Это диаграмма Санкея
1) все четко
2) да, медиана лучше, так как рано или поздно, но процент значительно вырастет, а значит медиана даст правильную статистическую картину.
3) так, расчет Вы ведете, используя изначальную когорту в 1000 человек. А так, просто смотрите тренд. Можно в экселе когорты завести строками и столбцами месяцы жизни, и смотреть различия по тому, какая когорта на каком месяце начинает "плоховать".
На мой взгляд, требуется когортный анализ. ТО есть смотреть churn для каждой когорты пользователей, привлеченных в определенный период. Нарпмер, помесячные когорты. Но все должно зависеть от частоты рекламных кампаний, которые Вы упоминаете. Рекламные кампании разные бывают и могут приносить разных пользователей. Например, кампания может привлечь любителей халявки, которые просто купятся на выгодное предложение, но через месяц отвалятся. Таким образом churn будет метрикой, которая поможет сделать выводы по маркетинговым акциям. В том числе, определить CAC (правда, я не понял зачем Вам считать LTV для определения CAC). Исходя из полученных когорт и их поведения, можно уже построить сегменты для которых считать LTV. А так, усредненное значение по всем сегментам не будет нести полезной информации.
Ребят, это прекрасно!
Я проработал на книжном рынке более 6 лет.
Во-первых, вы проделали отличную работу по анализу. Во-вторых, вы сделали отличную визуализацию результатов при помощи Power BI.
НЕ буду много говорить, но вы весьма неплохо scratched the surface.
Удачи, если решите взяться за другие категории и жанры.