Платформа оптимизации пожизненной ценности клиента (CLV) на базе ИИ
Подписочная платформа предиктивной аналитики на базе машинного обучения, которая прогнозирует пожизненную ценность клиента, выявляет драйверы прибыли, автоматизирует персонализацию каналов и бюджетов, и помогает маркетингу, продукту и финансам системно увеличивать маржинальность и удержание без сложной инфраструктуры.
О нас
Мы — команда специалистов по данным, продукту и маркетинговой экономике, создавшая платформу, которая делает предиктивную аналитику доступной по подписке. Мы сочетаем лучшие практики ML, причинного вывода и безопасности, чтобы клиенты получали измеримую прибыль без лишней сложности.
Как платформа повышает прибыльность
Мы объединяем данные о транзакциях, взаимодействиях и маркетинговых расходах, строим индивидуальные прогнозы CLV, рассчитываем прибыльность по сегментам и каналам и автоматически приоритизируем действия, чтобы каждый следующий рубль вложений приносил максимально предсказуемую и устойчивую отдачу.
Прогноз CLV по когортам и сегментам
Модель оценивает будущую выручку, частоту покупок и маржу по каждому клиенту, группируя их в когорты на основе поведения, каналов привлечения и сезонности. Это позволяет быстро сравнивать стратегии, корректировать бюджеты и управлять приоритетами без интуитивных предположений.
Атрибуция прибыли по каналам
Мы связываем предicted CLV и фактические транзакции с источниками трафика, используя продвинутые правила атрибуции и причинные методы. Это помогает видеть не только клики и установки, но и долгосрочную стоимость клиентов, которую действительно приносит каждый канал при текущих ставках.
Приоритизация инвестиций в рост
Платформа рассчитывает предельную отдачу на уровень сегмента, кампании и креатива, учитывая насыщение аудитории и риск каннибализации. Рекомендации направляют бюджеты к связкам с наибольшей ожидаемой маржой, поддерживая дисциплину инвестирования и прозрачную отчетность для руководителей.
Модели и алгоритмы
Мы применяем ансамбли градиентного бустинга, вероятностные модели повторных покупок и нейросетевые архитектуры для последовательностей, объединяя их в стек с перекрестной валидацией и мониторингом дрифта, чтобы обеспечивать точные и устойчивые прогнозы даже в меняющейся рыночной среде.
Данные и интеграции
Подключения к CRM, CDP, платежным системам и аналитике выполняются через готовые коннекторы и API, а потоковые события и батч-выгрузки автоматически нормализуются, дедуплицируются и проверяются, чтобы обеспечить надежные витрины признаков без ручных скриптов и нестабильных пайплайнов.
Коннекторы к CRM, CDP и аналитическим платформам
Готовые интеграции с Salesforce, HubSpot, 1С, Mindbox, AppsFlyer, Google Analytics, Яндекс Метрикой и рекламными кабинетами сокращают время онбординга. Маппинг идентификаторов и событий выполняется через интерфейс без кода, снижая риск ошибок и ускоряя первый цикл обучения моделей.
Потоки событий и CDC из хранилищ
Мы поддерживаем загрузку через S3, BigQuery, Postgres, Kafka и Debezium, позволяя получать изменения транзакций и профилей вблизи реального времени. Инкрементальные обновления уменьшают нагрузку, а схема версионируется, чтобы не ломать совместимость при расширении данных и экспериментов.
Качество данных и фичестор
Профайлинг, тесты целостности, правила аномалий и заполнения пропусков обеспечивают стабильность фичей. Централизованный фичестор разделяет офлайн и онлайн витрины, гарантируя согласованность признаков в обучении и продакшене, упрощая переобучение и соблюдение воспроизводимости экспериментов.
Сегментация и персонализация
Динамические сегменты формируются по предсказанному CLV, склонности к покупке, риску оттока и чувствительности к промо, а оркестрация омниканальных касаний автоматически подбирает сообщения, частоту и стимулы, чтобы повысить маржу без перегрева аудитории и скидочной зависимости.
Динамические сегменты по предсказанной ценности
Сегменты обновляются ежедневно, учитывая последние транзакции, каналы и реакции на кампании. Менеджеры видят размер, потенциал и рекомендуемые действия для каждого кластера, обеспечивая управляемую персонализацию без ручной переразметки и постоянного участия аналитиков в рутинных задачах.
Омниканальные сценарии взаимодействия
Оркестрация определяет оптимальный канал и время: email, push, SMS, мессенджеры, ретаргетинг и персональные предложения в приложении. Алгоритмы предотвращают конфликты, соблюдают лимиты частоты и учитывают предпочтения клиента, повышая отклик и удержание без лишних касаний и раздражения.
Контроль частоты и выгорания аудитории
Модель предсказывает вероятность негативной реакции на коммуникации и автоматически снижает интенсивность контактов для уязвимых сегментов. Это защищает репутацию бренда, снижает отписки и поддерживает долгосрочную лояльность, сохраняя эффективность кампаний в конкурентной среде.
Тариф Старт: предиктивный CLV и базовые дашборды
Подходит для команд, начинающих путь к управлению прибыльностью. Включает интеграции с основными CRM и аналитикой, ежесуточные прогнозы CLV, когортные отчеты и рекомендации по сегментам. Помогает быстро увидеть потенциал экономии на промо и перераспределении бюджетов без сложной доработки.
39 000 ₽/мес
Тариф Профи: персонализация и автоматизация маркетинга
Добавляет uplift‑модели, омниканальные сценарии, контроль частоты, тестирование цен и продвинутую атрибуцию прибыли по каналам. Поддерживает стриминговые события и алёрты, ускоряя реакции и повышая маржу. Идеален для e‑commerce и подписочных сервисов с активными кампаниями и большим каталогом.
39 000 ₽/мес
Тариф Энтерпрайз: масштаб, безопасность и онлайн‑скоринг
Корпоративные требования по безопасности, RBAC, KMS, отдельные окружения, SSO, выделенные ресурсы и онлайн‑скоринг для триггерных решений в реальном времени. Включает расширенные SLA, кастомные коннекторы, поддержку data mesh и совместные экономические проверки с финансовой командой клиента.
39 000 ₽/мес
Ценообразование и промо
Платформа оценивает эластичность спроса по сегментам, прогнозирует влияние скидок на маржу и повторные покупки и подсказывает минимально необходимый стимул, чтобы достигать целей по выручке и CLV, избегая избыточных уценок и каннибализации.
Эластичность спроса и оптимальные скидки
Мы строим локальные кривые отклика по товарным группам и сегментам, учитывая сезонность, конкурентов и остатки. Рекомендации определяют порог скидки, при котором прирост маржинальной прибыли максимален, а долгосрочная ценность клиента продолжает расти без ценового обесценивания.
Тестирование цен и промо-календарь
Инструменты экспериментирования позволяют запускать A/B/n и геотесты с автоматическим расчетом мощности и длительности. Промо-календарь синхронизируется с производством и логистикой, показывая ожидаемый вклад в CLV и нагрузку на операционные команды для избегания узких мест.
Правила купонов, ориентированные на LTV
Система ограничивает выдачу купонов клиентам с высоким естественным спросом и направляет стимулы тем, у кого прогнозируется значимый прирост частоты и среднего чека. Это снижает промо-расходы и улучшает долгосрочную прибыльность без ухудшения клиентского опыта.
Прогноз оттока и удержание
Модели раннего предупреждения предсказывают риск оттока и потери маржи, а оркестрация удержания рекомендует экономически целесообразные предложения, чтобы вернуть внимание, не снижая ценность бренда и не тратя бюджет на клиентов с низким ожидаемым откликом.
Связаться с намиРаннее обнаружение риска ухода
Алгоритмы отслеживают сигналы: падение вовлеченности, рост жалоб, изменение микроповеденческих метрик и отсутствие повторных покупок в типичных окнах. Система формирует приоритетные списки с вероятностью оттока и ожидаемой выгодой от вмешательства, помогая быстро нацелить ресурсы.
Тригерные кампании удержания
Плейбуки запускают персональные касания при ключевых событиях: неуспешный платеж, просроченная корзина, низкий NPS, насыщение продуктом. Предложения и каналы выбираются по uplift-оценке, минимизируя издержки и увеличивая вероятность возврата клиента к активному циклу покупок.
Стоимость удержания против стоимости привлечения
Дашборд сравнивает маржинальную выгоду от удержания с прогнозной стоимостью повторного привлечения по каждому сегменту. Это помогает выбирать наиболее рентабельные действия, избегая неэффективной переработки аудитории и поддерживая здоровую структуру портфеля клиентов.
Дашборды и KPI
Интерактивные панели связывают CLV, CAC, NRR, маржу и вклад каналов в единую картину, показывая динамику по когортам и рынкам, и автоматически подсвечивают аномалии, чтобы руководители принимали решения быстро и на основе согласованных данных.
Шифрование и управление ключами
Данные шифруются с помощью AES-256 на диске и TLS 1.2+ при передаче. Инфраструктура использует KMS с ротацией ключей и разграничением ролей, а журнал доступа фиксирует каждое действие, обеспечивая контроль и способность быстро проходить внешние аудиты безопасности.
Читать далее
Ролевые модели и аудит доступа
RBAC позволяет granularно управлять правами: аналитик, маркетолог, администратор, партнер. Все изменения фиксируются, а политики соответствуют принципу наименьших привилегий, снижая вероятность утечек и человеческих ошибок при совместной работе над данными и кампаниями.
Читать далее
Соответствие GDPR и 152-ФЗ
Поддерживаем анонимизацию, псевдонимизацию, управление сроками хранения и обработку запросов субъектов данных. Стандартные DPA и реестр процессов упрощают юридическое согласование, а технические меры минимизируют риски, связанные с персональными данными и трансграничной передачей.
Читать далее
Окупаемость и реальные кейсы
Показываем доказуемое влияние на прибыль: рост маржи за счет разумной персонализации, снижение промо-расходов благодаря uplift-подходу и ускорение payback периодов по когортам, подтвержденные контролируемыми экспериментами и прозрачной методологией расчета экономического эффекта.
- Калькулятор ROI и сценарный анализ Инструмент моделирует влияние на CLV, CAC и маржу при изменении скидок, частоты коммуникаций и бюджетов по каналам. Он учитывает насыщение, сезонность и риски, предоставляя обоснованный прогноз окупаемости до запуска дорогостоящих инициатив в продакшене.
- Кейс e‑commerce среднего сегмента Ритейлер одежды внедрил сегментацию по предicted CLV и управляемые скидки, сократив промо-расходы на 18% при росте повторных покупок на 12%. Payback внедрения составил три месяца, а маржинальная прибыль выросла благодаря таргетированию клиентов с высоким потенциальным вкладом.
- Кейс подписочного сервиса Сервис цифрового контента применил раннее предупреждение оттока и персональные триггеры спасения. Отток снизился на 9 пунктов, NRR вырос до 112%, а удержание в 90-дневном окне улучшилось за счет своевременных предложений и контроля контактной частоты для чувствительных сегментов.
Внедрение и поддержка
Стандартизированный онбординг через готовые коннекторы, проверка данных, базовое обучение и пилотные сценарии занимают недели, а не месяцы, после чего команды получают сопровождение 24/7, регулярные ревью моделей и помощь в масштабировании успешных практик на новые рынки.
Онбординг и обучение команд
Проводим воркшопы для маркетинга, продукта и аналитики, настраиваем витрины и метрики, формируем пилотный бэклог и критерии успеха. Материалы самообучения и офисные часы ускоряют адаптацию и повышают самостоятельность пользователей в ежедневной работе с платформой.
SLA и техническая поддержка
Поддержка доступна по чатам и тикетам с четкими SLA на инциденты и запросы изменений. Проактивный мониторинг дашбордов и пайплайнов предотвращает простои, а отчеты по доступности и качеству сервиса предоставляются ежемесячно для согласованной прозрачности с бизнес-стейкхолдерами.
Миграция без блокировок у поставщика
Открытые схемы данных, экспорт фичей и моделей, а также документированные API позволяют избежать vendor lock‑in. Вы можете переносить артефакты в собственный DWH или иные системы без потери согласованности, сохраняя инвестиции и гибкость архитектурных решений.
Управление экспериментами
Платформа автоматизирует дизайн A/B/n и holdout‑тестов, рассчитывает мощность, корректирует множественные проверки и обеспечивает честную атрибуцию результатов к CLV, помогая внедрять изменения, которые действительно повышают долгосрочную прибыль, а не только краткосрочные метрики.
Дизайн и ранняя остановка тестов
Планировщик подбирает размер выборки и длительность с учетом сезонности и гетерогенности сегментов. Байесовские и частотные методы контролируют ошибку первого рода, а механизмы ранней остановки предотвращают перерасход бюджета при очевидной доминации варианта.
Оценка влияния на CLV
Методологии персистентного эффекта и причинного вывода связывают краткосрочные метрики с долгосрочной ценностью. Отчеты показывают, как изменение цены или креатива влияет на ретеншен и маржу, предотвращая принятие решений на основе временных всплесков конверсий.
Справедливое распределение аудитории
Стратификация по ключевым признакам и контрольные группы исключают смещения. Ротация трафика по каналам обеспечивает сопоставимость, а автоматические проверки баланса не допускают перекоса в сторону более лояльных или выгодных сегментов, сохраняя достоверность выводов.
Платежи и биллинг
Подписочная модель с помесячной оплатой упрощает бюджетирование, а гибкие лимиты по событиям и пользователям позволяют масштабироваться без скрытых комиссий, предоставляя прозрачные счета, акты и возможность ежегодной предоплаты со скидкой для предприятий любого размера.
-
Вы выбираете пакет по событиям, источникам данных и числу пользователей. Если в пиковые периоды нагрузка растет, автоматический перерасчет по прозрачным ставкам исключает сюрпризы, а уведомления заранее предупреждают об исходящих превышениях, помогая планировать бюджеты.
-
Доступны банковские карты, безналичный расчет и ежегодная предоплата. Счета и закрывающие документы формируются автоматически, а интеграции с бухгалтерией облегчают согласование, уменьшая административную нагрузку и время на ежемесячные циклы оплаты и отчетности.
-
Вы можете отменить подписку в конце текущего периода без штрафов. Экспорт данных и моделей доступен в течение оговоренного окна, а служба поддержки помогает корректно завершить интеграции, сохраняя непрерывность бизнес‑процессов и юридическую чистоту перехода.
Часто задаваемые вопросы
Что такое CLV и зачем его оптимизировать?
CLV — это прогноз пожизненной ценности клиента с учетом будущих покупок, маржи и вероятности удержания. Оптимизируя CLV, бизнес направляет бюджеты на сегменты с наибольшим вкладом, уменьшает избыточные скидки и строит устойчивый рост, а не гонится за краткосрочными конверсиями.
Какие данные необходимы для запуска платформы?
Минимально нужны транзакции, источники привлечения, идентификаторы клиентов и базовые события взаимодействия. Полезны возвраты, списки промо, расходы по каналам и данные поддержки. Мы помогаем очистить и сопоставить данные, чтобы быстро получить стабильные и честные прогнозы ценности.
Насколько точны ваши прогнозы и как вы их проверяете?
Мы проводим перекрестную валидацию, мониторим дрифт и проверяем стабильность метрик на новых когортах. Эксперименты и holdout‑группы подтверждают причинный эффект. Отчеты с SHAP‑факторами показывают, что влияет на ценность, снижая риск «черного ящика» и неверных управленческих решений.
Сколько времени занимает внедрение и когда ожидать результаты?
Первые интеграции и базовые модели занимают 2–4 недели при готовых доступах к данным. Пилот обычно демонстрирует экономический эффект в течение квартала, включая снижение промо‑расходов и улучшение удержания, после чего масштабирование ускоряет накопление маржинальной прибыли.
Безопасны ли мои данные и соответствуете ли вы регуляторным требованиям?
Да, мы применяем шифрование в транзите и на хранении, ролевой доступ, аудит действий и изоляцию окружений. Реализованы практики privacy by design, поддержка GDPR и 152‑ФЗ, а также процедуры экспорта и удаления данных по запросам субъектов и требованиям корпоративной безопасности.
Как считается ROI и что входит в методологию экономического эффекта?
Мы учитываем маржу, стоимость медиа, скидки, логистику и операционные ограничения. Эффект подтверждаем экспериментами и сопоставимыми когортами. Дашборды связывают изменения в поведении с денежными результатами, позволяя финансовой команде верифицировать выводы и корректировать бюджеты.