Як виміряти довічну цінність клієнта (CLV) за допомогою аналітики

Автор Стравняк Микола стаття оновлена: 29.06.2025

Вступ

У багатьох компаніях маркетинг і продажі працюють наче в паралельних всесвітах: одні генерують ліди, інші скаржаться, що “якість не та”. Насправді, саме злагоджена взаємодія між цими двома відділами є фундаментом стабільного зростання бізнесу. У цій статті розглянемо, як побудувати міст довіри між маркетингом і продажами, синхронізувати цілі, мову та інструменти — і перетворити роз’єднані зусилля на спільну перемогу.

У світі маркетингу та продажів існує спокуса зосереджуватися лише на першій покупці клієнта. Ми витрачаємо значні ресурси на залучення нових користувачів, оптимізуємо воронки для першої конверсії, радіємо кожному новому замовленню. Однак, такий підхід ігнорує один із найважливіших аспектів довгострокового зростання бізнесу – цінність, яку приносить клієнт протягом усього періоду співпраці з вашим брендом.

Саме для цього існує метрика Довічна Цінність Клієнта (Customer Lifetime Value, CLV). Це не просто число, це показник загального доходу (або прибутку), який бізнес очікує отримати від одного клієнта за весь час його “життя” як активного покупця.

Розуміння та вимірювання CLV – це ключовий елемент стратегічного маркетингу, який дозволяє побачити реальну картину прибутковості ваших клієнтів, ефективності каналів залучення та обґрунтувати інвестиції в утримання та розвиток стосунків з існуючою аудиторією.

У цій статті ми розберемо, що таке CLV, чому його вимірювання є критично важливим, розглянемо основні методи розрахунку (від простих до більш складних), дізнаємося, як отримати необхідні дані за допомогою аналітики (зокрема, з Google Analytics 4) та як використовувати знання про CLV для прийняття стратегічних бізнес-рішень.

Що таке Довічна Цінність Клієнта (CLV)?

Довічна Цінність Клієнта (Customer Lifetime Value, CLV або LTV) – це сума всіх доходів (або прибутку) від клієнта, яку бізнес отримує протягом всього часу, поки він залишається клієнтом.

Ключове слово тут – “довічна”. CLV враховує не тільки першу покупку, а й усі повторні покупки, які клієнт здійснить у майбутньому. Це показник довгострокової цінності стосунків з клієнтом.

Наприклад, якщо клієнт робить у вас покупки на 500 грн щомісяця протягом 3 років, його історичний CLV (дохід) становитиме 500 грн/міс * 12 міс/рік * 3 роки = 18 000 грн. Прогнозний CLV намагається оцінити цю суму за весь час, який клієнт, як очікується, залишиться з вами.

Чому вимірювати CLV критично важливо для вашого бізнесу?

Вимірювання CLV дає бізнесу низку стратегічних переваг:

• Розуміння реальної прибутковості клієнтів: Ви бачите, скільки грошей клієнт приносить вам не тільки зараз, а й у перспективі. Це дозволяє перестати фокусуватись виключно на одноразових продажах.
• Обґрунтування вартості залучення клієнта (CAC): CLV є критично важливою метрикою для порівняння з Вартістю Залучення Клієнта (Customer Acquisition Cost, CAC) – скільки в середньому коштує залучити одного нового клієнта. Якщо CLV значно вищий за CAC, ваш бізнес прибутковий у довгостроковій перспективі. Якщо CAC дорівнює або перевищує CLV (або його частину, що покриває витрати), бізнес ризикує. Знання CLV дозволяє встановити максимальний допустимий CAC.
• Сегментація клієнтів: Ви можете ідентифікувати сегменти клієнтів з найвищим CLV (VIP-клієнти) та з найнижчим. Це дозволяє адаптувати маркетингові стратегії, програми лояльності та сервіс для кожного сегмента.
• Стратегічні рішення: Дані про CLV впливають на рішення щодо маркетингових каналів (які канали залучають клієнтів з вищим CLV?), продуктової стратегії (які продукти приваблюють більш цінних клієнтів?), сервісу (як покращити утримання клієнтів з високим CLV?).
• Підвищення ефективності утримання: Знаючи CLV, ви розумієте, скільки варто інвестувати в утримання існуючих клієнтів (це зазвичай дешевше, ніж залучення нових) та які програми лояльності будуть вигідними.

Базові методи розрахунку CLV (Прості формули)

Існує багато способів розрахувати CLV – від простих історичних до складних прогнозних моделей з використанням машинного навчання. Почнемо з найпростіших, які дають базове розуміння.

1. Історичний CLV (Historical CLV):
   1. Це сума всіх доходів (або прибутку), які приніс клієнт за весь час до моменту розрахунку.
   1. Формула (Дохід): Історичний CLV = Сума всіх доходів від конкретного клієнта за весь час
   1. Формула (Прибуток): Історичний CLV = Сума всього прибутку від конкретного клієнта за весь час
   1. Переваги: Найпростіший у розрахунку, базується на реальних даних.
   1. Недоліки: Не враховує майбутню цінність, може бути низьким для нових клієнтів, навіть якщо вони потенційно дуже цінні. Підходить лише для оцінки минулих результатів, а не для прогнозування.
2. Простий Прогнозний CLV (Simple Predictive CLV):
   1. Цей метод намагається оцінити майбутню цінність на основі середніх показників по всіх клієнтах або сегменту.
   1. Формула (Дохід): Простий Прогнозний CLV ≈ (Середній чек * Середня частота покупок за період) * Середня “тривалість життя” клієнта
   1. Формула (Прибуток): Простий Прогнозний CLV ≈ (Середній прибуток з покупки * Середня частота покупок за період) * Середня “тривалість життя” клієнта
   1. Переваги: Дає приблизну оцінку майбутньої цінності, легший за складніші прогнозні моделі.
   1. Недоліки: Дуже спрощений, базується на припущенні, що майбутня поведінка буде схожою на середню минулу, не враховує індивідуальні особливості клієнтів.

Зауваження: Для більш точних прогнозних моделей використовуються складніші математичні та статистичні методи, які аналізують патерни покупок, ймовірність повторної покупки, ймовірність відтоку тощо. Однак, для початку достатньо розуміти базові принципи та компоненти.

Компоненти CLV: Що нам потрібно знати для більш точного розрахунку?

Щоб розрахувати простий прогнозний CLV, нам потрібні дані за певний період (наприклад, за останній рік або два), щоб обчислити середні показники:

• Середній чек (Average Order Value, AOV): Середня сума однієї покупки. AOV = Загальний дохід за період / Кількість замовлень за період
• Частота покупок (Purchase Frequency, PF): Середня кількість покупок, які робить один клієнт за певний період (наприклад, за місяць або рік). PF = Загальна кількість замовлень за період / Кількість унікальних клієнтів за період
• Середня “тривалість життя” клієнта (Customer Lifespan, CL): Середній час, протягом якого клієнт залишається активним (робить покупки). Це один із найскладніших для точного прогнозування компонентів. Можна оцінити як середній час від першої до останньої покупки для групи клієнтів, або використовувати зворотний показник відтоку (churn rate).
• Коефіцієнт утримання (Retention Rate): Відсоток клієнтів, які залишаються активними (здійснили повторну покупку) протягом певного періоду.
• Коефіцієнт відтоку (Churn Rate): Відсоток клієнтів, які перестали бути активними протягом певного періоду. Churn Rate = (Кількість клієнтів на початку періоду – Кількість клієнтів наприкінці періоду) / Кількість клієнтів на початку періоду. Приблизна середня тривалість життя може бути оцінена як 1 / Churn Rate (за умови, що Churn Rate стабільний).
• Маржа (Profit Margin): Відсоток прибутку з кожної продажі. Якщо ви хочете рахувати CLV у прибутку, а не доході. Маржа = (Дохід – Собівартість) / Дохід.

Вимірюємо компоненти CLV за допомогою аналітики (На прикладі Google Analytics 4)

Сучасні системи веб-аналітики, такі як Google Analytics 4 (GA4), та CRM-системи є основними джерелами даних для розрахунку компонентів CLV. GA4, хоч і не надає готового звіту “CLV” за замовчуванням у стандартному інтерфейсі (як це було частково в Universal Analytics), надає всі необхідні дані та інструменти для самостійного розрахунку компонентів та сегментації.

Щоб зібрати дані в GA4, переконайтеся, що у вас правильно налаштовано:

• Відстеження електронної комерції (E-commerce tracking): Для передачі даних про покупки, дохід, кількість товарів, середній чек.
• Ідентифікація користувача (User ID або Google Signals): Для зв’язування сесій одного користувача на різних пристроях та в різні часи, що дозволяє бачити його повний шлях та повторні покупки.

Як знайти компоненти CLV у GA4:

1. Середній чек (AOV):
   1. Звіти GA4: “Звіти” -> “Монетизація” -> “Огляд монетизації” або “Покупки електронної комерції”. Тут ви знайдете показник “Середній дохід від замовлення” (Average order revenue).
   1. Дослідження (Explorations): Можна створити власне дослідження, додавши метрики “Загальний дохід” та “Кількість замовлень” і поділивши перше на друге для потрібного сегмента/періоду.
2. Частота покупок (PF):
   1. Звіти GA4: Можна використовувати звіти по користувачах або створювати дослідження. Звіт “Кількість подій на користувача” може дати уявлення про середню кількість подій “purchase”.
   1. Дослідження (Explorations): Найкращий спосіб. Можна створити дослідження, де ви сегментуєте користувачів (наприклад, за джерелом залучення), дивитесь метрику “Кількість подій ‘purchase'” на одного користувача за певний період. Частота покупок за період = Загальна кількість подій ‘purchase’ / Кількість користувачів, які здійснили хоча б одну подію ‘purchase’.
3. Тривалість “життя” клієнта / Утримання (Lifespan / Retention):
   1. Звіти GA4: “Звіти” -> “Утримання” (Retention).
   1. Короткий огляд Retention Report: Цей звіт показує, як когорти користувачів (групи користувачів, що були залучені в один і той же проміжок часу, наприклад, за перший тиждень) повертаються з часом. Ви можете побачити, який відсоток користувач з когорти першого тижня здійснив повторну покупку на другому тижні, третьому місяці тощо.
   1. Оцінка середньої тривалості життя на основі Retention Rate: На основі даних Retention Report можна оцінити середній відсоток утримання за період (напр., щомісяця) і використати формулу Середня тривалість життя ≈ 1 / (1 – Середній щомісячний Retention Rate). Це спрощена оцінка.
   1. Дослідження (Explorations): Можна створити когортне дослідження (Cohort Exploration), щоб більш глибоко аналізувати поведінку когорт за потрібними вам подіями (наприклад, “purchase”).

Важливо: GA4 надає дані для розрахунку компонентів. Сам розрахунок CLV за формулою (особливо якщо ви хочете врахувати маржу або складніші патерни) часто доведеться робити за межами стандартних звітів, використовуючи дані з Explorer, експортуючи дані в Google Sheets або BigQuery та застосовуючи формули там. GA4 також має прогнозні аудиторії, які можуть ідентифікувати користувачів з високою ймовірністю покупки (що опосередковано пов’язано з майбутнім CLV), але це непрямий розрахунок самого CLV.

Розрахунок CLV з використанням зібраних даних

Маючи зібрані з аналітики дані за певний період (наприклад, рік) для компонентів (Середній чек, Частота покупок за період, оцінка Середньої тривалості життя або Коефіцієнта відтоку), ви можете підставити їх у формулу простого прогнозного CLV.

Приклад розрахунку (спрощений, на основі середніх показників за минулий рік):

• Середній чек (AOV) = 1000 грн
• Середня частота покупок на клієнта за рік (PF за рік) = 2 покупки/рік
• Оцінка середньої тривалості життя клієнта (CL) = 3 роки

Простий Прогнозний CLV (Дохід) = AOV * PF за рік * CLCLV = 1000 грн * 2 * 3 = 6000 грн

Це означає, що, за цими спрощеними розрахунками, один клієнт в середньому приносить вам 6000 грн доходу за весь час.

Якщо ви знаєте свою середню маржу (наприклад, 40%):

Простий Прогнозний CLV (Прибуток) = (AOV * Маржа) * PF за рік * CLCLV (Прибуток) = (1000 грн * 0.4) * 2 * 3 = 400 грн * 6 = 2400 грн

Або використовуючи формулу через відтік (якщо середній щомісячний Retention Rate = 70%, то Churn Rate = 30% або 0.3):Середня тривалість життя ≈ 1 / 0.3 ≈ 3.33 місяці (якщо Churn Rate місячний). Або якщо Churn Rate річний = 30%: Середня тривалість життя ≈ 1 / 0.3 ≈ 3.33 роки.

Якщо використовуємо формулу CLV = Маржа * (Частота покупок за період / Коефіцієнт відтоку) (за період, який використовується для відтоку, напр., місяць):

• Середній чек (AOV) = 1000 грн
• Середня частота покупок на клієнта за місяць = 2 покупки/рік / 12 місяців ≈ 0.167 покупки/міс
• Маржа = 40% (0.4)
• Щомісячний коефіцієнт відтоку (Churn Rate) = 30% (0.3)

CLV (Прибуток) = (1000 грн * 0.4) * (0.167 / 0.3)CLV (Прибуток) = 400 грн * 0.557 ≈ 222.8 грн (за місяць?) -> Ця формула рахує цінність з урахуванням дисконтування майбутніх доходів, вона складніша і часто вимагає уточнень.

Найпростіший і найчастіше використовуваний підхід для початкового рівня – це формула через Середній чек, Частоту покупок за рік та Середню тривалість життя в роках (якщо її вдалося оцінити) або просто Середній дохід з клієнта за певний період часу (напр., за перший рік, за 3 роки).

CLV (Дохід за X років) = Середній дохід від клієнта за X років. Цей показник легше виміряти історично.

Сегментація клієнтів за CLV: Хто ваші найцінніші клієнти?

Знання середнього CLV – це добре, але набагато цінніше – розрахувати CLV для різних сегментів клієнтів.

• Сегментація за джерелом залучення: Які маркетингові канали (Google Ads, SEO, SMM, Email, реферали) приваблюють клієнтів з вищим CLV? Це дозволить перерозподілити маркетинговий бюджет на користь більш “якісних” каналів. В GA4 можна аналізувати когорти за джерелом залучення.
• Сегментація за продуктами/категоріями першої покупки: Клієнти, які вперше купили товар А, можуть мати вищий CLV, ніж ті, хто купив товар Б.
• Сегментація за демографією/географією: Якщо ці дані доступні.
• RFM-сегментація: Групування клієнтів за давністю покупки (Recency), частотою покупок (Frequency) та сумою покупок (Monetary). Це класичний метод, який добре корелює з CLV. В GA4 можна побудувати RFM-аналіз за допомогою Досліджень.

Виділивши сегменти з високим CLV, ви можете сфокусувати на них зусилля з утримання та розвитку.

Використання знання про CLV для прийняття бізнес-рішень

Розрахунок CLV – це не самоціль. Ці дані потрібно використовувати:

• Обґрунтування маркетингових витрат: Порівняйте CLV з CAC. Визначте максимальну ціну, яку ви готові платити за залучення клієнта з певного каналу чи сегмента. Якщо CLV > CAC, канал є прибутковим.
• Стратегії утримання клієнтів: Розробіть спеціальні програми лояльності, комунікаційні стратегії, пропозиції для сегментів з високим CLV, щоб стимулювати їх залишатись з вами довше та купувати частіше.
• Оптимізація маркетингових каналів: Перерозподіляйте бюджет на користь каналів, які залучають клієнтів з вищим CLV, навіть якщо їхній початковий CAC може здаватися вищим.
• Розробка продукту та сервісу: Аналізуйте поведінку та відгуки клієнтів з високим CLV. Що їм подобається? Які у них потреби? Це допоможе розвивати продукт та покращувати сервіс.
• Персоналізація комунікації: Використовуйте дані про сегмент CLV для більш персоналізованих email-розсилок, рекламних кампаній.

Виклики та складнощі у вимірюванні CLV

• Доступність та якість даних: Потрібні дані з усіх точок контакту та про всі покупки (сайт, додаток, офлайн, CRM). Збір та інтеграція цих даних може бути складним.
• Ідентифікація користувача: Складність відстеження одного й того ж користувача на різних пристроях, в різних браузерах, в онлайні та офлайні.
• Прогнозування майбутнього: Найскладніша частина прогнозних моделей. Як точно передбачити, скільки ще купуватиме клієнт і чи не “відвалиться” він завтра?
• Вибір правильної моделі: Яка формула чи модель розрахунку найкраще відображає специфіку вашого бізнесу?
• Облік маржі: Розрахунок CLV у прибутку вимагає точних даних про собівартість та маржинальність кожного продажу.

Незважаючи на складнощі, почати вимірювати CLV можна зі спрощених моделей, поступово вдосконалюючи процес.

Висновок

Довічна цінність клієнта (CLV) – це фундаментальна метрика для розуміння довгострокової прибутковості вашого бізнесу та ефективності маркетингових зусиль. Вона переводить фокус з одноразових продажів на цінність стосунків з клієнтом протягом усього його “життя”.

Системи аналітики, такі як Google Analytics 4, є основним джерелом даних для розрахунку компонентів CLV: середнього чека, частоти покупок, показників утримання. Хоча GA4 може не давати готового числа CLV за замовчуванням (за винятком деяких прогнозних функцій), вона надає всі необхідні “інгредієнти” для самостійного розрахунку за формулами та для сегментації клієнтів за їхньою цінністю.

Почніть з вимірювання історичного CLV для існуючих клієнтів або розрахуйте простий прогнозний CLV на основі середніх показників за минулий період. Сегментуйте клієнтів за CLV (наприклад, за джерелом залучення) та ідентифікуйте свої найцінніші сегменти.

Використовуйте знання про CLV для прийняття стратегічних рішень: обґрунтування маркетингових бюджетів (особливо вартості залучення), оптимізації каналів, розробки програм утримання та підвищення лояльності клієнтів.

Вимірювання CLV – це не разовий процес, а постійний аналіз, який допоможе вам краще розуміти свою аудиторію, ефективніше розподіляти ресурси та будувати більш стійкий та прибутковий бізнес у довгостроковій перспективі.

 

FAQ – Часті запитання

1. Чому маркетинг і продажі часто не співпрацюють ефективно?
Через різні KPI, відсутність єдиної стратегії, нерозуміння ролей та недостатній обмін інформацією.

2. Які показники слід відслідковувати спільно?
Кількість і якість лідів, вартість залучення, конверсія в угоду, середній чек, LTV клієнта.

3. Як організувати правильну передачу лідів?
Через узгоджену систему кваліфікації (наприклад, BANT, CHAMP або MQL → SQL), CRM-систему, автоматизацію та чіткі правила.

4. Яку роль грає зворотний зв’язок від продажів у маркетингу?
Критичну. Він дозволяє вдосконалювати меседжі, пропозиції, контент і точніше таргетувати рекламу.

5. Чи варто проводити спільні планування?
Так. Щомісячні зустрічі для вирівнювання планів, обговорення результатів і тестів — це must have.

6. Як уникати звинувачень “маркетинг поганий” або “продажі не вміють продавати”?
Упровадити прозору аналітику, чіткі SLA (service-level agreement) і зробити фокус на спільну мету — прибуток.

7. Які інструменти полегшують синхронізацію?
CRM (HubSpot, Salesforce), аналітика (GA4, Power BI), регулярні зустрічі, Google Docs, канали зв’язку в Slack/Teams.

8. Чи потрібна єдина стратегія для маркетингу і продажів?
Так. Це забезпечує узгодженість, послідовність у комунікаціях і ефективну роботу з клієнтами на всіх етапах шляху.

 

Анотація

Стаття детально пояснює, як гармонізувати роботу відділів маркетингу й продажів. Ви дізнаєтесь, як визначити спільні KPI, створити ефективну систему передачі лідів, узгодити етапи воронки та організувати постійний обмін зворотним зв’язком. У статті наведено реальні кейси, шаблони для інтеграції процесів і методи усунення конфліктів між командами. Матеріал корисний для керівників, маркетологів, продажників та всіх, хто прагне масштабувати бізнес.