Замовити демо

Причини, які спонукають компанії шукати заміну Data Export Service

dataexp reasons 1

Припинення офіційної підтримки Microsoft Data Export Service*

dataexp reasons 2

Вартість альтернативного рішення на Azure Synapse Analytics

dataexp reasons 3

Необхідність зміни архітектури поточних рішень

dataexp reasons 4

Міграція накопичених великих обсягів даних

*Microsoft оголосили про припинення підтримки Data Export Service у листопаді 2022 року. Повний текст оголошення 

Вам знадобиться рішення, якщо:

Залишити запит
ac 1
Ви раніше використовували DES і тепер шукаєте заміну
ac 2
Вашому бізнесу необхідна синхронізація даних із Dataverse в SQL Database
ac 3
У вас жорсткі строки на впровадження та міграцію даних
ac 4
Ви працюєте із об’ємами даних від... до … ТБ
Переваги

Впроваджуйте швидко, просто та без критичних обмежень

dataexp advantages 1

Не потребує зміни архітектури

при переході з DES від Microsoft 
dataexp advantages 2

Швидке впровадження

та доступна вартість рішення 
dataexp advantages 3

Реплікація будь-якого обсягу даних

з Microsoft Dataverse до SQL Database
dataexp advantages 4

Висока швидкість реплікації

даних з Dataverse 
dataexp advantages 5

Можливість налаштовувати частоту

оновлення даних в джерелі 
dataexp advantages 6

Підтримка актуальності даних

з мінімально можливою затримкою
Можливості

Керуйте даними, відповідно до поставлених бізнес‑завдань

cap img
capability 1
Налаштування власної моделі реплікації даних, обираючи тільки потрібні таблиці та поля, дані з яких потрібно синхронізувати в SQL Database. Необхідні структури в базі даних створюються автоматично
capability 3
Керування профілями синхронізації даних – можливість налаштування декількох різних профілів, які можуть реплікувати дані в різні бази даних
capability 2
Керування та налаштування синхронізації даних згідно з бізнес‑вимогами: функція вмикання та вимикання профілю синхронізації дозволяє керувати загальним станом синхронізації
capability 4
Налаштування частоти реплікації даних з Dataverse в SQL Database окремо для кожного профіля синхронізації
Архітектура рішення

Змінюйте рішення, не змінюючи звичні бізнес‑процеси

SMART Data Export for Dataverse використовує гнучкість і масштабованість інфраструктури Azure для забезпечення балансу між продуктивністю і вартістю. Рішення дає можливість обробляти велику кількість даних з джерела, а також мати зручний інтерфейс для налаштування профілів експорту даних, які включають налаштування періодичності синхронізації і моделі даних.
architect img

Процес міграції, що не потребує підготовки

Впровадження SMART Data Export for Dataverse не потребує суттєвої підготовки.

В сценаріях впровадження враховані декілька варіантів:

  • впровадження рішення для тих хто раніше використовував DES від Microsoft
  • впровадження для нових користувачів, які тільки розпочинають розробку своїх системних продуктів, що потребують експорту даних з Dataverse

В обох сценаріях налаштування SQL Database залишається на стороні клієнта.

Якщо раніше ви вже використовували DES від Microsoft, то попередня SQL Database також може використовуватись для SMART Data Export for Dataverse, оскільки принцип роботи залишається ідентичний.

При запуску дельта оновлень буде співставлена.

Чому

SMART Data Export for Dataverse

Data Export Service (DES)

Можливість реплікувати дані з Microsoft Dataverse в сховище Azure SQL, що знаходиться в передплаті Microsoft Azure клієнта

SMART Data Export  for Dataverse

Забезпечення первинної синхронізації всіх необхідних даних із безперервним копіюванням дельта-змін зі швидкістю понад 5000 записів на хвилину

SMART Data Export for Dataverse розроблено з урахуванням звичного користувацького інтерфейсу та необхідної функціональності, відповідно до ваших поточних завдань.

Microsoft оголосили про припинення використання add-on для Dynamics 365 – Data Export Service (DES). Сервісу, який надавав можливість реплікувати дані з Microsoft Dataverse в сховище Azure SQL Database, що знаходиться в підписці Microsoft Azure клієнта.

Часті запитання

Користуйтесь досвідом колег та експертів, щоб обирати зважено

01
Як підготуватись до переходу на SMART Data Export for Dataverse?

Перехід на SMART Data Export for Dataverse не потребує суттєвої підготовки, оскільки принцип роботи залишається ідентичний тому, який використовувався у DES від Microsoft. 

02
Як відбувається процес експорту даних?  

Процес експорту даних відбувається за налаштованим графіком. Cинхронізується тільки дельта оновлених даних.

03
З яким об'ємом оновлень даних в джерелі можна використовувати SMART Data Export for Dataverse (від / до)? Яка кореляція по часу впровадження рішення для компаній з різним об'ємом даних?

SMART Data Export for Dataverse здатна експортувати до 5 000 000 оновлень даних на добу. На час впровадження рішення об'єм даних не впливає.

04
Чи є потреба у зміні архітектури при переході на SMART Data Export for Dataverse?  

При переході з DES від Microsoft на SMART Data Export for Dataverse в зміні архітектури немає необхідності, тому що в основі принципу роботи рішення використовується аналогічний принцип як і у DES від Microsoft.

05
Чи будуть дані відображатись так само або щось зміниться?

Експорт даних через SMART Data Export for Dataverse не впливає на принцип збереження їх в SQL DB, тому з точки зору SQL DB нічого не зміниться.

06
На чому побудоване рішення SMART Data Export for Dataverse? Як впроваджується рішення?  

SMART Data Export for Dataverse використовує тільки Azure ресурси. Майже всі роботи з розгортання і налаштувань відбувається у Azure.

07
Як перевірити стан реплікації даних? Яку статистику може бачити користувач?

Наразі стан реплікації доступний в Azure App Insights, але ми постійно працюємо над вдосконаленням наших рішень, і вже запланували доробку статистики на порталі де виконується налаштування профілю реплікації.

08
Чи потрібно повторно синхронізувати всі дані після впровадження SMART Data Export for Dataverse?

На початку роботи ми почнемо реплікацію на тому моменті, на якому закінчив DES від Microsoft.  

09
За який проміжок часу дані потрапляють з Dataverse в SQL DB?

В SMART Data Export for Dataverse графік запуску синхронізації Ви можете налаштувати самостійно. Швидкість реплікації даних 5000 оновлень на хвилину. 

Блог

Статті і матеріали

1 хв. читати
Зображення - група людей користуються гаджетами
Customer Experience: записи 3 вебінарів для системної роботи з клієнтським досвідом

Customer Experience може приносити більше, якщо його впорядкувати

Навіть найкращий продукт не компенсує неузгоджену комунікацію, відсутність сегментації чи неактуальні сценарії взаємодії. Саме тому компанії з чітко вибудуваним CX показують стабільне зростання показників утримання клієнтів і повторних продажів. За даними McKinsey, послідовна робота з клієнтським досвідом протягом 2–3 років може збільшити виручку на 2–7% та прибутковість на 1–2%. У серії з трьох вебінарів ми говоримо про те, як:
  • Зрозуміти клієнта — портрет 360°, сегментація, метрики взаємодій
  • Налаштувати процеси — персоналізація, customer journey, гіпотези й тести
  • Взаємодіяти ефективно — омніканальні сценарії для різних моделей бізнесу
Кому буде корисно: маркетинг- і CX-командам, керівникам з продажу, сервісу та розвитку бізнесу, власникам компаній. Що ви отримаєте: ✅ Доступ до трьох записів вебінарів ✅ Покроковий підхід до побудови ефективного клієнтського досвіду ✅ Рекомендації щодо персоналізації, сегментації та впровадження customer journey ✅ Інструменти для автоматизації процесів взаємодії Отримати вебінари безкоштовно Бажаєте дізнатись більше? Розпочніть зараз, і нехай ваш CX стане інструментом успіху! Залишити запит
1 хв. читати
SMART CRM 1200x628 20251014
Ваш комплексний ґайд з побудови Customer Experience, що генерує продажі

Чому ваш бізнес потребує сильної стратегії Customer Experience?

Клієнти не оцінюють окремі точки контакту — вони сприймають весь досвід взаємодії з вашим бізнесом. Якщо десь на шляху виникає затримка, незрозумілий процес чи відсутність персоналізації, ви ризикуєте втратити їхню довіру. Саме тому важливо аналізувати CX та постійно його оптимізувати, щоб утримувати клієнтів і збільшувати їхню лояльність. Щоб допомогти бізнесу подивитися на CX системно, ми підготували практичний ґайд із рекомендаціями та прикладами, який стане орієнтиром для побудови ефективної стратегії взаємодії з клієнтами. Що всередині ґайду?
  • Чітка стратегія побудови ефективного CX
  • Головні помилки, які коштують вам клієнтів
  • Інструменти та підходи для автоматизації клієнтського шляху
Завантажте безкоштовний ґайд і почніть покращувати свій Customer Experience вже сьогодні! Завантажте безкоштовний ґайд Бажаєте дізнатись більше? Розпочніть зараз, і нехай ваш CX стане інструментом успіху! Залишити запит
17 хв. читати
Зображення «колообігу» життя клієнта — від наближення до покупки
LTV — пожиттєва цінність клієнта: розрахунок та практичне застосування
LTV — це насамперед здатність «виміряти існування» вашого бренду. Якщо ніхто не повертається, щоб знову купити ваш продукт — ви або не змогли забезпечити належний досвід взаємодії з брендом, або цей досвід виявився для клієнтів недостатньо цінним
Тейлор Голідей
Managing Partner of Common Thread Collective
У центрі будь-якого бізнесу сьогодення — не продукт і не реклама, а клієнти, що повертаються знову і знову. Саме вони стають рушієм зростання компанії та мірою її успішності, адже кожне повторне замовлення — це не лише дохід, а й підтвердження цінності бренду в очах покупця. Проте утримати клієнта складніше, ніж привернути його увагу вперше: вибір на ринку величезний, конкуренти діють агресивно, а очікування постійно зростають. У такій реальності компаніям недостатньо просто рахувати продажі чи кількість нових контактів. Потрібно чітко визначити відповідь на питання: «Яку реальну цінність приносить кожен клієнт протягом усього часу співпраці й чи варто вкладати ресурси в його утримання?» Відповідь на це питання дає показник LTV (Lifetime Value) або CLV (Customer Lifetime Value) — один із ключових індикаторів довгострокового успіху бізнесу. Він дозволяє побачити клієнта не як разову угоду, а як джерело стабільного доходу. Як саме рахувати показник LTV і які функції він пропонує бізнесу — пропонуємо розглянути детальніше.

Що таке LTV (Lifetime Value)

LTV, або пожиттєва цінність клієнта — це показник, що відображає сумарний дохід, який бізнес отримує від одного клієнта протягом усього періоду співпраці. Він враховує всі покупки та взаємодії — від першої транзакції до останнього контакту, визначаючи цінність, яку приносить клієнт, поки лишається з вами. Як це працює? Уявімо, що кав’ярня залучає нового клієнта завдяки рекламі. Першого дня він купує каву за 80 гривень. Проте, якщо йому сподобався напій, атмосфера та сервіс, він повертається завтра, наступного тижня, навіть, можливо, приводить друзів — і лишається постійним відвідувачем на три роки, витрачаючи в середньому 1 000 гривень на місяць. Відповідно, його LTV для кав’ярні становитиме приблизно 36 000 гривень. Ця цифра включає весь шлях клієнта: початкове залучення, регулярні повторні покупки та можливі додаткові витрати, що виникають завдяки позитивному досвіду. До речі, поруч із терміном LTV у міжнародній практиці часто використовують скорочення CLV (Customer Lifetime Value) — обидва показники описують ту саму концепцію, але з різними акцентами в розрахунку. Якщо LTV показує усереднене значення прибутку, який зазвичай приносить компанії один клієнт за весь час взаємодії, то CLV розглядає кожного покупця індивідуально, дозволяючи більш детально сегментувати споживачів.

Чому пожиттєва цінність клієнта важлива для бізнесу?

Масовий маркетинг у сучасних умовах ринку дедалі більше втрачає ефективність, а залучення нових клієнтів дорожчає щороку. Утримання наявних клієнтів, навпаки, коштує бізнесу в 5-25 разів дешевше — показує дослідження Harvard Business Review. У цьому контексті розрахунок пожиттєвої цінності клієнта допомагає зрозуміти, які сегменти авдиторії приносять найбільший прибуток і мають найвищий потенціал для зростання. Це відкриває можливості для персоналізації пропозицій та комунікацій, коли клієнт відчуває, що бізнес знає й враховує його потреби. Результатом такої тактики майже завжди стає підвищення рівня лояльності, частоти повторних покупок і значення середнього чека. Крім того, аналіз LTV дає змогу побачити слабкі місця у клієнтському досвіді: де знижується залученість, коли клієнт «відпадає» та що саме не спрацьовує у стратегії. Це дозволяє будувати гіпотези для покращення сервісу, тестувати нові підходи та адаптувати бізнес-модель під очікування найцінніших лідів. Таким чином компанія вкладає більше у тих, хто повертається, створює позитивний досвід для тих, хто вагається, і вчасно помічає тих, хто збирається йти.

Навіщо рахувати LTV: 7 аргументів для власників бізнесу

Метрика LTV дає відповідь на ключове питання бізнесу: «Скільки мені потрібно витратити, аби заробити більше?» Однак цінність LTV виходить далеко за межі одного показника. Розрахунок пожиттєвої цінності клієнта відкриває для бізнесу низку таких стратегічних переваг:
  1. Сегментація клієнтів — розуміння, які групи покупців приносять найбільше прибутку, дозволяє сфокусувати ресурси саме на них.
  2. Персоналізація пропозицій — створення релевантних продуктів, акцій та комунікацій для різних сегментів дає клієнтам відчуття, що їх бачать і розуміють.
  3. Оптимізація витрат на маркетинг — чітке визначення, скільки можна витратити на залучення клієнта, щоб отримати прибуток, дозволяє ефективніше будувати фінансові стратегії.
  4. Визначення найприбутковіших каналів — аналіз, через які джерела приходять клієнти з найвищим LTV, дозволяє приділити цим каналам більше маркетингової уваги.
  5. Зменшення вартості конверсії — відмова від неефективних каналів і стратегій, які не приносять цінних клієнтів, забезпечує оптимізацію бюджету.
  6. Адаптація стратегії під цінних лідів — гнучке коригування підходів залежно від того, які клієнти забезпечують основне зростання, допомагає зберегти ресурси.
  7. Прогнозування доходу та ROI — точний розрахунок, скільки потрібно інвестувати в залучення, дозволяє отримати максимальну віддачу.

Як розрахувати LTV: формули для різних галузей

Наразі у бізнесі не існує універсальної для всіх формули розрахунку пожиттєвої цінності клієнта. Вибір формули залежить від бізнес-моделі, галузі та завдань компанії. Наприклад, у роздрібній торгівлі частіше за все важливо знати середній чек і частоту покупок, у передплатних сервісах — відтік клієнтів і середній дохід на користувача, у банківському секторі — маржу та довгострокове утримання. Тож як обрати метод, що відповідає саме вашій цілі? Ми підготували список формул, які найчастіше використовуються у різних галузях — пропонуємо розібрати їх детальніше і визначити, яка підходить саме вашому бізнесу.
  • Найпростіша формула LTV для передплатних сервісів та регулярних платежів

LTV = ARPU × Customer Lifetime Де ARPU — середній дохід на клієнта за місяць = (дохід ÷ активних клієнтів). Customer Lifespan — Тривалість життя клієнта Приклад: ARPU = $30 (місячно), Customer Lifetime = 24 місяці LTV = $30 × 24 = $720
  • Базова мультиплікативна формула LTV для eCommerce та ритейлу

LTV = AOV × Purchase Frequency × Customer Lifespan Де AOV — Середній чек покупки (сума всіх покупок, поділена на кількість усіх покупок) Purchase Frequency  — Частота покупок Customer Lifespan — Тривалість життя клієнта Використовується для: e-commerce, роздрібної торгівлі, продуктів у регулярному обороті. Приклад: AOV (середній чек) = $80, клієнт купує 4 рази на рік, життєвий цикл = 3 роки LTV = $80 × 4 × 3 = $960.
  • Формула LTV з маржинальністю та відтоком (для SaaS, онлайн-послуг)

LTV = (ARPU × Gross Margin) ÷ Churn Rate Де ARPU — Cередній дохід на клієнта за місяць = (дохід ÷ активних клієнтів). Gross Margin — Валова маржа Churn Rate — Рівень відтоку клієнтів Підходить для сервісів з передбачуваним потоком платежів. Приклад: ARPU = $15 (місячно), Gross Margin = 60% (0.60), Churn = 4% (0.04) ARPU × Margin = $15 × 0.60 = $9.00. Ділимо на churn: $9.00 ÷ 0.04 = $225.00 Результат: LTV ≈ $225.
  • NPV-модель (для B2B, дорогих продуктів)

LTV = Σ (Revenueₜ × Margin ÷ (1 + Discount Rate)ₜ) — CAC Де Σ — Сума періодів (Рік, місяць тощо) Revenueₜ —  Дохідₜ Margin — Маржа Discount Rate — Ставка дисконту CAC — Вартість залучення клієнта Підходить для довгих контрактів і рідких покупок. Приклад: Дохід: $200, $240, $300 за три роки. Маржа = 50% (0.5), ставка дисконту = 10% (0.10). CAC = $100 Внесок рік 1 = (200 × 0.5) ÷ (1 + 0.10)¹ = 100 ÷ 1.10 = $90.91; Внесок рік 2 = (240 × 0.5) ÷ (1 + 0.10)² = 120 ÷ 1.21 = $99.17; Внесок рік 3 = (300 × 0.5) ÷ (1 + 0.10)³ = 150 ÷ 1.331 = $112.70 Сума дисконтованих внесків = $90.91 + $99.17 + $112.70 = $302.78 LTV = $302.78 − $100 = $202.78
  • Сегментаційні та аналітичні підходи (підходить для усіх галузей)

LTV = Σ (Segment Revenue × Retention Probability × Margin) Де Σ — Сума періодів (Рік, місяць тощо) Segment Revenue — Дохід сегмента Retention Probability — Ймовірність утримання Margin — Маржа Використовується у RFM-аналізі, когортному аналізі, для мультикатегорійних бізнесів. Допомагає врахувати, що різні групи клієнтів мають різний рівень цінності та утримання.

Як використовувати LTV у маркетингу та бізнесі: прикладне застосування

Знання свого LTV допомагає компаніям приймати обґрунтовані рішення: скільки можна інвестувати у залучення клієнтів, які стратегії лояльності працюють найкраще та де шукати точки зростання прибутку. Та як саме це працює?
  • Сегментація клієнтів LTV — ідеальний критерій для сегментації авдиторії, що допомагає розділити клієнтську базу на групи — від найцінніших до тих, хто приносить мінімальний прибуток. Завдяки цьому ви визначаєте клієнтів із найвищим потенціалом і створюєте для них персоналізований досвід: VIP-пропозиції, індивідуальне спілкування, знижки тощо.
  • Прогнозування і планування Передбачення доходу — завдання для LTV. Завдяки продуманим підходам (когортний аналіз, поділ за каналами, географією) можна оцінити, звідки прийде майбутній прибуток.
  • Персоналізація пропозицій Аналіз пожиттєвої цінності показує, які товари чи послуги купують найцінніші клієнти. Це дає змогу будувати таргетовані акції, створювати пакети продуктів і запускати апсейл або кроспродажі.
  • Утримання та лояльність Показник LTV напряму пов’язаний із репутацією бренду у споживачів: клієнти, які почуваються цінними, повертаються частіше й витрачають більше.
  • Виявлення точок зросту у клієнтському досвіді Якщо LTV певного сегмента знижується, це сигнал, що клієнти втрачають інтерес. Відстежуючи зміни у своєму LTV, бізнес може швидше виявити проблеми у сервісі, каналах комунікації чи продукті та оперативно їх усунути.
  • Стратегічне планування й управління ризиками Визначення LTV дозволяє прогнозувати дохідність на довший період, планувати масштабування бізнесу й будувати реалістичні фінансові моделі. LTV — це сигнал про концентровану залежність бізнесу від обмеженої групи клієнтів. Якщо основні доходи йдуть із вузького сегмента — це саме той випадок, коли варто думати про диверсифікацію авдиторії й каналів. Це знижує вразливість в разі зміни ринкових умов або поведінки клієнтів.
  • Раціональне бюджетування маркетингу LTV дає чітку відповідь на питання: «скільки можна витратити на залучення клієнта (CAC), щоб це окупилося?» Якщо LTV вищий за CAC — витрати на маркетинг обґрунтовані. А якщо навпаки — це сигнал оптимізувати рекламні кампанії або канали залучення.

Значення співвідношення LTV:CAC — що це таке та як це рахувати

Бізнес на цифровому ринку зіштовхується з новими викликами: за останні п’ять років середня вартість залучення клієнта (Customer Acquisition Cost, або скорочено CAC) у digital-компаній виросла на 50% — через жорсткішу конкуренцію та зростання цін на рекламу на таких платформах, як Facebook і Google. Аналіз співвідношення LTV до CAC показує, скільки доходу приносить клієнт у порівнянні з тим, скільки коштує його залучення. Відповідно, компанія може визначати, в який сегмент клієнтів їй варто вкладати ресурси. Тож яким має бути співвідношення LTV:CAC (де LTV — пожиттєва цінність клієнта, а CAC — витрати на його залучення)?
  • Якщо співвідношення менше 1:1 — бізнес втрачає кошти.
  • 1:1–2:1 — гроші йдуть «в нуль» — ризикований баланс.
  • 3:1 — умовний «здоровий стандарт»: витрати на залучення переростають у прибуток і можливість масштабуватись.
  • 4:1–5:1 — означає, що бізнес однозначно прибутковий, але, можливо, недостатньо агресивно зростає через обачність у маркетингових витратах.
Однак варто враховувати, що норми співвідношення LTV:CAC варіюються залежно від галузі бізнесу: усереднений стандарт 3:1 — це лише орієнтир, а не універсальне правило. Наприклад:
  • B2B SaaS: типовий діапазон — 4:1, оптимальний для стабільності моделі та утримання клієнтів.
  • B2C SaaS (масові споживачі): приблизно 5:1, через нижчий LTV і ширшу авдиторію.
  • Adtech: 7:1
  • Кібербезпека, Fintech, Edtech: ≈ 5:1
  • Дизайн: ≈ 6:1
  • Бізнес-послуги 3:1
  • Промисловість, Фармацевтика: 3–4:1 При цьому, якщо клієнти залучаються винятково через платні канали, середнє співвідношення — близько 2.5:1
  • Biotech, Бізнес-консалтинг, Будівництво: 4:1
  • Фінансові послуги: 4:1
  • Нерухомість: 4:1
Раціональне управління співвідношенням LTV:CAC дає зрозуміти, чи справді маркетингові витрати працюють на бізнес. Якщо життєва цінність клієнта суттєво перевищує витрати на його залучення, це означає, що канал варто масштабувати, адже він вже окупається. Саме тому показник 3:1 вважають початком відліку: він демонструє готовність бізнес-моделі до зростання з прибутком. А якщо співвідношення сягає 5:1 — це вже сигнал, що компанія може дозволити собі навіть агресивніші інвестиції в маркетинг, не втрачаючи ефективності. Водночас цей показник важливий не лише для внутрішньої стратегії, а й для зовнішньої оцінки. Інвестори напряму враховують його у вартості бізнесу: модель із LTV:CAC на рівні 3:1 зазвичай оцінюється в кілька разів дорожче, ніж та, у якій він становить лише 2:1. Так само співвідношення впливає на швидкість повернення вкладень: при LTV:CAC близько 5:1 маркетингові витрати можуть окупитися вже за чотири місяці, що створює потужний ресурс для подальшого реінвестування.

Основні причини низького LTV: «помилки бізнесу», які знижують пожиттєву цінність клієнта

Низька пожиттєва цінність клієнта часто не є наслідком випадковості — зазвичай її зумовлюють конкретні прорахунки у стратегії, сервісі або комунікації. Усвідомлення цих помилок допомагає швидше виявляти проблемні точки та вчасно їх виправляти, перш ніж вони перетворяться на системні втрати. Пропонуємо розглянути основні «помилки», які можуть стати причиною низького LTV:
  1. Відсутність системної роботи з утриманням клієнтів Зосередженість виключно на залученні нових клієнтів призводить до того, що наявні поступово «відпадають». Без програм лояльності, персоналізованих пропозицій чи післяпродажного сервісу навіть задоволений клієнт може обрати конкурентів.
  2. Недостатня якість клієнтського досвіду Повільна реакція на запити, складний процес покупки, незручний інтерфейс чи непередбачувані затримки у доставці — усе це підриває довіру. Клієнти запам’ятовують не лише сам продукт, а й увесь шлях взаємодії з брендом.
  3. Ігнорування персоналізації Пропонуючи однакові комунікації для всіх сегментів авдиторії, бізнес ризикує втратити відчуття «індивідуального підходу». Персоналізовані рекомендації та контент допомагають підвищувати частоту повторних покупок і середній чек.
  4. Недооцінка післяпродажного супроводу Відсутність фолоу-апу, сервісних нагадувань чи додаткових порад щодо використання продукту знижує ймовірність повторної взаємодії. Клієнт швидше забуде про бренд, якщо той не нагадує про себе.
  5. Обмежена асортиментна або цінова стратегія Коли клієнту немає що нового «відкривати для себе» у бренді — нових товарів, акцій, апселів чи кросселів — LTV стагнує. Розширення пропозиції дає змогу збільшити обсяг покупок на клієнта без додаткових витрат на його залучення.

Сім способів підвищити пожиттєву цінність клієнта

Підвищення показника LTV — не абстрактна мета, а цілком вимірюваний бізнес-результат. Його можна досягнути завдяки поєднанню якісного сервісу, грамотної комунікації та роботи з даними. Що краще бренд розуміє свого клієнта і відповідає на його потреби, то довше та прибутковіше триватиме співпраця. Ми зібрали кілька перевірених універсальних порад, що допомагають працювати з клієнтами довше й ефективніше:
  1. Персоналізація пропозицій та запуск програм лояльності Сегментуйте базу клієнтів і використовуйте дані про їхні попередні покупки, щоб пропонувати релевантні товари та послуги. Бали, бонуси, кешбек або привілеї для постійних клієнтів мотивують їх залишатися з брендом і частіше здійснювати покупки (наприклад, близько 80% американських споживачів є членами програм лояльності — і це збільшує кількість повторних покупок на 60%)
  2. Реактивація пасивних клієнтів Нагадуйте про себе тим, хто давно не здійснював покупок — через спеціальні пропозиції, знижки або персоналізовані повідомлення. Приблизно 20-30% неактивної авдиторії можна повернути завдяки такій тактиці — до того, як клієнт вважатиметься повністю втраченим.
  3. Високий рівень сервісу Швидка підтримка, зрозуміла інформація та готовність вирішувати проблеми збільшують довіру й бажання залишитися з брендом. За даними досліджень, понад 90% клієнтів готові здійснити повторну покупку, якщо отримали позитивний досвід обслуговування.
  4. Апсейл і кроссел Пропонуйте клієнтам покращені або додаткові, супутні товари. Це не лише збільшує середній чек, а й розширює досвід користування продуктом. Автоматизовані post-purchase пропозиції (наприклад, одразу після оформлення замовлення) дозволяють значно підвищити процент повернення клієнтів.
  5. Постійні оновлення асортименту Регулярне додавання нових товарів чи модифікацій підтримує інтерес клієнтів і створює додаткові приводи для повторних замовлень. Це особливо важливо у сферах із високою конкуренцією, де різноманітність напряму впливає на частоту покупок.
  6. Освітній контент і експертність Гіди, інструкції, відеоуроки чи вебінари допомагають клієнтам отримувати більше цінності від продукту. Така стратегія підвищує довіру до бренду та стимулює регулярне користування.
  7. Аналітика та оптимізація взаємодії Регулярно відстежуйте показник LTV і тестуйте нові інструменти — від email-кампаній до upsell-пропозицій. Це дозволяє розуміти, які саме дії приносять найбільший ефект, і масштабувати їх для зростання прибутковості.

Кейс компанії BROCARD з роботи з LTV-аналізом в CRM-системі: як розрахунок пожиттєвої цінності клієнтів допоміг підвищити прибуток компанії

Оптимальне використання LTV-аналітики в контексті побудови маркетингових стратегій яскраво демонструє історія успіху BROCARD — найбільшої парфумерно-косметичної мережі в Україні. З 2018 року компанія використовує інструменти Microsoft Dynamics 365 для побудови персоналізованої комунікації з клієнтами. Одним із найрезультативніших напрямів стала автоматизація взаємодії зі споживачами з нагоди дня народження. Якщо раніше маркетологи вручну формували списки іменинників та надсилали універсальні розсилки раз на місяць, то зараз компанія перейшла до щоденних персоналізованих комунікацій. Для цього було створено чотири customer journey, орієнтованих на різні сегменти клієнтів — від стандартної знижки до ексклюзивних пропозицій для VIP-авдиторії. Пропозиції надсилаються за 7 днів до дня народження і залишаються актуальними ще тиждень після. Такий підхід увійшов у трійку найефективніших маркетингових активностей компанії завдяки успішним результатам. Ще одним кроком до оптимізації відносин компанії з клієнтами стала повна RFM-сегментація клієнтської бази. Використовуючи критерії Recency (давність покупки), Frequency (частота покупок) і Monetary (середні витрати), компанія BROCARD сформувала RFM-куб 5х5х5 і оптимізувала їх до 11 ключових груп. Це дало змогу точніше працювати з різними категоріями клієнтів. Окрему увагу приділили «сплячим» клієнтам. Для їх повернення було впроваджено каскадні сценарії:
  • перша пропозиція надсилається за 9 місяців після останньої покупки, адже це було визначено оптимальним періодом нагадування про компанію.
  • наступні — через 12, 15 місяців і далі, зі зростанням вигоди для клієнта.
  • лише після трьох років без активності клієнт остаточно переходить у сегмент «відтік».
Впровадження цієї стратегії дало відчутні результати: кількість «сплячих» клієнтів скоротилася майже у 5 разів, потенційного відтоку — у 3,8 раза, а сегмент відтоку — у 1,5 раза. Саме показник пожиттєвої цінності клієнта дозволив BROCARD зрозуміти, які клієнти приносять найбільшу цінність і які сценарії взаємодії з ними найбільш ефективні. Якщо без LTV маркетологи працювали б «наосліп» — запускаючи однакові масові кампанії для всіх — то завдяки цьому показнику вдалося:
  • обґрунтувати інвестиції в персоналізацію;
  • оптимізувати роботу з різними сегментами;
  • збалансувати короткострокові акції та довгострокову лояльність.

FAQ — найчастіші питання про LTV

Наостанок ми підготували відповіді на питання про LTV, що найчастіше виникають у підприємців:
  • Чим відрізняється LTV від CLV? У більшості випадків це синоніми — Lifetime Value та Customer Lifetime Value означають сумарний прибуток, який бізнес отримує від одного клієнта за весь період співпраці. Різниця лише в акценті: LTV іноді вживають ширше, включаючи цінність клієнта не лише у фінансах (рекомендації, вплив на бренд).
  • Як часто потрібно оновлювати розрахунок LTV? Оптимально — щоквартально або після суттєвих змін у ціноутворенні, маркетингу чи поведінці клієнтів. У динамічних нішах — навіть щомісяця.
  • Чи для всіх бізнес-моделей аналіз LTV доцільний? Майже для всіх. LTV особливо важливий у передплатних сервісах, e-commerce, мобільних додатках, SaaS та B2B. Для одноразових продажів (наприклад, нерухомість) LTV використовується рідше.
  • Чи можна рахувати LTV за сегментами клієнтів? Так, і навіть бажано. LTV за сегментами допомагає зрозуміти, які групи клієнтів найприбутковіші, і коригувати маркетинг під кожен сегмент окремо.
  • Як LTV пов'язана з CAC, ROI, ARPU? CAC (Customer Acquisition Cost) показує, скільки коштує залучення клієнта. Співвідношення LTV:CAC показує рентабельність вкладень у маркетинг. ROI (Return on Investment) оцінює загальну ефективність інвестицій, LTV впливає на його зростання. ARPU (Average Revenue Per User) — середній дохід з одного користувача, який є складником формули LTV.
  • Чи можна інтегрувати LTV у CRM? Так. Більшість сучасних CRM-систем дозволяють автоматично розраховувати LTV на основі історії покупок і взаємодій з клієнтами, що спрощує сегментацію та планування маркетингу.
  • Які найпоширеніші помилки під час розрахунку LTV? 1. Використання лише виручки без врахування маржі. 2. Ігнорування витрат на утримання клієнта. 3. Застосування усереднених показників без сегментації. 4. Розрахунок на основі неповних або застарілих даних.
Якщо ви бажаєте впровадити інструменти автоматизації своїх бізнес-процесів, що допоможуть покращити відносини вашої компанії з клієнтами — лишайте запит, і експерти SMART business підберуть для вас релевантні рішення. Хочу демонстрацію
mail