Дмитрий Скрипачев: почему LTV важнее CTR и как AI предсказывает прибыльность креатива

«Маркетологи научились виртуозно играть в игру „снизь CPC“, но бизнес выигрывает в другой игре „увеличь LTV“», — отмечает Дмитрий Скрипачев, генеральный директор АО «Навигатор». Сегодняшний подход к оптимизации рекламы, основанный на анализе сиюминутного отклика, уступает место более глубокой технологии — предиктивной аналитике. С помощью AI мы можем предсказывать не просто кликабельность креатива, а его способность привлекать клиентов, которые будут платить долго.

1. Интернет-магазин одежды. Креатив с кричащим заголовком «Скидки 90% на всё!» ожидаемо получит высокий CTR. Но он привлечет аудиторию «охотников за скидками». Они совершат одну дешевую покупку и больше никогда не вернутся, чтобы купить товар по полной цене. Их пожизненная ценность (LTV) для бизнеса будет минимальной.
2. B2B-сервис. Реклама с посылом «Скачайте наш отчет и получите в подарок умную колонку» привлечет множество лидов. Но это будут лиды, которым нужна колонка, а не ваш сервис. Конверсия в платящих клиентов из этого сегмента будет ничтожной.

В обоих случаях формальные метрики (CTR, CPC, CPL) выглядят отлично, но на банковский счет компании это влияет слабо.

Предиктивная аналитика: как AI учится «видеть» прибыльных клиентов

Предиктивная аналитика — это следующий шаг эволюции. Вместо того чтобы останавливать анализ на моменте клика, AI прослеживает весь путь клиента дальше. Это похоже на то, как опытный продавец интуитивно определяет, какой из посетителей просто смотрит, а какой готов к серьезной покупке. Только AI делает это на основе больших данных.

Процесс выглядит так: система связывает воедино всю цепочку касаний. Она видит, какой конкретно креатив привел пользователя, который не просто кликнул, а совершил целевую цепочку действий: Креатив № 12 -> Клик -> Регистрация -> Первая покупка на 2000 руб. -> Повторная покупка через месяц на 5000 руб.

Проанализировав тысячи таких цепочек, AI-модель обучается. Она начинает понимать, какие элементы в креативе (визуал, текст, оффер) чаще всего приводят к появлению клиентов с высоким LTV. В итоге, система может присвоить каждому новому креативу прогнозный LTV-скор — оценку его потенциальной прибыльности, а не просто кликабельности.

Что нужно, чтобы это заработало? Собираем данные для AI

Точность прогнозов AI напрямую зависит от качества «топлива» — данных о ваших клиентах. Нельзя просто нажать кнопку и получить волшебный результат. Чтобы система могла заглянуть в будущее, ей нужна полная и честная картина прошлого. Поэтому все начинается с подготовки и наведения порядка в трех ключевых областях.

1. Сквозная аналитика. Первое и главное условие. Вы должны иметь систему (например, Google Analytics 4, Roistat, или собственную разработку), которая умеет отслеживать путь клиента от первого клика по рекламе до каждой покупки.
2. Данные из CRM. Это «топливо» для AI. Именно в вашей CRM-системе хранится самая ценная информация: история покупок, средний чек, частота заказов и, как итог, реальный LTV каждого клиента. Модель должна иметь доступ к этим данным.
3. Правильная разметка рекламы. Критически важно использовать UTM-метки и другие параметры, чтобы система могла точно связать Ивана Иванова из CRM с тем самым рекламным объявлением, на которое он нажал три месяца назад. Без этой связки анализ невозможен.

Кейс: «Дорогой» креатив, который оказался выгоднее

Давайте рассмотрим гипотетический, но очень показательный пример. Компания тестирует два креатива для продвижения своего сервиса.

1. Креатив А: «Просто и дешево»

1. Посыл: «Наш сервис стоит всего 999 руб/мес!»
2. Результаты: CPC = 50 руб., CTR = 5%. За месяц привлек 1000 лидов. Из них 50 стали клиентами со средним LTV 3000 руб.
3. Итог: Затраты: 50 000 руб. Прибыль (LTV): 150 000 руб.

1. Креатив Б: «Качественно и профессионально»

1. Посыл: «Интегрируем в вашу CRM, решаем сложные задачи».
2. Результаты: CPC = 100 руб., CTR = 2%. За месяц привлек 400 лидов. Из них 40 стали клиентами со средним LTV 15 000 руб.
3. Итог: Затраты: 40 000 руб. Прибыль (LTV): 600 000 руб.

С точки зрения классической оптимизации, креатив А выглядит победителем (CPC в 2 раза ниже!). Но с точки зрения бизнес-результата, креатив Б оказался в 4 раза выгоднее. Предиктивная аналитика позволяет увидеть это не через месяц, а спрогнозировать на самом старте.

Вместо заключения

Будущее performance-маркетинга за переходом от погони за дешевыми кликами к системному привлечению выгодных клиентов. Оптимизация по CTR и CPC останется важной тактической задачей, но стратегическое преимущество получат те компании, которые научатся оценивать свои креативы по их главному качеству — способности приносить прибыль в долгосрочной перспективе. Задача маркетолога будущего — не просто приводить лиды, а приводить правильные лиды. И предиктивная аналитика на базе AI — главный инструмент для решения этой задачи.