Qué mide el ratio LTV:CAC en una app móvil
El LTV:CAC para apps móviles compara el valor descontado que un usuario aporta a lo largo de su relación con la app frente al costo total de adquirirlo. La lectura no es la misma que en un SaaS B2B: en mobile, la curva de retención cae muy rápido en D1–D7, el ARPU mensual suele ser bajo, y el CAC varía 3x–5x entre canales según puja y vertical. Por eso el ratio pierde sentido si no se calcula con la curva de retención real y con CAC segmentado por fuente.
Fórmulas que funcionan en mobile
La versión simple —LTV = ARPU × margen bruto / abandono mensual— subestima el valor cuando la app tiene cohortes con retención larga (apps de suscripción, fitness, finanzas). La versión accionable descompone LTV así:
- LTV neto = ARPPU × (pagadores acumulados en 12 meses) × margen bruto − costos de plataforma (Apple/Google 15–30%).
- CAC por canal = gasto de ese canal ÷ instalaciones atribuidas que quedaron activas en D30.
- Periodo de recuperación = CAC ÷ (ARPU mensual × margen bruto). Por debajo de 12 meses es saludable; por debajo de 6 meses es excelente.
Por qué el abandono mensual plano engaña
Apps móviles típicas pierden 75%+ de usuarios en D7 y 95%+ en D30 (AppsFlyer 2024). Si aplicas un abandono mensual plano del 20% estás asumiendo linealidad donde hay decaimiento exponencial. La retención real se modela con curva D1/D7/D30 y se extrapola con una función potencia —no con abandono constante— para aproximar el comportamiento de cohortes maduras.
CAC desglosado por canal
Apple Search Ads, Meta UAC, Google App Campaigns y TikTok Ads tienen perfiles muy distintos. ASA gana en intent (CR 67% en 2024, SplitMetrics) pero limita volumen; Meta y Google UAC escalan mejor pero con CAC más volátil tras iOS 14.5 y la era SKAdNetwork. Un combinado CAC oculta que un canal subsidia a otro: por eso el simulador permite entrar CAC por canal y ver qué fuente tiene mejor ratio y periodo de recuperación real.
Cuándo tu unit economics no funciona
Ratio 2:1 con periodo de recuperación >18 meses y autonomía de caja <12 meses es bandera roja: cada dólar gastado en UA drena caja sin retorno antes de quedarte sin pista. La respuesta casi nunca es bajar CAC proporcionalmente —los mejores canales ya están optimizados— sino subir ARPU vía paywall más agresivo, bundles anuales o monetización híbrida (IAP + ads).
Cómo usa esta calculadora un crecimiento manager
Entra ARPU, margen, curva D1/D7/D30, y CAC por canal. Obtén LTV proyectado a 12 y 24 meses, ratio LTV:CAC por fuente, periodo de recuperación y una línea de punto de equilibrio por canal. El output te dice qué canal cortar, cuál doblar y dónde subir paywall antes de comprometer autonomía de caja.
Análisis por cohorte: el único LTV honesto
El LTV agregado es una ilusión rezagada; la forma real vive en la cohorte. Extrae instalaciones por semana de adquisición, sigue revenue y retención en D7/D30/D60/D90/D180 y grafica ARPU acumulado por cohorte. Verás tres cosas que un combinado oculta: si las cohortes nuevas monetizan mejor o peor que las anteriores (dirección del product-market fit), qué canales entregan cohortes con cola durable vs decaimiento rápido, y cuándo un pico estacional infló un promedio que ya no es representativo. Si tu dashboard sigue mostrando LTV combinado y CAC combinado solamente, tu equipo de UA está optimizando sobre un promedio que contiene dos o tres regímenes pegados.
Referencias por vertical
El breakdown de Segwise por vertical de gaming sirve como sanity check: simulation games LTV $0.50–$1.20, puzzle $1.00–$2.50, action $2.00–$5.00, hypercasual $0.10–$0.35. Las apps de suscripción viven en otra curva: Adapty 2024 reporta apps iOS de suscripción promediando ~$8.39 D90 ARPU vs $1.54 en Android — un diferencial 5.4x impulsado por willingness-to-pay y share de instalaciones orgánicas. Para una app de suscripción, LTV combinado de $15-25 con CAC de $4-8 es típico en categorías saludables (meditación, fitness, finanzas).
Errores comunes que rompen la matemática
- Usar revenue bruto en vez de neto: Apple y Google cobran 15-30%. Saltarlo infla el LTV y hace que un ratio 2:1 parezca 2.5:1.
- Mezclar paid y orgánico en el CAC: las instalaciones orgánicas tienen costo (brand, contenido, ASO) pero no deben cargar CAC paid. Reporta CAC paid y combinado por separado.
- Olvidar el margen bruto: ARPU × lifetime no es LTV; ARPU × lifetime × margen bruto sí lo es. En apps de suscripción con fees de plataforma el margen típico es 60-75%, no 80-90% como en SaaS puro.
- Proyectar LTV sobre cohortes incompletas: una cohorte de 30 días no puede decirte el LTV de 12 meses sin un modelo de curve-fitting. Etiqueta siempre tu LTV con la ventana de observación (D90 LTV, D180 LTV, pLTV-projected 12m).
Banderas rojas operativas
Antes de presentar tu CAC:LTV al consejo, verifica cinco números que delatan modelos frágiles:
- Combinado CAC < $5 con paid CAC > $40: tu combinado está siendo arrastrado por orgánico que probablemente no escala. Pregunta cuánto del orgánico es producto de campañas pasadas (TV, PR) que también deberían cargarse al cálculo.
- LTV proyectado > 3× LTV observado a D90: la curva de retención de tus cohortes maduras no soporta esa proyección. Pide el corte por cohorte, no el promedio agregado.
- Periodo de recuperación < 6 meses con abandono anual > 25%: matemáticamente posible solo si el ARPU crece más rápido que el abandono cobra. Documenta esa hipótesis explícitamente y modela el escenario donde el ARPU no escala.
- LTV/CAC > 5 con take rate de plataforma no descontado: Apple App Store y Google Play se llevan entre 15% y 30% antes que tú veas el revenue. Si no aparece ese descuento en tu fórmula, tu LTV está inflado por ese mismo factor.
- Cohortes < 1,000 instaladores como base de proyección: el ruido estadístico domina la señal. Espera N≥3,000 antes de extrapolar a una decisión de inversión paid mayor a $50k mensuales.