Ключевой факт (быстрая проверка): при росте базы на $+8\%$ и падении ARPU на $-12\%$ выручка изменится как
$$S_1=1.08S_0,A_1=0.88A_0,R_1=S_1{A}_1=1.08\cdot 0.88R_0=0.9504R_0,$$ то есть суммарная выручка упала примерно на $-4.96\%$. Это важно для приоритизации мер — рост базы не компенсировал падение ARPU.
Возможные маркетинговые причины (конкретно, что могло привести к сценарию):
1. Сдвиг вмиксe абонентов в сторону низко‑платящих сегментов (рост доли prepaid/low‑income) вследствие массовых акций по подключению.
2. Агрессивные промо‑акции и скидки на подключение/первый год, приводящие к короткому росту подписок и снижению среднего чека.
3. Каннибализация: перетекание пользователей с дорогих планов на дешёвые (упрощённые планы, дешёвые безлимитные решения с троттлингом).
4. Недостаток действенных upsell/cross‑sell механик — много подключений, но мало конверсий в платные допуслуги (OTT, премиум‑пакеты, устройство в рассрочку).
5. Конкурентная ценовая война / регулирование, снижающие цены во всех сегментах.
6. Рост трафика OTT и падение голосовых/смс‑доходов без адекватной монетизации data.
7. Большие субсидии на устройства/бонусы, увеличивающие ARPA изначально, но затем сокращающие маржу и средний доход.
8. Нехватка таргетинга и персонализации — привлекают «количество», а не «качество» клиентов.
Рекомендации по продуктовой и ценовой политике (практичные меры, коротко и ранжированные):
A. Стратегические (быстрое влияние)
- Прекратить или резко таргетировать массовые промо, чтобы остановить вытеснение ARPU; перейти от blanket‑скидок к целевым оферам.
- Пересмотреть структуру тарифов: упростить линейки, ввести чёткие value‑tiers (entry / mid / premium) с прозрачным набором услуг и преимуществ.
- Ввести ограничения и условия у «бесплатных» пакетов (fair use, throttling) и монетизировать приёмлемые допопции (скорость, приоритетный трафик).
B. Тактические (1–6 месяцев)
- Агрессивный upsell‑планы для новых абонентов: лидер‑онбординг с высокомаржинными add‑ons (нацелено на конверсию $\ge X\%$ — эксперимент).
- Целевые retention‑предложения для высоко‑ARPU сегментов (индивидуальные скидки, loyalty‑бонусы, эксклюзивный контент).
- Ограничить единичные скидки при подключении; переносить стимулирование в пост‑поддержку (бонусы за активность/автопополнение).
C. Продуктовые (среднесрочно)
- Пакеты «core + premium add‑on»: основной недорогой план + модульные платные функции (разделение monetizable features).
- Device financing с минимальной субсидией и привязкой к контракту/обязательной услуге, чтобы увеличить ARPU без роста OPEX.
- Бандлы с OTT/контент‑партнёрами на revenue‑share (уменьшить прямые скидки, сохранить perceived value).
D. Ценообразование и эксперименты
- Внедрить A/B‑тесты цен и предложений, измерять эластичность спроса и LTV/CAC по когорте.
- Перейти к ценовой архитектуре, основанной на willingness‑to‑pay: ценовые анкоры, психологические таргеты и премиальные пакеты.
- Ввести динамические/гео‑таргетированные промоции вместо массовых.
E. Аналитика и KPI
- Быстро пачкировать метрики: ARPU (по сегментам), MR (monthly revenue), churn, net adds по качеству (не только объём), MNP‑net, CAC и LTV по когортам.
- Построить модель LTV→CAC и stop‑loss триггеры для промо‑кампаний (не допускать платного привлечения, где CAC > LTV).
F. Долгосрочно (сильное влияние на ARPU)
- Повышение качества сети и QoE для обоснования премий (платные скорости, SLA для бизнеса).
- Развитие B2B/SME и M2M/IoT как источников более предсказуемого дохода.
- Монетизация данных (privacy‑compliant), таргетированная реклама, value‑added services (без подрыва core ARPU).
Короткий план действий на 90 дней:
1. Приостановить массовые скидки; перейти на целевые оферы.
2. Запустить 2–3 A/B теста upsell и ценовой архитектуры в ключевых сегментах.
3. Выделить retention‑команды для защиты top‑ARPU абонентов.
4. Отслеживать результаты по KPI еженедельно, корректировать промо‑бюджет.
Если нужно — могу предложить конкретные варианты тарифных пакетов и примерную модель тестирования A/B с целями по восстановлению ARPU на $+5\%$ за $\sim 6$ месяцев.