компанией) для разных когорт (когорта - пул клиентов, зарегистрированных в рамках календарного месяца). Задача - научиться считать, сколько денег мы потенциально получим от пользователей, которые внесли в разное время разные суммы денег в бизнес, основываясь на статистических данных предыдущих лет, с учетом сезонности, оттока клиентов из когорты, изменений среднего чека со временем.

Нам кажется, что задача похожа на то, что делается в демографии для расчета ожидаемой продолжительности жизни (https://ru.wikipedia.org/wiki/Ожидаемая_продолжительность_жизни).


Результат - это методология, которая позволяет нам, опираясь на статистику предыдущих периодов, посчитать для произвольной когорты, по которой известны фактические платежи (неполный LTV) за первый месяц (для самого "свежего" пула новых клиентов) или за N месяцев "жизни" когорты - прогноз всех будущих платежей этой когорты (полный прогнозный LTV).


Dataset пришлем после выбора подрядчика

Вводная:

1. Мы планируем эту методологию зашить в дашборд Power BI. Поэтому нам подойдет формула / скрипт / описанная методология (что где берем, на что множим), чтобы наш аналитик-интегратор методики смог это использовать.
   
2. Считаем стартом жизни когорты – месяц регистрации пользователя.
   
3. Тип продукта – сервис рассылок. И мобильные и имейл рассылки, смешанный тип аудитории, многоканальность по типу привлечения.
   

Ожидаемый результат:

1. Работающая методология
   
2. Описание методологии
   
3. Помощь (консультативная) в интеграции методологии в дашборд
   

Правки к предыдущей методологии пришлю после выбора подрядчика.