Oscar Casting — Revenue Report

Июнь 2026 · Сгенерировано 2026-07-02

Ключевые метрики

Выручка
900 336 ₽
+22.8%
Платящая база
1 105
+22.5%
Новые платящие
315
+29.1%
Churn rate (cohort)
18.7%
предв.* · event-based 3.2%
Autorenew-off (vol)
7.3%
total 15.6%
ARPU
813 ₽
+0.2%
Доля MRR
67.6%
−3.2pp
LTV
~5 180 ₽
по churn мая
Конверсия S→P
11.5%
−3.7pp
Обращения
820
уник., +18%

1. Выручка

Что: Нетто выручка = paid + extended − cancelled (возвраты).

Зачем: Главный показатель бизнеса. Доля MRR показывает вес рекуррентных платежей: чем выше, тем сильнее зависимость от автопродлений.

Расчёт: SUM(sub_paid) по user_logs, action IN (paid, extended, cancelled); cancelled хранится с отрицательным sub_paid. Тестовые аккаунты исключены.

1.1 Помесячная динамика

Нетто выручка
MRR (extended)
МесяцНеттоMoM%Доля MRR
Янв 26495 117 ₽+10.7%83.8%
Фев 26425 996 ₽-14.0%84.7%
Мар 26534 362 ₽+25.4%85.6%
Апр 26605 580 ₽+13.3%77.0%
Май 26733 272 ₽+21.1%70.8%
Июн 26900 336 ₽+22.8%67.6%

Рекордная выручка 900 336 ₽ (+22.8% MoM) — второй месяц подряд исторический максимум. Рост обеспечен обоими источниками: MRR (extended) +17% к маю и новые платежи +38% (300K vs 216K). Доля MRR снизилась до 67.6% — здоровый сигнал диверсификации: бизнес меньше зависит от автопродлений.

1.2 MRR vs Новые платежи

MRR (extended)
Новые (paid)
Возвраты
МесяцMRR (ext)Новые (paid)ВозвратыДоля MRR
Янв 26415 144 ₽82 070 ₽-2 097 ₽83.8%
Фев 26360 892 ₽67 692 ₽-2 588 ₽84.7%
Мар 26457 247 ₽80 402 ₽-3 287 ₽85.6%
Апр 26466 020 ₽141 657 ₽-2 097 ₽77.0%
Май 26519 473 ₽216 595 ₽-2 796 ₽70.8%
Июн 26608 361 ₽300 155 ₽-8 180 ₽67.6%

1.3 По тарифам (6 мес)

ТарифКол-воВыручка (gross)Доля
30 дней1 029719 071 ₽79.1%
90 дней77145 453 ₽16.0%
365 дней843 992 ₽4.8%
Итого gross1 114908 516 ₽100%
Нетто (− возвраты)—900 336 ₽

30-дневный тариф (699 ₽) — 79.1% gross выручки (719K). 90-дневный растёт: 145K vs 115K в мае (+26%), доля 16%. Годовой (44K) удвоился к маю, но при 8 платежах колебания нормальны. Нетто ниже gross на 8 180 ₽ возвратов.

1.4 ARPU

МесяцНеттоПлательщикиARPU
Янв 26495 117 ₽600825 ₽
Фев 26425 996 ₽556766 ₽
Мар 26534 362 ₽661808 ₽
Апр 26605 580 ₽718843 ₽
Май 26733 272 ₽904811 ₽
Июн 26900 336 ₽1 107813 ₽

ARPU 813 ₽ — стабилен (+0.2% к маю) несмотря на приток 315 новичков на базовый тариф. Отсутствие разбавления при +22% базы говорит, что часть новых берёт 90-дневный тариф, компенсируя эффект.

2. Подписчики

Что: Платящая база = уникальные плательщики за месяц; снимок = активные подписки прямо сейчас; новые платящие = первый в жизни платёж.

Зачем: Рост базы и притока новых показывает, перекрывает ли привлечение отток.

Расчёт: DISTINCT telegram_id с paid/extended и expiry_date ≥ начала месяца; новые — месяц, в который попадает MIN(datetime) первого paid.

2.1 Платящая база

МесяцПлатящая базаMoM%
Янв 26600+2.9%
Фев 26556-7.3%
Мар 26661+18.9%
Апр 26714+8.0%
Май 26902+26.3%
Июн 261 105+22.5%

2.2 Текущий снимок

30 дней — 1 06080%
90 дней — 19014%
365 дней — 705%

Текущая база: 1 320 активных подписок. Автопродление вкл (Active): 1 225 (92.8%) — высокая доля, здоровый платёжный профиль. Выкл (Inactive): 65 (4.9%). Без CP-статуса: 30 (2.3%, в основном годовые прямые оплаты).

2.3 Новые платящие

МесяцНовые платящиеMoM%
Янв 2690-3.2%
Фев 2678-13.3%
Мар 2698+25.6%
Апр 26153+56.1%
Май 26244+59.5%
Июн 26315+29.1%

315 новых платящих — максимум с сентября 2025 (382), четвёртый месяц роста подряд. Драйверы: Instagram owner-кампания (insta + insta_est = 159) и nonsub/weekly рассылка (78). Приток стабильно перекрывает отток.

2.3.1 UTM новых платящих (июнь)

ИсточникНовыеДоля
insta8527.0%
nonsub7824.8%
insta_est7423.5%
referral3511.1%
None216.7%
202561.9%
202651.6%
прочие113.5%

2.3.2 Кампании новых платящих (июнь)

ИсточникНовыеДоля
owner15950.5%
weekly7323.2%
referral3511.1%
none227.0%
kcref51.6%
newyear51.6%
two_mode51.6%
прочие113.5%

2b. Конверсионная воронка

Что: Воронка: старт бота → заполнение анкеты → первый платёж за месяц.

Зачем: Показывает, на каком этапе теряются пользователи — вверху воронки или на оплате.

Расчёт: DISTINCT telegram_id по action started/onboarded и первому paid за месяц. Не когортная: старт и оплата могут быть в разных месяцах, конверсии оценочные.

Динамика по месяцам

Старт
Анкета заполнена
Первый платёж
МесяцСтартАнкетаОплатаS→OO→PS→P
Фев 263140780.0%—24.8%
Мар 2660862398102.5%15.7%16.1%
Апр 2696757615359.6%26.6%15.8%
Май 261 6041 40524487.6%17.4%15.2%
Июн 262 7512 27231582.6%13.9%11.5%

Рекордные 2 751 старта (+72% к маю). S→O здоров (82.6%), но узкое место — O→P всего 13.9%: большинство заполняет анкету, но не платит. Сквозная S→P упала до 11.5% (с 15.2%) — рекордный входящий поток разбавил конверсию. Метрика не когортная: старт и оплата могут быть в разных месяцах.

3. Отток

Что: Cohort churn = доля подписок с истёкшим в месяце сроком, которые не продлились (основная метрика); event-based failed-renewal — тот же смысл, но по expired-событиям (лагает); autorenew-off = отключившие автопродление; retention = доля когорты, активная сейчас.

Зачем: Отражает удержание и здоровье платёжного цикла. Declined-driven отделяет технический отвал (реджекты банка) от добровольных уходов.

Расчёт: cohort churn = не продлившие (users.expiry_date в месяце, без renewal после) / (продлившие extended + не продлившие); event-based = expired без recovery в 7-дн grace / (extended ∪ expired); autorenew-off = sub_removed / активная база; declined-driven = был sub_declined за 7 дней до отмены.

3.1 Cohort churn (по expiry_date)

Основная метрика оттока. Когорта месяца = подписки, у которых срок (expiry_date) истекал в этом месяце. Не продлившиеся берутся из живой таблицы users, поэтому pending-лапсы конца месяца учитываются сразу и метрика не зависит от лага expired-событий. Свежий месяц слегка консервативен: поздние expiry в пределах 7-дн grace ещё могут восстановиться.

МесяцПродлилиНе продлилиCohort churn
Янв 265119015.0%
Фев 264799015.8%
Мар 2656619425.5%
Апр 2656618024.1%
Май 2666613817.2%
Июн 26 предв.*79218218.7%

Churn июня 18.7% — в русле апреля-мая (24% / 17%), без аномалии. Событийный расчёт (§3.2) давал 3.2% из-за незакрытого grace-окна — это артефакт тайминга, а не реальное улучшение удержания. Финал может немного снизиться, когда поздне-июньские expiry отработают retry.

3.2 Event-based failed-renewal rate (справочно)

Событийный расчёт по expired-событиям. Занижается в первые дни после закрытия месяца, пока CloudPayments дорабатывает retry (~неделя): expired конца июня (34 vs 142 в мае) ещё не залогированы. Использовать только как исторический тренд.

МесяцFailed-renewal rate
Фев 2620.4%
Мар 2630.2%
Апр 2623.1%
Май 2615.7%
Июн 26 предв.*3.2%

3.3 Autorenewal-off rate

Voluntary
Declined-driven
МесяцБазаVoluntaryDeclinedAR-off totalVoluntary %
Фев 262 124129307.5%6.1%
Мар 262 0321864811.5%9.2%
Апр 261 8371785312.6%9.7%
Май 261 6559310712.1%5.6%
Июн 261 51711012715.6%7.2%

Autorenew-off вырос до 15.6% (с 12.0%) — выше порога 15%. Но voluntary-компонент лишь 7.3%; declined-driven (127, 53.6%) — второй месяц на аномально высоком уровне (было ~20% в фев-апр). Больше половины отписок — неуспешные списания (истёкшие карты, банковские реджекты), а не сознательный отказ. Требует разбора на стороне эквайринга.

3.4 Причины отмен (июнь)

Declined-driven — 12754%
Свободный текст — 7130%
Без причины — 3916%

Из 237 отмен 154 (65%) без указания причины, 127 — declined-driven (технические). Среди явных причин — цена (7) и пауза (6), оба на низком уровне. Массового недовольства продуктом в тексте отмен нет.

3.5 Когортный retention

КогортаРазмерRetention (активны сейчас)
Ноя 2517627.8%
Дек 259331.2%
Янв 269032.2%
Фев 267846.2%
Мар 269851.0%
Апр 2615352.9%
Май 2624473.8%
Июн 2631597.5%

Retention свежих когорт высок (май 73.8%, июнь 97.5%), но это возрастной эффект — они ещё не прошли цикл продления. Сравнимые по возрасту когорты H1 2026 (фев-апр: 46-53%) заметно выше H2 2025 (24-31%) — устойчивое улучшение product-market fit.

4. UTM-источники (июнь)

Что: Атрибуция выручки и новых платящих по источнику (utm_source) и кампании/партнёру (utm_camp).

Зачем: Показывает, какие каналы и партнёры приносят деньги и новых плательщиков.

Расчёт: SUM net по utm на момент платежа; числовые utm_source длиной 5+ цифр → referral. Возвраты (re-subscribed) в UTM почти не атрибутируются.

4.1 По источнику (выручка)

ИсточникВыручкаДоля
nonsub247 727 ₽27.3%
None113 105 ₽12.4%
referral103 000 ₽11.3%
insta99 598 ₽11.0%
insta_est86 998 ₽9.6%
202569 842 ₽7.7%
111151 801 ₽5.7%
portfolio20 762 ₽2.3%
прочие115 683 ₽12.7%

Топ-3 источника (nonsub 247K + None 113K + referral 103K) = 51% выручки. nonsub/weekly рассылка — крупнейший канал (27%). Instagram (insta 100K + insta_est 87K) = 187K (21%) — сильный платный канал. Доля unknown/None (~12.5%) — зона потери атрибуции.

4.2 По кампаниям (выручка)

ИсточникВыручкаДоля
weekly233 464 ₽25.7%
owner186 596 ₽20.5%
referral119 077 ₽13.1%
None97 727 ₽10.8%
kcref67 753 ₽7.5%
newyear57 185 ₽6.3%
rurikovaref26 637 ₽2.9%
polovinkinaref24 956 ₽2.7%
прочие95 121 ₽10.5%

По кампаниям: weekly-рассылка (233K), Instagram owner (186K) и реферальная система (referral 119K + kcref 68K + rurikovaref 27K + polovinkinaref 25K) формируют ядро выручки. Реферальная программа суммарно ~239K (26%) — значимый органический двигатель.

5. Обращения в поддержку

Что: Объём обращений в поддержку по месяцам и разбивка по категориям за месяц.

Зачем: Рост обращений и доминирующая категория сигнализируют о точках трения (биллинг, кастинги, анкета).

Расчёт: action = support с непустым user_msg; категории — ILIKE-эвристика по ключевым словам. Ratio к базе НЕ метрика friction — логируется любой входящий диалог, не только жалобы.

5.1 Динамика обращений

Сообщения
Уникальные пользователи
МесяцСообщенияУникальные
Фев 261 036427
Мар 261 944933
Апр 261 186551
Май 261 487695
Июн 261 614820

5.2 Категории обращений (июнь)

Оплата / подписка — 82751%
Прочее — 65240%
Кастинги — 936%
Анкета / фильтры — 171%
Отмена — 131%
Технические — 121%

1 614 обращений, 820 уник. (+18% к маю, пропорционально базе). Доминирует billing (827, 51%) — ожидаемо при росте объёма списаний и новых подписок. Продуктовых жалоб (кастинги) лишь 93 (6%) — качество мэтчинга не вызывает массового трения. Ratio к базе (~74%) не метрика friction: action support логирует любой входящий диалог.

6. Диагностика и рекомендации

Положительные тренды

  • Рекордная выручка: 900 336 ₽ (+22.8% MoM) — исторический максимум, второй подряд рекорд после мая. За 3 месяца выручка выросла на +48% (605K→900K).
  • Рост базы и притока: платящая база 1 105 (+22.5%), новые платящие 315 (+29.1%) — максимум с сентября 2025. Приток новых перекрывает отток.
  • Диверсификация выручки: доля MRR снизилась до 67.6% (с 70.8%) — это здоровый сигнал: рост обеспечен новыми платежами (300K, +38%), а не только автопродлениями. Меньше зависимость от одного источника.
  • Онбординг-масштаб: 2 751 старт и 2 272 заполненных анкеты (S→O 82.6%) — рекордный входящий поток, воронка на верхних этапах здорова.
  • Низкая доля продуктовых жалоб: в поддержке лишь 93 обращения (6%) про кастинги — качество мэтчинга не вызывает массового недовольства.

Риски и проблемы

  • Churn июня 18.7% (cohort, предв.): в русле апреля-мая (24% / 17%), аномалии нет. Событийная цифра 3.2% была занижена незакрытым grace/retry-окном CloudPayments (expired конца июня не залогированы, 34 vs 142 в мае) — теперь используется когортный расчёт по expiry_date как основной. Финал может немного снизиться после отработки поздне-июньских retry; пересобрать после 8 июля.
  • Autorenew-off вырос до 15.6% (с 12.0%) — выше порога 15%. Voluntary-компонент 7.3%, но declined-driven устойчиво высокий.
  • Declined-driven закрепился на ~53%: 127/237 отмен (53.6%) — второй месяц подряд после 53.5% в мае, против ~20% в феврале-апреле. Это структурный сдвиг: массовые неудачные списания (истёкшие карты / банковские реджекты), а не добровольные уходы. Требует разбора причин отклонений на стороне эквайринга.
  • Сквозная конверсия S→P упала до 11.5% (с 15.2%) — рекордный приток новых стартов разбавил конверсию: этап O→P всего 13.9%. Верх воронки растёт быстрее, чем оплата.
  • UTM-атрибуция возвратов слепая: 12 genuine returnees, 0 с UTM. Реактивационные кампании невидимы в атрибуции. Contamination re-subscribed = 89% (99/111 — первичные подписки).

Структурные наблюдения

  • Рост июня органический и качественный: обеспечен и MRR, и новыми платежами одновременно, при снижении доли MRR — модель перестаёт зависеть исключительно от автопродлений. Главный риск — не отток клиентов, а технический отвал на списаниях (declined-driven), который бьёт по autorenew-off, не отражая реального недовольства продуктом.
  • Обращения в поддержку (820 уник., +18%) растут пропорционально базе; ratio к платящей базе (~74%) не является метрикой friction — action support логирует любой входящий диалог, а не только жалобы. Доминирует биллинг (51% сообщений), что коррелирует с ростом объёма списаний.

Рекомендации

  1. Снизить declined-driven отток (приоритет 1). 53.6% отмен — неудачные списания, а не уход клиентов. Внедрить dunning: напоминание об истечении карты за 3–5 дней до продления, экран обновления платёжных данных, smart-retry с эскалацией. Запросить у CloudPayments разбивку кодов отклонений (истёкшая карта / недостаточно средств / банк-реджект), чтобы понять адресуемую долю.
  2. Пересобрать churn когортно после 8 июля. Событийная 3.2% занижена незакрытым grace/retry-окном; поздне-июньские retry ещё не отработаны. Финальная когортная цифра по expiry_date — после отработки, для чистого сравнения с маем.
  3. Закрыть слепую UTM-атрибуцию возвратов. 0 из 12 genuine returnees с UTM — реактивационные кампании невидимы. Добавить UTM/тег на ссылки в реактивационных рассылках, чтобы измерять их вклад в выручку.
  4. Усилить этап O→P. Конверсия онбординг→оплата упала до 13.9% при рекордном притоке — верх воронки растёт быстрее оплаты. Проверить качество трафика новых стартов по UTM и добавить напоминание/оффер на шаге «анкета заполнена, но не оплачено».
  5. Мониторить autorenew-off (15.6% > порога 15%). Драйвер — технический declined, а не недовольство; фикс №1 напрямую снижает этот показатель. Отдельного действия не требует, пока voluntary-компонент (7.3%) стабилен.

Методология

  • Выручка: SUM(sub_paid) по action IN ('paid', 'extended', 'cancelled'). Исключены тестовые аккаунты.
  • Платящая база: реконструирована 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.
  • Autorenew-off rate: числитель = sub_removed за месяц. ~23% — declined-driven (involuntary). Voluntary-only rate на ~4-5pp ниже.
  • Когортный retention: когорта = first_paid в данном месяце, retention = expiry_date >= today.
  • UTM-группировка: числовые utm_source длиной 5+ цифр → «referral».
  • Конверсия: воронка started → onboarded → first paid за месяц. Не когортная — пользователь мог начать в одном месяце и заплатить в следующем.
  • Обращения: action = 'support' с непустым user_msg. Категоризация — ILIKE-эвристика по ключевым словам. Ratio = уникальные обратившиеся / платящая база.
  • UTM новых: utm_source и utm_camp на момент первого paid-события пользователя.