Unit-экономика — язык, на котором говорит бизнес
Помните тот момент, когда вы впервые услышали про AI в продажах? Скорее всего, презентация была полна красивых слов: «повышение эффективности», «оптимизация процессов», «инновационный подход». И где-то на третьем слайде вы поймали себя на мысли: «Окей, но сколько это принесёт денег?»
Это правильный вопрос. Более того — единственно правильный. Потому что бизнес говорит на языке цифр: CAC (сколько стоит привлечь клиента), LTV (сколько он принесёт за всё время) и Payback Period (когда вернутся вложения). Всё остальное — лирика.
Давайте разберёмся, где именно в воронке продаж AI реально двигает эти метрики. Без маркетингового тумана, с конкретными примерами из казахстанского рынка.
CAC: где именно AI экономит деньги на привлечении
Формула CAC простая: берём все затраты на маркетинг и продажи, делим на количество новых клиентов. Чтобы снизить CAC, нужно либо тратить меньше, либо получать больше клиентов за те же деньги. Хорошая новость — AI помогает с обоими.
Первое: перестаём тратить время менеджеров на «просто спросить»
Знаете эту ситуацию? Менеджер час переписывается с лидом, отвечает на вопросы, готовит предложение — а в конце выясняется, что человек просто сравнивал цены и ничего покупать не собирался. Или вообще студент писал курсовую про ваш рынок.
AI-бот решает эту проблему за первые 2-3 сообщения. Он определяет намерение, уточняет бюджет и сроки, и только потом передаёт лид менеджеру — уже «подогретым». Холодные контакты уходят в автоматический nurturing, где дозревают без участия живых людей.
На практике это означает, что менеджер перестаёт тратить 60-70% времени на пустые разговоры. Те же продажи — меньше затрат на зарплаты.
Второе: сделки закрываются быстрее
Каждый день, пока сделка «висит» в воронке — это деньги. Менеджер отвлекается, клиент остывает, конкурент перехватывает. AI-ассистент ускоряет процесс: мгновенно отвечает на типовые вопросы (не завтра, когда менеджер вернётся из отпуска, а прямо сейчас), автоматически отправляет КП, напоминает про follow-up.
В среднем цикл сделки сокращается на 20-30%. Это не просто «быстрее» — это меньше затрат на каждую закрытую сделку.
Третье: один контакт стоит копейки вместо сотен тенге
Живой менеджер физически способен вести 30-50 диалогов в день, и это уже на пределе. AI-бот обрабатывает 500+ разговоров без потери качества. Арифметика простая: стоимость одного контакта падает с 200-300 тенге до 20-30. В десять раз.
LTV: как выжать больше из каждого клиента (и сделать его счастливее)
С LTV история интереснее. Это произведение трёх множителей: средний чек, частота покупок и срок жизни клиента. AI может двигать каждый из них — причём так, что клиент воспринимает это как заботу, а не как попытку вытянуть деньги.
Средний чек: предлагать то, что реально нужно
Разница между навязчивым «купите ещё чехол» и полезным «к вашему заказу обычно берут защитное стекло — добавить?» — в релевантности. AI анализирует историю покупок и поведение клиента, понимает, что ему действительно пригодится, и предлагает это в правильный момент.
Это работает. Конверсия в допродажу вырастает в 2-3 раза по сравнению со стандартными «рекомендациями», которые показываются всем подряд. Клиент получает полезное предложение, бизнес — больший чек. Win-win.
Частота покупок: напоминать, когда это уместно
Есть спам — когда вам каждый день шлют скидки на то, что вы купили год назад. А есть сервис — когда магазин пишет «Ваш запас корма для собаки заканчивается — оформить повторный заказ?» ровно тогда, когда корм действительно заканчивается.
AI отслеживает паттерны потребления и инициирует коммуникацию в нужный момент. «Прошло 3 месяца с последнего ТО — записать на диагностику?» — это не раздражает, это помогает. Клиент благодарен, покупает чаще.
Срок жизни клиента: замечать проблемы до того, как станет поздно
Самое ценное — это предотвращённый уход. AI-модели видят сигналы, которые человек легко пропускает: клиент стал реже заходить, тон в переписке стал суше, начались задержки с оплатой. Что-то изменилось.
Система предупреждает менеджера за 2-4 недели до потенциального ухода. Это даёт время позвонить, разобраться, предложить решение. Часто оказывается, что проблема была пустяковой — просто никто вовремя не спросил.
Как это выглядит в реальных цифрах
Теория — это хорошо, но давайте посмотрим на конкретный пример. Вот что произошло с метриками одного казахстанского интернет-магазина через полгода после внедрения AI:
| Метрика | До AI | После AI | Изменение |
|---|---|---|---|
| CAC | 15 000 ₸ | 9 500 ₸ | -37% |
| Средний чек | 42 000 ₸ | 48 300 ₸ | +15% |
| Частота покупок (в год) | 2.1 | 2.6 | +24% |
| Churn rate | 28% | 19% | -32% |
| LTV | 315 000 ₸ | 502 000 ₸ | +59% |
| LTV/CAC | 21x | 53x | +152% |
Обратите внимание на последнюю строку — LTV/CAC. Это главный индикатор здоровья бизнеса. Считается, что значение выше 3x — хорошо, выше 5x — отлично. Здесь мы видим переход с 21x до 53x. Это уже не «хорошо» и даже не «отлично» — это «можно агрессивно масштабироваться».
И главное — это произошло без увеличения маркетингового бюджета. Те же деньги, другой результат.
Payback Period: когда клиент начинает приносить прибыль
Есть ещё одна метрика, которая радикально меняется — срок окупаемости клиента. Это время, за которое клиент «отбивает» затраты на своё привлечение и начинает приносить чистую прибыль.
Формула простая: делим CAC на ежемесячный доход с учётом маржи. Посмотрим, что получается в нашем примере:
До AI: 15 000 ₸ / (7 350 ₸ × 0.4) = 5.1 месяца. Почти полгода клиент работает «на возврат» затрат на своё привлечение.
После AI: 9 500 ₸ / (10 465 ₸ × 0.4) = 2.3 месяца. Уже через два с небольшим месяца клиент в плюсе.
Это не просто «быстрее на 3 месяца». Это принципиально другая экономика роста. Деньги от новых клиентов можно реинвестировать в привлечение следующих в два раза быстрее. Эффект накапливается экспоненциально.
Какой инструмент на что влияет — карта для выбора
Если вы думаете «с чего начать?», вот простая карта. Слева — что можно внедрить, справа — на какие метрики это повлияет сильнее всего:
| Что внедряем | Как влияет на CAC | Как влияет на LTV |
|---|---|---|
| AI-квалификация лидов | Сильно снижает — меньше времени на пустые разговоры | Косвенно — качественнее клиенты |
| Чат-бот для первичных ответов | Умеренно снижает — дешевле контакты | Косвенно — быстрее ответы |
| Персонализированные рекомендации | Косвенно | Сильно растит — больше чек и частота |
| Retention-автоматизация | Косвенно | Сильно растит — клиенты возвращаются |
| Предсказание оттока | — | Умеренно растит — спасаем уходящих |
| Автоматизация КП и follow-up | Умеренно снижает — быстрее цикл | Косвенно |
Логика простая: если ваша проблема — дорогое привлечение, начинайте с верхних строк. Если проблема — клиенты уходят или мало покупают, фокусируйтесь на нижних.
Как НЕ надо считать ROI от AI (популярные ошибки)
Прежде чем вы пойдёте убеждать руководство или считать бюджет — несколько граблей, на которые регулярно наступают:
«Мы сэкономим на зарплатах!» — и считают только это. На практике экономия на ФОТ — меньшая часть эффекта. Главное — рост конверсии, среднего чека, скорости. Если считать только зарплаты, картина будет неполной и неубедительной.
«Внедрим и сразу увидим результат» — нет, не сразу. Первые 1-2 месяца — это обучение системы на ваших данных и адаптация команды. Реальный измеримый эффект появляется с третьего месяца. Если ждёте чуда на следующий день — разочаруетесь.
«Менеджеры справляются» — да, но во что это обходится? Пока ваш лучший продавец отвечает на вопрос «а у вас есть доставка в Караганду?», он не закрывает сделку на миллион. Это называется opportunity cost, и его почему-то забывают посчитать.
«AI — это дорого» — по сравнению с чем? Правильный вопрос не «нужен ли нам AI?», а «AI или ещё два менеджера?». Когда сравниваете с реальной альтернативой, а не с нулём, цифры выглядят иначе.
Как правильно измерить эффект (чтобы не обманывать себя)
Допустим, вы решили внедрять. Как потом понять — сработало или нет? Вот минимальный набор действий:
Зафиксируйте текущие цифры до старта. CAC, LTV, средний чек, цикл сделки, churn rate — запишите всё. Без baseline вы потом не поймёте, что изменилось, а что просто «кажется».
Разделяйте потоки. Настройте атрибуцию: какие сделки прошли через бота, какие — напрямую через менеджера. Иначе будете спорить «это бот помог или просто сезон хороший».
Сравнивайте когорты. Клиенты, пришедшие до AI и после — это разные группы. Сравнивайте их поведение: средний чек, частоту покупок, срок жизни. Это честнее, чем сравнивать «месяц с месяцем».
Не забывайте про скрытые затраты. Время на настройку, обучение команды, доработки под ваши процессы — всё это стоит денег. Включайте в расчёт.
Пересчитывайте раз в квартал. Unit-экономика — живая штука. Рынок меняется, продукт меняется, AI — только один из факторов. Не делайте выводы по первому месяцу.
Если хотите копнуть глубже
Эта статья — обзор. Если нужны детали по конкретным направлениям:
Unit-экономика в B2B — как всё это работает для длинных сделок и сложных продуктов, где цикл измеряется месяцами.
Как посчитать ROI от автоматизации — конкретные формулы и шаблоны для расчёта экономии времени и роста выручки.
Как AI предсказывает уход клиента — подробнее про churn-модели и раннее выявление проблем.
Хотите понять, как это будет выглядеть для вашего бизнеса?
Средние цифры — это хорошо, но ваш бизнес не средний. Мы можем посмотреть на вашу воронку и показать конкретные точки, где AI изменит unit-экономику. Без обязательств, 30 минут разговора.
Обсудить мой случай