Oscar Casting — Revenue Report

• 25% слепая зона: 152K ₽ без utm_camp — невозможно оценить ROI. Это чуть лучше 30.9% по utm_source (часть unknown имеет utm_camp).
• kcref — крупнейший партнёр: 75K ₽ через 6 разных utm_source. Кастинг-центр приводит стабильный поток с хорошим retention (portfolio-пользователи — зрелые).
• newyear — длинный хвост: Новогодняя акция 2025 генерирует 77K ₽/мес выручки через MRR (хвост автопродлений).
• Блогеры (3 партнёра): rurikovaref (38K) + polovinkinaref (37K) + talochkina (19K) = 94K ₽ (15.5%). Сильная зависимость — уход одного партнёра обрушит acquisition.
• Instagram — ранний потенциал: 18K ₽ в первый полный месяц. Проблема: возвраты не атрибутируются (UTM теряется при прямом поиске бота).

Положительные тренды

• Выручка — абсолютный рекорд 604 881 ₽ (+12.5% MoM, +4.1% к предыдущему пику Сен 2025).
• Привлечение восстанавливается: 152 новых (+95% от дна в Фев). Тренд на подъём 3 месяца подряд.
• MRR-зависимость снижается: доля MRR упала с 85% до 77% — acquisition вновь вносит значимый вклад.
• Зрелая база (90d+) улучшается: отмены −10% MoM. Ядро стабильно.
• Instagram — 17 новых в первый месяц. Диверсифицирует каналы привлечения.
• Рефанды минимальны — 0 ₽ в Апреле (нет cancelled-транзакций).

Риски и проблемы

• Autorenew-off: 19.6% total / 15.1% voluntary — ведущий индикатор churn wave в Мае-Июне. Исследование показало, что это не системный кризис (артефакт знаменателя + новички), но 15.1% voluntary всё равно выше среднего (13%).
• Autopay shock у новичков — 10% отмен (x2.5 от среднего). Новые подписчики не готовы к автосписанию.
• 30.9% выручки не атрибутировано (utm_source). По utm_camp — 25.2%. Невозможно оценить ROI.
• 49% уходящих — добровольные «молчуны». Причины оттока непрозрачны.
• Привлечение −60% от пика (152 vs 382). MRR пока компенсирует, но запас ограничен.
• Зависимость от 3 блогеров (15.5% выручки). Уход одного партнёра ощутим.
• Returnees: UTM полностью слепой. 0% возвратов с UTM-меткой. ~85% событий re-subscribed — ложные.

Структурное наблюдение

• Апрель — точка перелома: бизнес переходит из фазы «рост за счёт MRR при сжатии привлечения» (Ноя-Мар, MRR 71→85%) в фазу «восстановление привлечения» (MRR 85→77%). Выручка на рекорде, но источник роста сменился — теперь нужно закрепить acquisition ≥150/мес, иначе MRR вернётся к доминированию и бизнес снова станет хрупким.

Крупнейшая категория жалоб. Три чётких подтипа:

• Неправильный пол — самая частая жалоба. Минимум 7 женщин получили мужские кастинги: «Снова мужской каст!», «Мужские роли это норма для бота?», «Зачем мне объявление на БУГАЕВ?!!!», «И снова мужчина!» (128242295 — 4 раза за месяц). Системный, а не единичный баг.
• Несоответствие параметров — ставка («указана ставка от 7к, зачем это пришло?»), рост («неподходящий рост»), телосложение, возраст. Пользователи видят конкретное расхождение с их профилем.
• Non-casting контент — массаж, певцы/танцоры, тусовки, цирк, не-кастинг ссылки. @zhanna_mich систематически репортит с конкретными ссылками (5+ за месяц).

Типичные цитаты: «Получается я не могу убрать длину волос, раньше стоп-слова были лучше», «В основном мусорные кастинги, моделью на озон или рилс», «Не получаю ничего подходящего, в рекламе было заявлено что бот подбирает подходящие, а не все подряд».

��ользователи находят подходящие кастинги в каналах, которые Oscar не переслал.

• Конкретные ссылки — 20+ штук за месяц от ~12 пользователей. @zhanna_mich — лидер (10+ ссылок с объяснением что не так).
• «Где кастинги?» — обобщённые жалобы от ~10 пользователей: «Оскар, где кастинги?» (4 раза подряд), «Что с Оскаром? Тишина...», «Бот явно не работает у меня!»
• Покрытие каналов — «Мало чатов, легче самой искать за 700р», «Вручную в разы больше находишь». Двое прислали ссылки на каналы для добавления.

• «Дорого» — 6 пользователей, 25+ сообщений (один юзер написал «Дорого» 12 раз). Price objection от пользователей, дошедших до экрана оплаты — pre-qualified лиды, потерянные на последнем шаге.
• Двойное списание — «Купила 3 мес, а ночью ещё раз списали за месяц» (4 сообщения, ждала ответ 2 дня).
• Autopay shock — «Подключение услуги о которой не просил», «Списание без предупреждения», «За что мне выставили счёт?». Коррелирует с 10% autopay-отмен у новичков из revenue-анализа.
• Оплата не проходит — 4 случая («оплатил, бот пишет нет платежа»). Отдельно: зарубежная карта из Беларуси не проходит (системная проблема CP).
• Непонимание механики — «Отменю — оплаченный месяц будет работать?», «Почему ежемесячно если оплатил квартал?»

Одинаковый паттерн: «Друг активировал по моей ссылке, бонус не начислился». 7 независимых жалоб за месяц — либо баг в начислении, либо непрозрачные условия.

• Анкета не откр��вается — 6 пользователей: «Пропала кнопка анкеты», «Не удаётся открыть анкету», «Не работает ��нкета».
• Mini App не запускается — 7 пользователей: «Не запускается мини-приложение», «Не открывает приложение», «Приложение не открывается».
• Хотят изменить профиль, не находят как — 10+ пользователей просят изменить возраст, город, параметры через чат вместо TMA.
• Ограничения профиля — «Только один вариант цвета волос, а я подхожу и под тёмные — куча кастингов мимо», запрос на указание бороды, запрос на множественный выбор.

Пользователи получают кастинг, но не могут перейти к оригиналу: «Не состою в группе», «Невозможно посмотреть оригинал», «Можно список каналов, в которые надо вступить?»

Новички не понимают как работает бот: «Где смотреть к��стинги?», «Когда начнут приходить?», «Как вызвать меню?????????». Также: путаница с Telegram ID («Я без понятия где брать нужный вам id»).

Пользователи вставляют визитки (рост/параметры/ссылка на Яндекс.Диск) прямо в чат бота, думая, что так откликаются на кастинг. Одна пользовательница сделала это 3 раза за месяц. UX-сигнал: бот не объясняет workflow «прочитай → перейди в оригинал → откликнись там».

5+ пользователей явно жалуются на отсутствие о��вета: «Ответ будет?», «Не ждать ответ???», «Мне нужно написать в поддержку!!!!», «Кто-то отвечает тут или как?», «Пишешь вам, ответа никакого, никакой тех.поддержки».

• Фильтрация по полу — системный баг. Минимум 7 женщин жалуются на мужские кастинги. Повторяется весь месяц у разных пользователей. Требует проверки extraction-точности gender field.
• Покрытие каналов — perception gap. ~30 пользователей считают что Oscar пропускает кастинги. Два источника: каналы не в мониторинге + кастинги отфильтрованы ошибочно. Пользователи прислали ссылки на каналы для ��обавления.
• Реферальный бонус ненадёжен. 7 жалоб с одинаковым паттерном. Либо баг, либо условия неп��озрачны.
• TMA фрагилен. ~13 пользователей за месяц не могут открыть мини-приложение или анкету.
• Autopay shock подтверждается обращениями. Revenue report показал 10% у новичков. В обращениях это «списание без предупреждения», «за что счёт» — высокоэмоциональные жалобы, часть перетекает в требования возврата.
• Бот не объясняет workflow. 15 пользователей пытаются подать на кастинг через чат (вставляют CV). ~10 не понимают механику получения кастингов.
• Цвет волос — ограничение профиля. Один вариант выбора приводит к потере кастингов для пользователей, подходящих под несколько описаний (тёмные/шатен/каштановые).
• Structured feedback бессилен. Кнопки #fb_*/источники_* собирают однословные ответы («Не подошел», «Спасибо»). Весь полезный signal приходит в свободном тексте и не структурирован.

Срочные (2 недели)

• Уведомление перед первым автосписанием — за 2-3 дня до первого extended. Текст: итоги месяца + механика продления + кнопка «управление подпиской». Цель: снизить autopay shock с 10% до 3%.
• UTM-разметка неатрибутированного трафика — 25-31% выручки без меток. Восстановить utm на всех точках входа.

Тактические (месяц)

• Обязательный опрос при отмене — 3 кнопки + свободный текст. Сейчас 49% уходят молча. Даже 50% response rate кратно улучшит аналитику.
• Dunning для declined-driven — «обновите карту» для 53 пользователей/мес. Сейчас они молча теряются.
• Retention на переходе 1→2 extended — welcome-серия с value-proof после первой оплаты. Узкое место: 58.7% теряются.
• Масштабировать Instagram — отслеживать retention когорты insta через 30 и 60 дней.

Стратегические (квартал)

• Увеличить долю 90/365-дневных тарифов до 20-25% (сейчас ~15%). Снижает churn + повышает ARPU.
• Механизм паузы подписки — 3% отмен по причине «пауза». Перенос expiry_date без списания.
• Referral-программа до 50+ новых/мес (сейчас 29). Единственный канал с нулевым CAC и балансом acquisition/retention.
• Снизить зависимость от 3 блогеров (15.5%) — добавить 2-3 новых партнёра из индустрии (модельные агентства, кинопроизводство).

• Выручка: SUM(sub_paid) по action IN ('paid', 'extended', 'cancelled'). Net = paid + extended − cancelled. Исключены 7 тестовых telegram_id + 2 sb_id.
• Платящая база: реконструкция по user_logs — уникальные telegram_id с оплатой и expiry_date ≥ month_start.
• Churn rate (all-cycles): знаменатель = extended ∪ expired, числитель = expired без recovery в 7-дневный grace. CHURN_RATE_APPROACH §4.1f
• Autorenew-off rate: sub_removed / active_base (sb_id). ~23% — declined-driven (involuntary, определяется по sub_declined в 7d окне). Voluntary-only = total − declined-driven.
• Когортный retention: когорта = first_paid в месяце, retention = expiry_date ≥ today.
• UTM-источники: utm_source (канал), utm_camp (кампания/партнёр). Числовые utm_source 5+ цифр → «referral».
• ARPU: net_revenue / COUNT(DISTINCT telegram_id) за месяц.
• LTV: ARPU × avg_lifespan. При churn 23.7%, avg_lifespan = 1/0.237 ≈ 4.2 цикла.
• Returnees: только re-subscribed с предшествующим expired. ~85% re-subscribed — ложные (misclassified). UTM на возвратах: ~0%.
• Autorenew-off исследование: sub_removed сегментированы по дням с first_paid. Declined-split: EXISTS(sub_declined within 7d before sub_removed). Причины: классификация user_msg по ключевым словам.