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
Первая покупка — слабый сигнал для алгоритма. Sales Ninja учит его ориентироваться на ожидаемую ценность клиента: выручку, чистую прибыль и повторные платежи в нужном окне прогнозирования.
Нам доверяют
ПроблемаСигнал короткий Ценность запаздывает Цена ошибки
Почему реклама работает наполовину?
Автостратегия видит короткий сигнал: клик, регистрацию, заявку или первую покупку. А деньги приходят потом — на повторах, продлениях, крупных заказах и марже. Между этими двумя мирами обычно нет связи.
Алгоритм оптимизируется здесь
- Клик
- Регистрация
- Первая покупка
Ценность здесь, но алгоритм её не видит
- Повторная покупка
- 2-й месяц
- 3-й месяц
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 к самым быстрым, а не к самым выгодным
Кампании начинают находить недорогие первые действия, но не тех людей, которые дают бизнесу максимальную выручку или чистую прибыль на горизонте.
Сценарии
Где LTV особенно важен
Сценарий 1
Интернет-магазин с повторными покупками
Когда первая корзина не показывает будущую ценность клиента, LTV-модель помогает перестать закупать только разовых покупателей.
Клиент А5 000 ₽Первая покупкаНет повторных покупок
Клиент Б1 000 ₽Первая покупкаПовторная покупка: 17 000 ₽
Для рекламной системы оба клиента «стоили» одинаково.
Для бизнеса — разница в 3,6 раза.
Сценарий 2
Подписочный сервис
Первый платёж часто не окупает привлечение, поэтому оптимизироваться стоит на продление и удержание, а не на старт подписки.
Клиент АМесяц подпискиОплатилНет повторных подписок
Клиент БМесяц подпискиОплатилПродлевает 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
В дорогих услугах ценность лида раскрывается позже: пройдёт ли он квалификацию, оплатит ли и принесёт ли маржу после работы отдела продаж.
Лид АЕсть контактОставил заявкуНе прошёл квалификацию
Лид БЕсть контактОставил заявкуОплатил в CRM: 120 000 ₽
Обе заявки попали в рекламный кабинет.
Но модель учится на оплате, чистой прибыли и минус-целях, а не на каждом отправленном контакте.
Решение1Считаем будущую ценность 2Калибруем виртуальные конверсии 3Управляем кампаниями как портфелем Ваши конкуренты А с Sales Ninja
Как мы переводим рекламу на экономику клиента?
Sales Ninja собирает конверсии, выручку и прибыль, строит ML-модель долгосрочной ценности и передаёт в рекламные системы уже осмысленный сигнал: 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
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.
Ваш бизнес
Оптимизация по LTV с Sales Ninja
Вы видите клиентов, которые останутся надолго, и можете агрессивнее выкупать именно их. Модель оценивает будущую выручку и прибыль, а не только первый чек.
ДанныеБыстрый стартЯндекс.Метрика и ecommerce/dataLayer Точная экономикаAPI, CRM и офлайн-конверсии Управление рекламойИнтеграции с рекламными системами
Данные можно подключить без тяжёлого внедрения
Начинаем с того, что уже есть в аналитике и рекламных кабинетах. Когда 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.
Настройки моделиМетрика оптимизации
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.
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
Применение
Где работает LTV-оптимизация?
LTV — это метрика оптимизации, которую 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
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
Медийная реклама
Вы больше не платите за «просто просмотры». Бюджет идёт на охват аудитории, склонной к долгосрочным отношениям с брендом.
- Оптимизация холодного трафика
- Обучение на будущей ценности, а не на кликах
- Сценарии для длинного цикла сделки
Аудиторные сегменты
Догоняем не всех подряд, а только тех посетителей, кто с высокой вероятностью останется с вами надолго.
- Сегменты по вероятности и ценности
- Умные корректировки ставок
- Предиктивный ретаргетинг вместо догоняющей рекламы по всем
ЗапускНеделя 1 Недели 1-2 Недели 2-3 Пилот Масштабирование
Запуск как контролируемый enterprise-пилот
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
Считаем не только рост конверсий, но и 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
Расскажите о задаче.
Соберём решение
под ваш бизнес.
Познакомимся, разберём вашу ситуацию и наметим первые шаги. Без скриптов и давления: заявка вас ни к чему не обязывает.
- Пишет живой менеджер, не бот
- NDA по умолчанию,
ничего не уйдёт наружу - Никаких почтовых цепочек и спама
Ответим в течение 1 рабочего дня