Алгоритм покупает одинаковые конверсии
Клиент с одной недорогой покупкой и клиент с тремя повторными заказами выглядят одинаково, если в кабинет ушёл только факт первой покупки.
Оптимизация рекламы по LTV
Sales Ninja учит рекламные алгоритмы не на факте первой покупки, а на ожидаемой долгосрочной ценности клиента: выручке, чистой прибыли и повторных платежах в нужном окне прогнозирования.
Обсудить LTV-оптимизациюLTV по выручке и прибылиОкно прогноза 3-90 днейПередача ценности в рекламные системы
С кем мы работаем
- > 60 млрдAPI вызовов в месяц
- 300+Проектов
- 7Стран присутствия
- 4Банка
- 48E-com проектов
- 14EdTech проектов
Работаем с крупным, средним и даже малым бизнесом Подходим для проектов с рекламным бюджетом от 600 000 ₽ в месяц
Почему реклама работает наполовину?
Автостратегия видит короткий сигнал: клик, регистрацию, заявку или первую покупку. Бизнес зарабатывает дальше — на повторах, продлениях, крупных заказах и марже. Между этими двумя мирами обычно нет связи.
Алгоритм оптимизируется здесь
Клик
Регистрация
Первая покупка
Повторная покупка
2-й месяц
3-й месяц
Ценность здесь, но алгоритм её не видит
Хорошие пользователи проявляются позже
Подписка, повторная покупка, апсейл или оплата в CRM могут случиться через недели. К этому моменту рекламная система уже сделала выводы по неполным данным.
Бюджет уходит туда, где быстрее, а не дороже
Кампании начинают находить недорогие первые действия, но не тех людей, которые дают бизнесу максимальную выручку или чистую прибыль на горизонте.
Сценарий 1
Интернет-магазин с повторными покупками
Когда первая корзина не показывает будущую ценность клиента, LTV-модель помогает перестать закупать только разовых покупателей.
Клиент А
Первая покупка
5 000 ₽
Нет повторных покупок
Клиент Б
Первая покупка
1 000 ₽
Повторная покупка
17 000 ₽
Для рекламной системы оба клиента «стоили» одинаково.
Для бизнеса — разница в 3,6 раза.
Сценарий 2
Подписочный сервис
Если первый платёж часто не окупает привлечение, оптимизироваться нужно на продление и удержание, а не только на старт подписки.
Клиент А
Оплатил
Месяц подписки
Нет повторных подписок
Клиент Б
Оплатил
Месяц подписки
Продлевает уже
3 месяц
Основная прибыль заложена во 2-м, 3-м и последующих платежах.
Первый платёж часто не окупает привлечение.
Сценарий 3
Лидогенерация с квалификацией в CRM
Для дорогих услуг важен не сам лид, а вероятность пройти квалификацию, оплатить и принести маржу после работы отдела продаж.
Лид А
Оставил заявку
Есть контакт
Не прошёл квалификацию
Лид Б
Оставил заявку
Есть контакт
Оплатил в CRM
120 000 ₽
Обе заявки попали в рекламный кабинет.
Но модель может учиться на оплате, чистой прибыли и минус-целях, а не на любом отправленном контакте.
Как мы переводим рекламу на экономику клиента?
Sales Ninja собирает конверсии, выручку и прибыль, строит ML-модель долгосрочной ценности и передаёт в рекламные системы не просто «конверсию», а сигнал о том, за какого пользователя стоит бороться.
Прогнозируем LTV по выручке или чистой прибыли в выбранном окне.
Передаём рекламной платформе ценность так, чтобы автостратегия училась на деньгах, а не на шуме.
Можно работать с перформансом, брендформансом, медийкой, ретаргетингом и аудиторными сегментами.
Бизнес конкурента
Оптимизация по первой покупке
Ваш бизнес
Оптимизация по LTV с Sales Ninja
Ваши конкуренты
Когда стоимость клика растёт, конкуренты часто снижают ставки, чтобы сохранить маржу с первой продажи. В итоге они получают разовые лиды и теряют аудиторию с длинной ценностью.
А с Sales Ninja
Вы видите клиентов, которые останутся надолго — и можете агрессивнее выкупать именно их, потому что модель оценивает будущую выручку и прибыль, а не только первый чек.
Где работает LTV-оптимизация?
LTV — это не отдельная кампания, а метрика оптимизации. Её можно включать поверх разных рекламных задач: от перформанс-рекламы до средней части воронки и предиктивного ретаргетинга.
Перформанс-реклама
Алгоритм перестаёт приводить «охотников за скидками» и фокусируется на тех, кто склонен к регулярным заказам или продлению подписки.
- Оптимизация по LTV-выручке или LTV-прибыли
- Работа с первой покупкой, оплатой в CRM и повторными событиями
- Подходит для CPA/ДРР-стратегий с ценностью конверсии
Поддерживаемые платформы:
Яндекс Директ
VK
Google Ads
TikTok
LinkedIn
Bing Ads
MyTarget
Брендформанс
Оптимизируем середину воронки и работаем с аудиторией, которая ещё не готова купить сейчас, но имеет высокий потенциал LTV.
- Учитываем касания до последней сессии
- Изолируем среднюю часть воронки от перформанса
- Окно прогнозирования 3-90 дней
Поддерживаемые платформы:
Яндекс Директ
VK
Google Ads
TikTok
Медийная реклама
Вы больше не платите за «просто просмотры» — инвестируете в охват аудитории, склонной к долгосрочным отношениям с брендом.
- Оптимизация холодного трафика
- Обучение на будущей ценности, а не на кликах
- Сценарии для длинного цикла сделки
Поддерживаемые платформы:
Яндекс Директ
Аудиторные сегменты
Ретаргетинг не на всех посетителей сайта, а только на тех, кто останется с вами надолго.
- Сегменты по вероятности и ценности
- Умные корректировки ставок
- Предиктивный ретаргетинг вместо догоняющей рекламы по всем
Поддерживаемые платформы:
Яндекс Директ
VK
Настройки LTV-модели под вашу экономику
Это не универсальная «цель LTV». В модели настраивается, какую ценность считать, на каком горизонте, какие события учитывать и какой сигнал отправлять в рекламную систему.
Метрика оптимизации
LTV по выручке или LTV по чистой прибыли
Если важен оборот — оптимизируем на ожидаемую выручку клиента. Если бизнес упирается в маржу — обучаем модель на чистой прибыли, себестоимости, возвратах и качестве оплат.
Первый заказ1 800 ₽
Прогноз LTV за 60 дней12 400 ₽
Сигнал в рекламуценный клиент
Окно прогнозирования
3-90 дней. Горизонт выбирается под цикл сделки
Короткое окно подходит для e-commerce и быстрых повторных покупок. Длинное — для подписок, B2B, образования, недвижимости и других сценариев, где ценность раскрывается не сразу.
3 дня30 дней60 дней90 дней
Первая, каждая или самая ценная конверсия
Можно учить модель на первой покупке пользователя, на каждой сессии или на самой значимой конверсии, если внутри пути несколько заказов.
Баланс виртуальных конверсий
На старте даём больше сигнала, чтобы автостратегия прошла обучение. Для зрелых кампаний повышаем точность и оставляем только самые ценные прогнозы.
Не покупаем плохую ценность повторно
Спам-лиды, возвраты, невыкупы и неквалифицированные заявки снижают вероятность отправки сигнала по похожим пользователям.
Модель только на нужном срезе
Можно ограничить LTV-модель разделом сайта, категорией товаров, UTM-источником, страницей, сегментом или отдельной линейкой бизнеса.
Соседние кластеры для роста
Если ценных событий мало, модель может аккуратно расширить аудиторию на похожих пользователей и помочь кампании выйти из нехватки сигнала.
Разные LTV-цели внутри одного проекта
Отдельные модели можно вести для категорий, регионов, типов клиентов, подписок, товарных линеек или разных рекламных задач.
Данные можно подключить без тяжёлого внедрения
Начинаем с того, что уже есть в аналитике и рекламных кабинетах. Если нужна более точная экономика — добавляем CRM/API, выручку, чистую прибыль и минус-цели.
Забираем цели, заказы и ценность покупки, когда она уже передаётся на сайт.
Дотягиваем оплаты, квалификацию, возвраты, маржу и повторные платежи после первого визита.
Отправляем виртуальные конверсии и ценность туда, где автостратегии принимают решения.
Рабочий контур
Собираем цели, заказы, выручку, прибыль и минус-события
Накапливаем историю по пользователям и рекламным касаниям
Обучаем LTV-модель и проверяем качество на отложенных данных
Передаём виртуальные конверсии и ценность в рекламные системы
Запуск как enterprise-пилот, а не эксперимент без контроля
LTV-оптимизация влияет на ставки и бюджеты, поэтому запускаем её через контролируемый контур: диагностика данных, обучение модели, ограниченный пилот, сравнение с контрольной логикой и масштабирование.
Аудит данных
Проверяем цели, ecommerce/dataLayer, CRM-статусы, выручку, чистую прибыль, повторные покупки и рекламные источники.
Сбор обучающей выборки
Настраиваем цели оптимизации, минус-цели, окно прогноза и условия срабатывания под ваш цикл сделки.
Модель и проверка качества
Обучаем LTV-модель, проверяем, отличает ли она клиентов с высокой долгосрочной ценностью от разовых покупателей, и подбираем объём сигнала.
Ограниченный запуск
Передаём виртуальные конверсии в выбранные кампании и сравниваем результат с текущей стратегией.
Портфельная оптимизация
Расширяем LTV-сигнал на больше каналов, сегментов и сценариев, когда экономика подтверждена.
Что контролируем
Не только рост конверсий, а качество денег
Смотрим, как меняется LTV, выручка, чистая прибыль, доля повторных платежей, стоимость привлечения и стабильность автостратегии. Если данных недостаточно, модель продолжает копить историю и не подменяет рекламный сигнал слабым прогнозом.
- Качество моделиобучение и проверка на исторических данных
- Контроль бюджетаограниченный запуск на выбранных кампаниях
- Экономикасравнение по выручке, прибыли и LTV, а не только по CPA
Ответы на часто задаваемые вопросы
Что требуется для начала работы?
В техническом плане — только установить скрипт на сайт. Для удобства можно добавить интеграцию с Яндекс Метрикой, но умеем работать и без неё.
Все интеграции с нужными сервисами есть из коробки. Никакой доработки через программиста не требуется. Скрипт можно добавить напрямую в код сайта, через Google Tag Manager или Яндекс Метрику (для неё есть официальный шаблон).
Сколько времени занимает подключение?
Техническое подключение — буквально одна минута: установить скрипт и начать копить данные. Если речь о заключении договора и старте пилота — это может занять несколько дней в зависимости от вашего юридического отдела.
Кто занимается настройкой — мы сами или ваша команда?
Под каждый проект выделяется аккаунт-менеджер, который помогает на всём пути: установка скрипта, интеграция, ответы на вопросы, помощь в запуске и решение любых проблем в процессе работы.
Есть ли обучение / онбординг для команды клиента?
Да, есть полноценное обучение. Мы всё расскажем, покажем, проведём экскурсию по платформе и доведём до результата.
Нужен ли доступ к рекламному кабинету?
Не обязательно. Можно работать с сервисом, не предоставляя никаких доступов, или дать только доступ к Яндекс Метрике — этого достаточно.
Если хотите использовать дополнительный функционал на уровне API Яндекс Директа — тогда потребуется подключение. Но это опционально.
Сколько данных нужно для обучения первой модели?
Минимум — 20 конверсий, оптимально — 40–50. Это общее число со всех источников трафика, включая органику, без ограничений по времени.
Если у вас B2B-продукт с длинным циклом сделки — это нормально. Копить конверсии 3 недели при цикле сделки в 10 дней — типичный сценарий, таких проектов много.
Как быстро модель начинает работать после обучения?
После накопления нужного количества данных система автоматически запускает тренировку. Это занимает несколько часов, после чего можно добавлять интеграцию и сразу начинать работать.
Нужно ли для LTV-оптимизации создавать новую рекламную кампанию?
Необязательно. Мы можем оптимизировать как старые рекламные кампании, так и новые. Вы можете создать новую рекламную кампанию с LTV-оптимизацией, чтобы сравнить её эффективность со старой.
Давайте поговорим
Идёт в подарок
Берёте LTV-оптимизацию — остальной рекламный стек получаете бесплатно
Это одна лицензия, а не набор отдельных продуктов. Без доплат, без кросс‑сейла — всё ниже сразу включено и работает в связке.
