Data-Obsessed
Unit economics, CAC/LTV, burn multiple — каждое решение подкреплено цифрами. Никаких «интуитивных» стратегий.
Принцип
В Repka мы не принимаем решения на основе чувств. Каждый выбор — от pricing до feature priorities — опирается на данные.
Ключевые метрики
Unit Economics
- CAC (Customer Acquisition Cost) — сколько стоит привлечь одного клиента
- LTV (Lifetime Value) — сколько клиент принесёт за всё время
- LTV/CAC ratio — целевое значение >3x
- Payback period — как быстро окупается привлечение
Воронка
- Conversion rate на каждом этапе
- Activation rate — % дошедших до «aha-момента»
- Retention — DAU/MAU, churn rate
- Revenue per user — ARPU, ARPPU
Burn Rate
- Burn multiple = Net Burn / Net New ARR
- Цель: burn multiple < 2x
- Runway — сколько месяцев до конца денег
Data Stack для соло-фаундера
Не нужен data team. Нужны правильные инструменты:
| Задача | Инструмент | Стоимость |
|---|---|---|
| Аналитика | Supabase + SQL | Бесплатно |
| Визуализация | Google Sheets / Looker Studio | Бесплатно |
| A/B тесты | Posthog | Бесплатно (до 1M events) |
| Customer feedback | TypeForm + Claude analysis | ~$25/мес. |
| Финансовая модель | Google Sheets + Claude | Бесплатно |
Еженедельный Data Review
Каждую неделю программы фаундер отвечает на 5 вопросов:
- Сколько новых пользователей привлёк?
- Какой conversion rate по воронке?
- Сколько revenue заработал?
- Какой CAC и LTV на этой неделе?
- Что данные говорят о следующем шаге?
Если нет ответа — значит нет данных. Значит нужно их собрать.
Результат
К концу программы фаундер имеет data-driven mindset и dashboard с ключевыми метриками бизнеса.