У каждого типа бизнеса также должны быть собственные референсные значения.

Нельзя одинаково оценивать маркетплейс, мобильную игру, криптокошелек, SaaS-сервис и Telegram-бота. Для одного продукта retention на тридцатый день в 10% будет отличным результатом, а для другого станет признаком практически мертвого продукта.

Поэтому система должна учитывать индустрию, бизнес-модель, стадию развития, географию, источник трафика и средний чек.

Проект на стадии поиска product-market fit нельзя сравнивать с бизнесом, который уже несколько лет масштабирует стабильную экономику. У них разные нормы, разные риски и совершенно разные причины отклонений.

Допустим, реклама приводит много дешевых регистраций, поэтому маркетинговый отчет выглядит отлично. Однако эти пользователи почти не активируются, редко возвращаются и практически ничего не покупают. Формально CAC снизился, но стоимость привлечения платящего пользователя выросла, а окупаемость рекламного бюджета стала хуже.

Обычный дашборд покажет рост регистраций и снижение цены лида. Лаборатория для бизнеса должна сказать прямо: вы оптимизируете рекламу под неправильное действие, поэтому алгоритмы приводят дешевую, но бесполезную аудиторию. Пока вы не измените целевое событие, увеличение бюджета будет только ускорять убытки.

В другом проекте система может увидеть противоположную картину. Трафик дорогой, регистраций немного, но привлеченные пользователи хорошо активируются, долго остаются в продукте и приносят высокую выручку. В таком случае проект не нужно лечить от высокого CAC, потому что этот показатель полностью оправдан качеством аудитории.