Рішення / Прогноз LTV

Прогноз LTV клієнта

Кожен клієнт отримує прогноз довічної цінності вже в перші дні, і реклама оптимізується на те, скільки він принесе, а не на те, скільки він заплатив за перше замовлення.

Маркетинг Аналітика ML
100% бази
скоринг щодня, а не раз на місяць
Прогноз з першого дня
замість очікування у 12 місяців
Перевірено
на ваших власних когортах
Для кого

Підписковим сервісам, маркетплейсам і e-commerce з історією покупок хоча б за рік та обсягом, за якого когорти щось означають.

Коротка відповідь

Модель, навчена на вашій історії покупок, передбачає, скільки кожен клієнт принесе за 12 або 24 місяці — за тим, що він зробив у перші дні: які товари обрав, з якого каналу прийшов, яка знижка знадобилася, як оплатив. Прогноз повертається в рекламні кабінети як цінність конверсії, і ставки починають оптимізуватися на клієнтів, які залишаються, а не на тих, хто дешево конвертується і йде.

Проблема

Рекламні системи оптимізуються на перше замовлення, а перше замовлення — найслабший предиктор з усіх, що у вас є.

01

Для ставок усі клієнти однакові

Мисливець за знижкою і клієнт, який замовлятиме три роки, віддають однакову цінність конверсії. Алгоритм чесно закуповує більше дешевих — саме про це ви його й попросили.

02

LTV — одне усереднене число

Середня по всій базі приховує, що один канал приводить клієнтів вчетверо дорожчих за інший. Змішаний LTV — приємне число, на якому не можна ухвалити жодного рішення.

03

Відповідь приходить на рік пізніше

Реальний LTV відомий, коли когорта дозріла, — саме тоді, коли бюджет, який її створив, уже витрачено.

Як це працює

Від тригера до результату, крок за кроком.

01

Визначаємо, що тут означає цінність

12 чи 24 місяці, виручка чи маржинальний прибуток, вираховуємо повернення чи ні. Це фіксуємо з фінансистами до моделі: модель, яка передбачає не ту величину, гірша за її відсутність.

02

Збираємо ознаки перших днів

Склад першого кошика, категорія, глибина знижки, канал і кампанія залучення, пристрій, спосіб оплати, як пройшла доставка, ранні звернення в підтримку. Сенс у тому, щоб прогнозувати за даними першого дня, а не дев'яностого.

03

Навчаємо і перевіряємо на реальних когортах

Модель вчиться на старих когортах і перевіряється на тих, яких не бачила, потім порівнюється з наївною базою — цінністю першого замовлення. Якщо виграш незначущий, ми говоримо про це і зупиняємось.

04

Передаємо цінність туди, де йдуть ставки

Прогноз іде в Meta і Google як цінність конверсії через їхні API, а також у CRM і BI. Далі ставки оптимізуються на довгу цінність тим самим механізмом, який у вас уже працює.

05

Стежимо за дрейфом і перенавчаємо

Когорти старіють, мікс змінюється, новий канал поводиться інакше. Точність звіряється щомісяця з фактичною цінністю, а перенавчання йде за графіком, а не тоді, коли хтось перестав вірити цифрам.

До / після

Що змінюється на практиці.

Зараз, руками
×Реклама оптимізується на перше замовлення
×Один усереднений LTV на всю базу
×Якість каналу зрозуміла за рік
×Бюджет іде за дешевими конверсіями
Коли автоматизація працює
›Прогноз цінності по 100% клієнтів, щодня
›LTV у розрізі каналу, кампанії та когорти
›Робоча оцінка вже в перші дні
›Ставки оптимізуються на тих, хто залишається
Що ви отримуєте

Впровадження, а не демо.

›Визначення LTV, узгоджене з фінансами, у маржі або виручці
›Модель на вашій історії з перевіркою проти наївної бази
›Щоденний скоринг усієї бази у сховище та CRM
›Передачу цінності конверсії в Meta і Google Ads
›Щомісячний контроль точності та графік перенавчання
На чому побудовано

Ми будуємо у вашому стеку, а не переводимо вас на свій. Нижче — те, до чого це рішення підключається найчастіше. Інші системи — питання обсягу робіт, а не перешкода.

Python scikit-learn XGBoost BigQuery dbt Airflow Meta Conversions API Google Ads API Shopify
Строк до продакшну6–8 тижнів
Ціна впровадженняФікс. ціна
Перший крокБезкоштовний міні-аудит
Чесні обмеження

Коли це рішення вам не підходить.

·Якщо історії менше року або клієнтів пара сотень, когорти надто тонкі, і будь-яке число буде театром.
·Якщо ваш продукт купують раз у житті, передбачати нічого. Сили краще вкласти в конверсію та рекомендації.
·Якщо ви не знаєте маржу по товарах, LTV у виручці впевнено приведе вас до найменш вигідних клієнтів. Спершу краще полагодити дані про маржу.

Що найчастіше запитують

Достатньо точним, щоб ранжувати клієнтів, і рідко точним по кожному. Ми показуємо, наскільки він кращий за цінність першого замовлення на відкладеній когорті, — для ставок важливе саме це порівняння.

Повʼязане

Де це стоїть в решті роботи.

Послуга
Інтеграції систем
Ширша послуга, до якої це належить: щоб системи надійно обмінювалися даними.
Рішення
Сегментація клієнтів (RFM/ML)
Уся база кластеризована за поведінкою та цінністю з перерахунком щодня, кожен сегмент описано людською мовою і записано в CRM та розсильник як поле, за яким можна таргетувати.
Рішення
Рушій next-best-offer
Кожен клієнт отримує ранжований список того, що він найімовірніше купить наступним,.
Рішення
Модель прогнозу відтоку
Кожен клієнт щотижня отримує оцінку ймовірності піти в найближчі 30–90 днів.

Приходьте з процесом, який болить.

Міні-аудит безкоштовний: розбираємо вашу версію цього процесу і прямо кажемо, чи окупиться автоматизація. Якщо так — ви отримуєте обсяг робіт і фіксовану ціну.