Вопрос того как измерить LTV возникает, когда бизнесу нужно понять ценность клиента не в рамках одной покупки, а на дистанции. Оборот может расти, но при этом клиенты быстро уходят, скидки съедают прибыль, а рекламные каналы приводят разную по качеству аудиторию. LTV помогает сравнивать сегменты, оценивать окупаемость привлечения и принимать решения по правилам лояльности.

LTV чаще всего считают по данным CRM и программы лояльности, потому что именно там фиксируются покупки, частота визитов, начисления и списания, а также реакция на предложения. Главное - заранее договориться, что именно вы называете LTV и в каком горизонте его измеряете.

Что такое LTV и какой именно LTV вам нужен

В практике встречаются минимум два полезных варианта:

Выручка на клиента за период.
Подходит, когда нужно быстро сравнить каналы или сегменты.
Маржинальная ценность клиента за период.
Подходит, когда важно увидеть реальную прибыльность с учетом скидок, бонусов и себестоимости.

Если вы только начинаете, логично стартовать с выручки на клиента и параллельно готовить переход к маржинальному показателю. Иначе можно сделать неверные выводы: например, клиенты со скидками выглядят дорогими по выручке, но дают слабую прибыль.

Какие данные нужны из CRM и лояльности

Чтобы посчитать LTV корректно, обычно достаточно следующего:

идентификатор клиента (единый ключ, без дублей)
даты и суммы покупок
возвраты и отмены
примененные скидки, промокоды
начисленные и списанные бонусы
канал привлечения (если он фиксируется)
тип точки или формат покупки (офлайн, онлайн, филиал)

Если часть данных отсутствует, LTV все равно можно считать, но важно явно указать ограничения. Например, если нет возвратов, показатель будет завышен.

Выберите горизонт расчета и придерживайтесь его

LTV всегда зависит от времени. Поэтому его нельзя считать "вообще". Нужно выбрать период:

30 дней - чтобы быстро оценивать запуск лояльности, welcome-предложения, возвратные кампании
90-180 дней - чтобы понять устойчивое удержание и повторяемость
12 месяцев - если бизнес сезонный или цикл покупки длинный

Для кафе и магазинов часто полезны 30/90 дней. Для салона, автосервиса, услуг - 90/180 дней. Важно сравнивать сегменты в одном горизонте, иначе цифры будут несопоставимы.

Базовый расчет: LTV по выручке

Самый понятный вариант:

LTV (выручка) = сумма всех покупок клиента за период - сумма возвратов за период

Дальше можно считать среднее по сегменту: например, LTV новых клиентов, которые добавили карту в Wallet, против тех, кто не добавил.

Этот расчет прост, но в нем нет ответа на главный вопрос: насколько выгоден клиент. Поэтому следующий шаг - перейти к маржинальному LTV.

Маржинальный LTV: ближе к реальности

Если у вас есть данные по себестоимости или хотя бы по маржинальности категорий, используйте такой подход:

LTV (маржа) = валовая прибыль по покупкам - стоимость скидок - стоимость бонусов

Что значит "стоимость бонусов": если бонусы списываются как часть оплаты, это фактически уменьшение выручки, а значит влияет на прибыль. Начисленные бонусы сами по себе еще не расход, но их можно учитывать как будущую нагрузку, если вы хотите прогнозировать.

На практике удобно считать минимум так:

когда бонусы списаны - вычесть их из результата
когда бонусы начислены - отслеживать отдельным показателем "обязательства", но не смешивать с фактом прибыли

Так вы не получите ситуацию, когда LTV резко падает из-за начислений, которые еще не использованы.

Почему важно считать LTV по когортам

Если вы запускаете рекламу, меняете условия лояльности или добавляете Wallet-карту, средняя цифра по всей базе запаздывает. Более точный метод - считать LTV по когортам: группе клиентов, которые пришли в один месяц или попали в один сценарий.

Пример логики:

категория "подключили Wallet-карту в январе"
категория "не подключили Wallet-карту в январе"
и сравнить их LTV за 30/90 дней.

Так видно, что именно изменилось: частота покупок, средний чек, доля возвратов, доля списаний бонусов.

Как связать LTV с программой лояльности

Лояльность влияет на LTV через три рычага:

Частота - клиент возвращается чаще.
Средний чек - клиент покупает больше или выбирает более дорогие позиции.
Удержание - клиент остается активным дольше.

Чтобы понять вклад лояльности, полезно считать отдельно:

LTV клиентов, которые реально пользуются картой (покупки с предъявлением)
LTV клиентов, которые карту добавили, но не предъявляют
LTV клиентов без карты

Эта разбивка часто показывает, что проблема не в правилах, а в том, что карта не используется на кассе или данные обновляются с задержкой.

Частые ошибки, из-за которых LTV вводит в заблуждение

Дубли клиентов. Один и тот же человек записан как два профиля - LTV занижен, частота и удержание искажены.
Неучтенные возвраты. Выручка выглядит выше, чем есть на самом деле.
Смешение скидок и бонусов. Бонусы списаны, но не вычтены - LTV завышен.
Сравнение разных периодов. Один сегмент посчитан за 30 дней, другой за 90 - выводы неверные.
Оценка только средним значением. Среднее могут "поднимать" редкие клиенты с большими покупками. Полезно смотреть медиану и разбивки по группам.

Как использовать LTV в управлении

Когда LTV посчитан в одном горизонте и по сегментам, его можно применять в практических решениях:

оценивать окупаемость привлечения по каналам
выбирать, кому давать сильные предложения, а кому достаточно статуса и привилегий
задавать лимиты списания бонусов так, чтобы удержание росло, а прибыль не падала
проверять, не превращается ли скидка в постоянный расход без роста частоты
понимать, какие сегменты стоит возвращать, а какие не окупаются даже при стимулах

FAQ

Как измерить LTV, если нет данных по себестоимости?
Начните с LTV по выручке и отдельно учитывайте скидки и списанные бонусы. Это уже даст полезную картину по сегментам. Когда появится маржинальность по категориям, можно перейти к маржинальному LTV.

Какой период выбрать для расчета?
Выбирайте период, который соответствует циклу покупки. Для частых покупок полезны 30 и 90 дней, для услуг и дорогих чеков - 90 и 180 дней. Главное - сравнивать всех в одном горизонте.

Нужно ли учитывать начисленные, но не списанные бонусы?
Для фактического результата достаточно учитывать списанные бонусы. Начисленные можно вести отдельно как будущую нагрузку, чтобы прогнозировать, но не смешивать с фактом.

Почему LTV клиентов с программой лояльности может быть ниже?
Часто причина в том, что скидки и бонусы слишком щедрые или суммируются с другими акциями, а частота покупок не растет. Также LTV может снижаться из-за ошибок учета: возвратов, дублей, задержек обновления.

Можно ли считать LTV для клиентов, которые добавили карту в Wallet?
Да, и это один из самых полезных срезов. Сравнивайте когорты добавивших карту и не добавивших в одинаковом периоде, а также отдельно смотрите тех, кто реально предъявляет карту на покупках.

Если нужно, продолжу цикл уже дополнительными темами вокруг LTV: как связать LTV с CAC, как строить сегменты для возврата, как проверять влияние конкретных акций на LTV по когортам