Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяИИ-решения для бизнесаИИ в продажахПредиктивная аналитика CRM: как поднять LTV клиента

Предиктивная аналитика CRM: как поднять LTV клиента

Заранее находит в CRM клиентов, которые скоро уйдут или готовы купить снова, и подсказывает менеджеру, кому позвонить и что предложить.
Предиктивная аналитика CRM: как поднять LTV клиента — решение La Chatte

Что это даёт бизнесу

LTV — это сколько денег клиент в сумме принесёт компании за всё время, что он у вас покупает. Чем дольше клиент остаётся и чем чаще возвращается, тем выше LTV, и это почти всегда выгоднее, чем гнаться за новыми клиентами. По данным исследования, которое приводит Harvard Business Review со ссылкой на Bain & Company, рост удержания клиентов всего на 5% поднимает прибыль компании на 25–95%. Система разбирает данные в CRM и заранее подсказывает, кому из клиентов пора напомнить о себе, пока он не ушёл к конкуренту.

  • Рост удержания клиентов на 5% увеличивает прибыль компании на 25–95% в зависимости от отрасли (Harvard Business Review, со ссылкой на Bain & Company).
  • Компании, которые сами связываются с клиентом, пока не поздно, поднимают удержание до 5% и одновременно снижают число обращений в поддержку на 20–30% за год — потому что до жалобы просто не доходит (исследование Enkata, по данным Kayako).
  • Система видит не только «клиент давно не покупал», но и более ранние сигналы — например, стал реже открывать письма или чаще писать в поддержку — и передаёт список менеджеру заранее, а не когда клиент уже принял решение уйти.

Источники: Harvard Business Review / Bain & Company, Enkata (по данным Kayako).

Какую проблему решает

Компания обычно замечает, что клиент уходит, только когда он уже не продлил подписку или не сделал повторный заказ. К этому моменту разговор идёт не «давайте останемся друзьями», а «почему вы ушли» — и вернуть клиента намного дороже, чем удержать.

У менеджеров нет времени вручную смотреть историю каждого клиента и угадывать, кто в зоне риска, а кто, наоборот, готов купить больше. Со списком в тысячи клиентов это физически невозможно.

Как это работает

1Данные о клиенте копятсяпокупки, обращения, переписка — всё из CRM2Система ищет закономерностикак вели себя те, кто ушёл или купил больше3Находит клиентов в зоне рискаи тех, кто готов к новой покупке4Подсказывает, что предложитьконкретному клиенту, а не всем подряд5Менеджер получает списоккому позвонить или написать на этой неделе6Результат виден в CRMкто вернулся, кто купил снова
Путь сигнала от данных до звонка менеджера

Третий шаг — это не гадание, а сравнение с похожими клиентами из прошлого. Если раньше именно такое поведение предшествовало уходу, система пометит нового клиента заранее, пока ещё есть время что-то сделать.

Кому подходит

Компаниям с постоянными клиентами и повторными покупками: подпискам, интернет-магазинам с накопительной программой, сервисам с ежемесячной оплатой, B2B с длинными контрактами. Чем больше у вас данных о клиентах в CRM и чем больше клиентов, тем точнее и выгоднее работает система.

Что нужно от вас

CRM с историей покупок и обращений хотя бы за несколько месяцев. Доступ к ней для подключения. И решение, кто из отдела продаж или поддержки берёт на себя звонки по готовому списку — без этого шага список так и останется списком.

Границы решения

Система не звонит клиенту сама и не принимает решение о скидке — это делает менеджер. Она не гарантирует, что каждый клиент из списка риска на самом деле уйдёт: это вероятность, а не диагноз. И чем меньше у компании истории по клиентам, тем менее точны прогнозы в первые месяцы — накопление данных занимает время.

С чего начать

Посмотрим на ваши данные в CRM бесплатно за 40 минут и покажем, сколько клиентов сейчас в зоне риска. Отраслевое внедрение — от 1 500 000 ₽, от двух месяцев, сопровождение — 150 000–400 000 ₽ в месяц.

ИИ в продажах — другие решения

Все решения направления →
Агент, который находит клиентов и назначает звонок — решение La Chatte

Агент, который находит клиентов и назначает звонок

Сам находит подходящих клиентов в открытых источниках, пишет им первым персональные сообщения и договаривается о звонке с менеджером.
Перевод звонков в закрытом контуре компании — решение La Chatte

Перевод звонков в закрытом контуре компании

Переводит разговор с иностранным собеседником прямо во время звонка. Голос и текст остаются на серверах компании и никуда не уходят наружу.
Подсказки менеджеру прямо во время звонка клиенту — решение La Chatte

Подсказки менеджеру прямо во время звонка клиенту

Слушает звонок и в реальном времени подсказывает менеджеру, что ответить на возражение. Особенно выручает новичков, которые ещё не набили руку.
Помощник B2B-продаж: тезисы и кейсы перед звонком — решение La Chatte

Помощник B2B-продаж: тезисы и кейсы перед звонком

Перед звонком клиенту сам находит нужные кейсы и историю сделок в CRM и готовит короткий бриф с тезисами и вероятными возражениями.
Помощник по продажам в чате интернет-магазина — решение La Chatte

Помощник по продажам в чате интернет-магазина

Отвечает на вопросы о товаре в чате магазина, сравнивает варианты и советует, что выбрать. Сложные вопросы сразу передаёт живому продавцу.
Помощник финансового консультанта: сводка звонка в CRM — решение La Chatte

Помощник финансового консультанта: сводка звонка в CRM

Слушает звонок консультанта с клиентом, сам пишет итог разговора и задачи в CRM. Консультант не тратит вечер на то, чтобы всё вспомнить и записать.
Умная CRM: звонки и письма сами попадают в сделку — решение La Chatte

Умная CRM: звонки и письма сами попадают в сделку

Помощник слушает звонки, читает переписку и сам заполняет карточку сделки в CRM. Менеджер не тратит вечер на то, чтобы вспомнить детали.
Анализ переписок и звонков — решение La Chatte

Анализ переписок и звонков: где теряются сделки

Читаем переписки и звонки менеджеров и показываем, где теряются сделки: на каком шаге уходит клиент, какие возражения не отрабатываются и о чём спрашивают чаще всего.
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?