Кратко — цель: поднять ARPU и прирост ARR через сегментацию продукта/ценообразования, увеличить expansion revenue и сохранить/снизить churn; одновременно оптимизировать CAC через воронку и каналы.

Рекомендации по продуктовому портфелю и ценовой политике

Фремиум + ограниченный функционал: ввести фремиум с явным TTFV (time-to-first-value) и ограничением ключевых функций/интеграций, чтобы увеличить органический трафик и топ оф воронки. Ожидание: рост лидов, но более длительная монетизация.Тарифные уровни (минимум 3): Starter (сохраняем текущую цену как низкий порог), Pro (расширенные фичи, интеграции, API), Business/Enterprise (SLA, SSO, кастом). Это дает ценовую дифференциацию и возможность апсейла.Багеты/пакеты и аддоны: продавать 1–2 ключевых аддона (интеграции, аналитика, приоритетная поддержка) отдельно — повышает ARPU без дробления основных тарифов.Годовые планы с скидкой: предлагать годовой платеж ~2 месяца бесплатно: годовая цена примерно (200) при месячном (20) (то есть (12\cdot20-40=200)). Это повышает LTV и снижает отток.Usage/seat-based и enterprise pricing: для команд/крупных клиентов перейти на модель seat/consumption + переговоры для custom pricing.Onboarding & PTV (product-to-value): внедрить guided onboarding/activation для фремиум и trial, чтобы увеличить конверсию в платные планы.

Конкретные эксперименты (приоритетные)
1) A/B тест тарифов: удержать Starter (20)/мес и тестировать Pro (40) vs (49) (или +25% ARPU). Метрика: конверсия фремиум→платный, churn по когорте, ARPU. Гипотеза: правильная сегментация увеличит ARPU сильнее, чем увеличит churn. Срок: (6)–(12) недель по достаточной выборке.
2) Фремиум vs trial: фремиум с лимитом функций vs 14-дн trial полного доступа. Метрики: конверсия в платный, time-to-first-value, CAC_paid. Гипотеза: trial увеличит conversion rate быстрее.
3) Annual discount test: давать годовую скидку эквивалентно (2) месяцам бесплатно vs текущая опция. Метрика: % annual sales, churn годовых когор, LTV. Гипотеза: рост предоплаты снизит churn и увеличит LTV.
4) Up-sell flow и in-app prompts: таргетированные предложения (на основе использования) для перехода в Pro; метрики: expansion revenue, NRR. Гипотеза: персонализованные триггеры увеличат ARPU.
5) Price elasticity micro-tests: небольшие поднятия цены на новых пользователях + контроль churn. Метрика: конверсия, churn, ARPU.
6) Enterprise pilot: выделить 5–10 пилотов с продажами SDR/AE; метрика: ACV, payback, win rate.

Ключевые метрики и формулы (следить ежедневно/недельно и по когортах)

MRR / ARRARPU (месяц): (\mathrm{ARPU}=\frac{\mathrm{MRR}}{#\text{платных клиентов}})Churn (годовой или месячный): месячный (cm=1-(1-\text{churn}{yr})^{1/12})LTV (упрощённо с учётом gross margin): (\mathrm{LTV}=\frac{\mathrm{ARPU}\cdot GM}{c_m})CAC и CAC payback: (\mathrm{Payback\ (мес)}=\frac{\mathrm{CAC}}{\mathrm{ARPU}\cdot GM})NRR (net revenue retention), GRR, Expansion и ContractionConversion rates: фремиум→платный, trial→платный, activation rate, time-to-first-value

Как оценивать последствия для LTV и CAC — пример сценариев
Исходные данные: месячный ARPU (\mathrm{ARPU}0=20), годовой churn (\text{churn}{yr}=12\%).

месячный churn: (c_{m0}=1-(1-0.12)^{1/12}\approx0.0106).при gross margin (GM=0.8), текущий LTV: (\mathrm{LTV}_0=\frac{20\cdot0.8}{0.0106}\approx1508).

Сценарий A (введение тарированного Pro, ARPU +25%, churn годовой → (13\%)):

(\mathrm{ARPU}_1=25).(c_{m1}=1-(1-0.13)^{1/12}\approx0.0116).(\mathrm{LTV}_1=\frac{25\cdot0.8}{0.0116}\approx1724) (рост ≈ (14\%) по LTV).
Сценарий B (фремиум привлекает больше лидов, CAC_paid падает на (20\%), но ARPU не меняется):если (\mathrm{CAC}_0) → (\mathrm{CAC}_1=0.8\cdot\mathrm{CAC}_0), то при неизменном LTV отношение LTV:CAC растёт на (25\%).
Оценка payback: (\mathrm{Payback}=\frac{\mathrm{CAC}}{\mathrm{ARPU}\cdot GM}) — при росте ARPU payback месяцев сокращается.

Практическая последовательность
1) Внедрить фремиум + улучшенное onboarding (низкая инженерная стоимость) — измерить lift в трафике и конверсии.
2) Параллельно запустить A/B цены для Pro и annual discount.
3) Через (2)–(3) месяца анализ когор и NRR; масштабировать выигравшие варианты.
4) Продажа enterprise и аддонов — параллельно, чтобы поднять ACV.

Критерии успеха

Улучшение NRR > (100\%) и рост ARR при приемлемой CAC.LTV:CAC ≥ (3:1) и CAC payback < (12) месяцев (или в зависимости от бизнес-модели быстрее).Уменьшение churn по целевым когортам после улучшения onboarding.

Если нужно, могу посчитать конкретные прогнозы LTV/CAC для ваших текущих CAC и долей клиентов по тарифам — пришлите текущие цифры (CAC, платные клиенты, распределение по тарифам, GM).