Прогноз активних користувачів

Цеглинка когортного прогнозу — одне множення:

очікувані активні користувачі когорти в місяці t = нові користувачі когорти × частка такої когорти, що ще активна в її віці

Вік рахують від місяця реєстрації, який є місяцем 0. Частку беруть із кривої утримання (retention curve) — частки когорти, що ще активна в кожному віці, виміряної на старших когортах (способи її міряти розбирає урок Утримання: день N, ковзне чи за періодами). У Halves її місяць за місяцем дають когорти 2025 року.

Ключові слова — «такої когорти». Різні типи когорт утримують користувачів по-різному, і в Halves тип визначає сезон. Літні когорти повні груп для поїздок, які розраховуються й ідуть: на 3-му місяці літня когорта зберігає 30,67% користувачів, звичайна — 36,10%; на 11-му — 16,99% проти 26,27%.

Червень 2026 привів 12 904 нових користувачі, дві третини — через запрошення, багато — у групи для поїздок. У вересні їй 3 місяці, тож очікуємо 12 904 × 0,3067 ≈ 3 958 активних. Зі звичайною кривою вийшло б 4 658 — на 700 забагато лише від однієї когорти.

Прогноз місячних активних користувачів, складений із когорт, повторює те, як користувачі справді приходять і йдуть:

1. Нові користувачі за місяцем реєстрації: факт для минулих місяців, план для майбутніх.
2. Крива для кожного типу когорти: познач когорту кожного місяця (у Halves — сезон поїздок чи звичайна) і дай їй криву утримання цього типу.
3. Вік кожної когорти в цільовому місяці: у вересні 2026 січню 8, червню 3, а самому вересню 0.
4. Активні в кожній когорті: її нові користувачі × її крива на цьому віці. Місяць 0 дорівнює 1,0, бо кожен, хто зареєструвався, користується застосунком у цьому місяці.
5. Сума: усі когорти плюс один рядок для тих, хто прийшов до першої когорти прогнозу (у Halves — усі з 2025 року: 10 894 активних у вересні).

Формула: MAU(t) = старші користувачі(t) + Σ нові користувачі(c) × r(t − c).

Кожен вхід можна обговорювати окремо: план нових користувачів, криві, сезонні позначки. Лінія тренду через минулі MAU лише продовжує минуле.

Коли входи готові, прогноз місяця — це сума добутків. Вересень 2026 у Halves:

• користувачі 2025 року: 10 894;
• січень 4 646 × 0,2711 (вік 8) = 1 259,5; лютий 5 106 × 0,2775 (7) = 1 416,9; березень 5 395 × 0,2874 (6) = 1 550,5; квітень 5 504 × 0,3024 (5) = 1 664,4; травень 5 987 × 0,3253 (4) = 1 947,6;
• червень 12 904 × 0,3067 (3, літня) = 3 957,7; липень 14 104 × 0,3829 (2, літня) = 5 400,4; серпень 14 879 × 0,5002 (1, літня) = 7 442,5;
• вересень 7 295 × 1,0 = 7 295.

Разом ≈ 42 829, менше за серпневі 46 166, хоча у вересні приходять 7 295 людей.

Три типові помилки: зсув віку на одиницю (вік — це цільовий місяць мінус місяць реєстрації, тож поточний місяць має вік 0), звичайна крива для літніх когорт і забутий рядок старших користувачів. Тримай десяткові в добутках і округлюй лише суму.

Більшість прогнозів, що розчаровують, були завищеними, і причини передбачувані.

• Одна крива для всіх когорт. Якщо літні когорти отримують звичайну криву, кожного користувача з поїздки вважають таким, що лишиться, як сусід по квартирі. У Halves це додає 1 166 користувачів у вересні й 3 179 до грудня, і помилка росте разом із віком літніх когорт.
• Пряма лінія тренду через останні MAU. Січень–червень виросли з 18 644 до 34 365, але червневий стрибок — переважно літні когорти, які скоротяться. Продовження тренду переносить пік в осінь, тоді як когортний прогноз у вересні йде вниз.
• Оптимістичний план нових користувачів. Прогноз хороший рівно настільки, наскільки хороший план реєстрацій; промах плану — промах MAU.

Дві речі, що не завищують: нові користувачі поточного місяця на 100% (місяць 0 — це 1,0 за визначенням) і рядок старших користувачів. Якщо його пропустити, прогноз буде значно заниженим — на 10 894 у вересні.

Швидкий тест для будь-якого прогнозу: чи йде він униз, коли криві кажуть, що користувачі йдуть?

Метод прогнозу можна перевірити, ще до того як хтось побачить майбутнє: запусти його на місяцях, які вже відомі. Це перевірка на історичних даних (backtest). Візьми ті самі входи, що й прогноз (нові користувачі за місяцями, криві, рядок старших користувачів), віднови минулі місяці так, ніби вони невідомі, і порівняй з фактичними MAU.

У Halves відновлення січня–червня 2026 року з когорт 2026 року й кривих, виміряних на когортах 2025 року, щомісяця відхиляється від фактичних MAU не більше ніж на 3 користувачі: лютий 20 305 проти 20 304, травень 25 702 проти 25 704, червень 34 365 проти 34 365. Це означає, що криві й сума когорт описують поведінку користувачів Halves, принаймні в першому півріччі.

Чого backtest не може: перевірити план нових користувачів або тип когорти, якого в минулому не було. Літнім когортам цього року лише кілька тижнів, тож чи підуть вони за кривою минулого літа, поки що припущення, і записка для ради має це сказати.

Плавна лінія чи прогноз, що «виглядає розумно», — не перевірка. Перевірка — лише порівняння з реальними числами.

Сценарій змінює частину входів, а решту лишає. Щоб знайти його ціну в користувачах, потрібні лише когорти, що відрізняються: усе інше скорочується.

розрив у місяці t = Σ за зміненими когортами (відсутні нові користувачі × крива на віці когорти в місяці t)

Halves, «платне залучення вдвічі менше з вересня»: когорти вересня–грудня менші. Відсутні користувачі — половина платних реєстрацій, а з жовтня ще й ті, кого ці відсутні користувачі запросили б, по 0,31 на кожного. У грудні:

• вересень 1 313 × 0,3610 (вік 3) = 474,0;
• жовтень 1 792 × 0,4158 (вік 2) = 745,1;
• листопад 1 890 × 0,5003 (вік 1) = 945,6;
• грудень 1 995 × 1,0 (вік 0) = 1 995.

Розрив ≈ 4 159 користувачів, 9% від планових 46 081. Це збігається з різницею двох повних прогнозів (46 081 − 41 922), і це добра перевірка.

Не складай просто відсутні реєстрації (6 990): багато з цих користувачів до грудня однаково пішли б.

Скорочення залучення не прибирає фіксовану кількість користувачів. Воно забирає шматок із кожної когорти починаючи з моменту скорочення, і кожна з цих менших когорт лишається меншою все своє життя. Тож розрив із планом накопичується:

• щомісяця до попередніх додається нова менша когорта;
• попередні менші когорти зменшуються за своєю кривою, але не наздоганяють;
• у вірусному продукті відсутні користувачі ще й нікого не запрошують, тож із наступного місяця втрата наростає.

Halves, платне залучення вдвічі менше з вересня: розрив — 1 313 користувачів у вересні, 2 449 у жовтні, 3 333 у листопаді й 4 159 у грудні, і він росте далі в наступному році, поки скорочення не скасують. Лише тоді розрив почне повільно закриватися, коли менші когорти старішатимуть, а утримання вирівнюватиметься.

Тому сценарій подають на названий місяць і з напрямом: «−4 159 у грудні, і розрив росте», а не просто «−1 313». Перший місяць скорочення — найдешевший.

Прогноз оцінює сценарій у користувачах: «скорочення платного залучення вдвічі коштує 4 159 активних користувачів у грудні». Він не може сказати, чи це вигідний обмін, бо користувачі — не гроші, а заощаджений бюджет — гроші.

Щоб вирішити, переведи обидві сторони в одну одиницю:

• заощаджено: платні витрати, яких не буде, з вересня по грудень;
• втрачено: валовий прибуток, який відсутні користувачі, і платні, і запрошені ними, заробили б до названого віку, з когортних кривих LTV, як в уроці Крива LTV.

Якщо втрачені користувачі окуповували б свою вартість повільно (період окупності з уроку CAC, окупність і ROMI), скорочення може бути правильним, хоча MAU падає; якщо швидко — воно руйнує цінність. Зимові платні когорти окуповувалися чотири–п'ять місяців, а CAC соцмереж у червні зріс до 1,18 дол., тож жодна відповідь не очевидна.

Не відхиляй скорочення лише тому, що «на 9% менше користувачів» звучить погано, і не схвалюй його, бо MAU усе одно росте.

Як це складається докупи: нові користувачі × правильна крива, складені й перевірені на минулому, перетворюють план на MAU, а сценарій — на користувачів; далі вирішують гроші. Далі — Запрошення і вірусне зростання.