LTV в SQL. 18 задач про клиентов и прибыль

Почему LTV нельзя считать одной строкой на заказ

LTV живёт на уровне клиента, а не отдельной покупки.

Повторные заказы, клиенты без покупок, канал привлечения и прибыль после себестоимости могут радикально изменить вывод.

Эта книга показывает практические запросы для начальной LTV-аналитики без обещаний точного прогноза будущего.

Как работать с примерами

Сначала сворачивайте данные на уровень клиента, затем сравнивайте клиентов по каналам, сегментам или когортам.

Следите за знаменателем: клиенты без заказов часто должны оставаться в расчёте.

Все данные встроены в задачи и проверяются в SQLite.

Задача 1. Посчитать выручку клиента за период

Нужно сложить все покупки клиента, чтобы увидеть базовую LTV-метрику без лишней магии.

CREATE TABLE orders(client_id INTEGER, revenue INTEGER);

INSERT INTO orders VALUES (10,300),(10,500),(20,900),(30,200);

SELECT client_id, SUM(revenue) AS customer_revenue

FROM orders

GROUP BY client_id

ORDER BY customer_revenue DESC, client_id;

[[20, 900], [10, 800], [30, 200]]

SUM(revenue) по client_id складывает повторные покупки одного клиента.

Запрос сделан на маленькой синтетической таблице, поэтому ответ можно проверить глазами и повторить в SQLite.

Явный ORDER BY или отдельная агрегация фиксируют смысл результата, а не оставляют его на случайный порядок строк.

Средний чек и LTV отвечают на разные вопросы: один заказ против всех заказов клиента.

Кто лидер по выручке? Объясните ответ по исходным строкам и условию запроса.

Ответ: Клиент 20 с выручкой 900. Это следует из исходных строк и условия запроса.

Задача 2. Найти первую покупку клиента

Нужно определить дату первой покупки, чтобы строить когорты и возраст клиента.

CREATE TABLE orders(client_id INTEGER, paid_at TEXT);

INSERT INTO orders VALUES (10,'2026-09-03'),(10,'2026-09-01'),(20,'2026-09-02');

SELECT client_id, MIN(paid_at) AS first_paid_at

FROM orders

GROUP BY client_id

ORDER BY client_id;

[[10, "2026-09-01"], [20, "2026-09-02"]]

MIN(paid_at) на формате YYYY-MM-DD даёт самую раннюю дату клиента.

Запрос сделан на маленькой синтетической таблице, поэтому ответ можно проверить глазами и повторить в SQLite.

Явный ORDER BY или отдельная агрегация фиксируют смысл результата, а не оставляют его на случайный порядок строк.

Если дата хранится в другом текстовом формате, простая сортировка строк может сломаться.

Какая первая дата у клиента 10? Объясните ответ по исходным строкам и условию запроса.

Ответ: 2026-09-01. Это следует из исходных строк и условия запроса.

Задача 3. Посчитать число заказов клиента

Нужно отделить клиента с одной покупкой от клиента с повторными заказами.

CREATE TABLE orders(client_id INTEGER, order_id INTEGER);

INSERT INTO orders VALUES (10,1),(10,2),(20,3),(30,4),(30,5);

SELECT client_id, COUNT(*) AS orders_count

FROM orders

GROUP BY client_id

ORDER BY client_id;

[[10, 2], [20, 1], [30, 2]]

COUNT(*) после группировки показывает количество заказов каждого клиента.

Запрос сделан на маленькой синтетической таблице, поэтому ответ можно проверить глазами и повторить в SQLite.

Явный ORDER BY или отдельная агрегация фиксируют смысл результата, а не оставляют его на случайный порядок строк.

DISTINCT client_id дал бы только список клиентов и потерял бы частоту покупок.

Кто сделал два заказа? Объясните ответ по исходным строкам и условию запроса.

Ответ: Клиенты 10 и 30. Это следует из исходных строк и условия запроса.

Задача 4. Посчитать средний чек клиента

Нужно увидеть среднюю сумму заказа по каждому клиенту, а не только общую выручку.

CREATE TABLE orders(client_id INTEGER, revenue INTEGER);