Механизмы, Эффективность и Инновационные Подходы к Программам Лояльности Потребителей (На примере Российских Компаний)

Введение

В условиях ожесточающейся конкуренции и стремительной цифровизации рынков, способность компании не просто привлечь, но и удержать потребителя, превратив его в долгосрочного сторонника бренда, становится критически важным фактором устойчивого экономического роста. В этом контексте программы лояльности перестают быть лишь набором дисконтных инструментов, трансформируясь в сложные, многоуровневые маркетинговые экосистемы, интегрированные в общую omnichannel-стратегию.

Актуальность темы обусловлена тем, что, согласно исследованию Data Insight (2024), 77% российских участников программ лояльности отмечают, что они стимулируют их на повторные покупки. Однако многие компании, инвестируя значительные средства, не получают ожидаемой окупаемости, поскольку программы базируются на устаревших поведенческих моделях и не учитывают многомерную природу лояльности. Требуется глубокий академический анализ, который соединит фундаментальные теоретические концепции с прагматичными метриками оценки эффективности и инновационными технологиями, поскольку без понимания этих связей инвестиции в программы лояльности могут оказаться не более чем затратными маркетинговыми экспериментами.

Цель работы — провести исчерпывающее теоретико-практическое исследование механизмов, моделей, видов и экономической эффективности программ лояльности потребителей, с особым акцентом на анализ текущей практики российских компаний и разработку целевых рекомендаций.

Центральный тезис исследования заключается в том, что истинная лояльность — это многомерный феномен, требующий комплексного подхода, который объединяет глубокую аналитику поведения, эмоциональное вовлечение (Customer Experience, геймификация) и строгий финансовый контроль (Customer Lifetime Value, Return on Investment) для обеспечения долгосрочной ценности клиента.

Теоретические Основы и Многомерная Сущность Потребительской Лояльности

Эволюция и Многокомпонентные Модели Лояльности

Потребительская лояльность в современных условиях рассматривается как ключевой фактор, обеспечивающий стабильный и долгосрочный доход бренду. Однако в научной и прикладной литературе отсутствует единое, унифицированное определение этого термина, что подчеркивает его многогранную сущность.

На протяжении десятилетий лояльность часто сводилась к поведенческому компоненту — простой метрике повторных покупок. Клиент, покупающий регулярно, считался лояльным. Однако этот подход не учитывает вынужденную лояльность (например, из-за монополии, высоких издержек переключения или удобства расположения).

Именно поэтому фокус только на поведенческих метриках может привести компанию к ложному ощущению стабильности, которое рухнет при первом же появлении сильного конкурента.

Современная научная мысль, руководствуясь многомерным подходом, выделяет три ключевых компонента лояльности, обеспечивающих ее устойчивость:

1. Когнитивная (Рациональная) Лояльность: Формируется на основе восприятия и анализа информации. Клиент рационально сравнивает бренд с конкурентами по ключевым атрибутам (цена, качество, характеристики) и приходит к выводу, что данный бренд предлагает наилучшую ценность (Value Proposition). Это начальный, наиболее хрупкий этап лояльности.
2. Аффективная (Эмоциональная) Лояльность: Представляет собой эмоциональную привязанность, положительные чувства, доверие и идентификацию с брендом. Именно аффективный компонент обеспечивает устойчивость в кризисных ситуациях или при появлении более выгодных предложений у конкурентов.
3. Конативная (Побудительная) Лояльность: Проявляется как твердое намерение совершить действие (повторную покупку) в будущем и готовность рекомендовать бренд другим. Она является результатом интеграции когнитивных и аффективных факторов, а также удовлетворенности клиента.

Только комплексная лояльность, объединяющая эти три компонента, гарантирует высокую вовлеченность потребителей, которая является предварительным этапом для формирования стабильного и прибыльного клиентского актива.

Роль Клиентского Опыта (CX) и Теории в Формировании Лояльности

В условиях высокой конкуренции и информационного изобилия, где продукты становятся легко копируемыми, потребительский опыт (Customer Experience, CX) и впечатления приобретают возрастающее значение при формировании лояльности. Согласно глобальным исследованиям, 73% покупателей считают качество клиентского опыта ключевым фактором при принятии решения о покупке. Более того, как показывают данные Salesforce (2024), 57% потребителей готовы уйти к конкуренту уже после первого негативного опыта, что подчеркивает критическую важность постоянного и качественного CX-анализа. Разве можно игнорировать тот факт, что один неудачный контакт способен перечеркнуть годы успешного взаимодействия?

Фундаментальной основой для построения лояльности является Концепция маркетинга 4P (Продукт, Цена, Место, Продвижение). Несмотря на ее эволюцию и дополнение до 7P и 4C, грамотная проработка элементов классической модели остается необходимой базой:

• Продукт (Product): Лояльность не может быть построена вокруг некачественного продукта. Продукт должен соответствовать ожиданиям, обеспечивать конкурентное преимущество и, желательно, включать уникальные, «привлекательные» атрибуты (см. Модель Кано).
• Цена (Price): Цена должна восприниматься как справедливая, а программы лояльности должны предлагать ценность, оправдывающую затраты.
• Место (Place): Включает доступность продукта и удобство получения услуги, что критически важно в эпоху omnichannel-стратегий.
• Продвижение (Promotion): Коммуникация должна быть персонализированной и релевантной, используя данные, полученные через программу лояльности.

Таким образом, программы лояльности являются не заменой, а мощным дополнением к фундаментальным маркетинговым стратегиям, обеспечивая механизм для сбора данных и персонализированного воздействия на все три компонента (когнитивный, аффективный, конативный) лояльности.

Архитектура Программ Лояльности и Современные Механизмы

Применение Модели Кано для Повышения Лояльности

Для эффективной разработки программы лояльности необходимо точно понимать, какие атрибуты продукта или услуги вызывают у потребителей удовлетворение, а какие — восторг. Инструментом для этого служит Модель Кано — метод анализа требований, который классифицирует их по эмоциональной реакции клиентов.

Модель выделяет следующие типы атрибутов:

Тип Атрибута	Описание	Влияние на Удовлетворенность	Влияние на Лояльность
Обязательные (Must-be)	Воспринимаются как должное (например, работающая касса). Их отсутствие вызывает сильное недовольство.	Не повышает удовлетворенность.	Не повышает лояльность.
Одномерные (Performance)	Чем больше, тем лучше (например, размер скидки, скорость доставки). Удовлетворенность прямо пропорциональна их наличию.	Прямо пропорционально.	Повышает, но легко копируется конкурентами.
Привлекательные (Attractive)	Вызывают восторг и удивление («вау-эффект»). Клиент не ожидал их получить.	Значительно повышает удовлетворенность.	Ключевой фактор повышения устойчивой лояльности.

Ключевой вывод для маркетинга лояльности заключается в следующем: для формирования аффективной и конативной лояльности необходимо фокусироваться на «Привлекательных атрибутах». Например, внезапное, персонализированное предложение, не связанное с накопленными баллами (доступ к закрытой распродаже, приглашение на эксклюзивное мероприятие), вызывает эмоциональный отклик и укрепляет связь с брендом. В то время как простое начисление бонусных баллов — это лишь «Одномерный» атрибут, который быстро становится ожидаемым, вследствие чего перестает приносить значимую добавочную ценность.

Data-Driven Персонализация и Геймификация

Современные программы лояльности строятся на Data-Driven подходе, который признан ключевым трендом 2025 года. Это означает, что все коммуникации, предложения и механики основаны на глубокой аналитике покупательского поведения, индивидуальных предпочтений и прогнозах. Компании (например, «М.Видео-Эльдорадо») активно инвестируют в машинное обучение и ИИ для точного прогнозирования потребностей клиентов и максимальной персонализации.

Геймификация (внедрение игровых элементов) является мощным инструментом для повышения вовлеченности в программу. Игровые механики, такие как уровни статусов (Gold, Platinum), выполнение «челленджей» (купи 3 товара из разных категорий), получение виртуальных наград и бейджей, трансформируют рутинные покупки в увлекательное взаимодействие с брендом.

Важнейший аспект вовлеченности — вариативность списания бонусов. Исследования показывают, что 72% участников программ лояльности ценят возможность выбора, как использовать свои бонусы. Это может быть:

• Оплата части покупки (стандартная механика).
• Доступ к эксклюзивным товарам или услугам.
• Благотворительные взносы от имени клиента (создание позитивного имиджа).

Специфика Механик в Российском Ритейле

В российском ритейле доминируют следующие механики, которые, хотя и являются «Одномерными» (по Кано), остаются наиболее востребованными среди массового потребителя (Data Insight, 2024):

• Бонусные баллы/Накопительная система: Регулярно пользуются 76% россиян. Это базовая механика, обеспечивающая поведенческую лояльность.
• Кешбэк: Востребован 68% россиян. Механика, которая предлагает прямую финансовую выгоду и стимулирует повторные покупки.
• Скидки на покупки: Используются 64% россиян, но уступают по популярности бонусам и кешбэку, поскольку воспринимаются как менее персонализированные и более легкодоступные инструменты.

Программы лояльности сегодня рассматриваются также как полноценный рекламный актив (ритейл-медиа). Собственная экосистема данных позволяет ритейлерам не только коммуницировать с клиентами напрямую, но и монетизировать эту базу, продавая персонализированную рекламу поставщикам. Для успешной реализации в условиях omnichannel требуется полная интеграция программы с ERP/CRM-системами, сайтом, мобильным приложением и точками продаж, чтобы обеспечить единый, бесшовный клиентский опыт. Этот аспект становится обязательным, ибо сегментирование клиентов и управление их жизненным циклом (CLV) невозможно без централизованной платформы данных.

Оценка Экономической Эффективности Программ Лояльности

Инвестиции в программы лояльности должны быть строго обоснованы. Оценка их эффективности требует использования как финансовых, так и нефинансовых метрик, исключая субъективность и позволяя измерить реальный вклад в стоимость бренда.

Методология Расчета Customer Lifetime Value (CLV) и ROI

Ключевой финансовой метрикой, отражающей долгосрочную эффективность, является Customer Lifetime Value (CLV), или пожизненная ценность клиента. CLV показывает, сколько прибыли в среднем приносит один клиент за все время взаимодействия с брендом. Внедрение эффективной программы лояльности должно прямо и значительно увеличивать этот показатель (зафиксирован рост CLV до 20-30% в некоторых секторах).

Для расчета CLV (валовая маржа) используется следующая упрощенная, но методологически корректная формула:

CLV = AOV * F * GM / Churn

Где:

• AOV — Средний чек (Average Order Value).
• F — Частота покупок (Frequency).
• GM — Валовая маржа (Gross Margin) — процент прибыли с продажи.
• Churn — Коэффициент оттока (доля клиентов, прекративших покупки за период).

Пример применения (Условные данные):

До внедрения программы:

AOV = 1 500 руб.; F = 4 покупки/год; GM = 30% (0.3); Churn = 20% (0.2)

CLVдо = 1500 × 4 × 0.3 × (1 / 0.2) = 1800 руб./год × 5 лет = 9000 руб.

После внедрения программы (предполагаемый эффект: рост F на 10%, снижение Churn на 5%):

AOV = 1 500 руб.; F = 4.4 покупки/год; GM = 30% (0.3); Churn = 15% (0.15)

CLVпосле = 1500 × 4.4 × 0.3 × (1 / 0.15) ≈ 1980 руб./год × 6.67 лет ≈ 13200 руб.

Рост CLV, таким образом, составил более 4000 рублей, что обосновывает инвестиции.

Return on Investment (ROI) программы лояльности на долгосрочную перспективу часто оценивается через соотношение LTV к CAC (Customer Acquisition Cost — стоимость привлечения клиента):

ROI ≈ LTV / CAC

Общепринятое золотое правило для оценки эффективности маркетинговых инвестиций устанавливает, что соотношение LTV:CAC должно быть не менее 3:1. Если показатель ниже, это свидетельствует о неэффективном расходовании средств на привлечение или о том, что программа лояльности не обеспечивает достаточного удержания.

Нефинансовые Метрики и Контрольные Группы

Финансовые показатели должны дополняться нефинансовыми метриками, отражающими удовлетворенность и эмоциональную связь.

Net Promoter Score (NPS) измеряет готовность клиентов рекомендовать бренд и является ключевым индикатором аттитюдной (отношенческой) лояльности. Высокий NPS (доля промоутеров минус доля критиков) напрямую коррелирует с долгосрочным успехом и стабильностью.

Для объективной оценки эффективности программы лояльности, особенно при изменении ее механик, критически важно использовать контрольные группы. Методология заключается в следующем:

1. Выделение Контрольной группы (не участвует в программе или использует старую версию).
2. Выделение Тестовой группы (участвует в новой/измененной программе).
3. Сравнение ключевых метрик (CLV, Частота покупок, Churn Rate, NPS) в обеих группах за одинаковый период.

Только сравнение показателей до и после внедрения/изменения программы, подкрепленное анализом контрольной группы, позволяет достоверно отделить влияние программы лояльности от общих рыночных факторов.

Анализ Текущей Практики Российских Компаний и Инновационные Векторы Развития

Обзор Рыночных Трендов и Кейсы Успеха/Перезапуска Программ

Российский рынок лояльности демонстрирует высокий уровень проникновения: 68% покупателей выбирают магазин, ориентируясь на наличие программы лояльности.

Ключевой тренд 2024 года — переход на гибридные программы лояльности, объединяющие бонусно-накопительную и дисконтную системы. Доля компаний, использующих гибридные программы, увеличилась на 15,7% и достигла 39,5% по итогам 9 месяцев 2024 года. Это свидетельствует о стремлении ритейлеров предложить клиентам как мгновенную выгоду (дисконт), так и долгосрочное накопление (бонусы).

Успешный Кейс (Региональный Ритейл):

Акция лояльности в торговом союзе «Магазин моего района» (Пенза) продемонстрировала прямую экономическую эффективность. По сравнению с аналогичным периодом до акции, было зафиксировано:

• Увеличение товарооборота на 15,4%.
• Рост среднего чека на 13,6%.

Это подтверждает, что даже традиционные механики, будучи правильно реализованными и интегрированными, приносят значительную прибыль.

Кейс Необходимости Перезапуска («Гиппо», Ритейл):

Торговая сеть «Гиппо» осуществила перезапуск программы лояльности, отказавшись от первоначальной, неэффективной системы в пользу бонусно-накопительной. Такие примеры наглядно демонстрируют, что программы лояльности подвержены риску устаревания и неэффективности, если их механики не обеспечивают должной окупаемости (ROI) и не соответствуют ожиданиям потребителей (Модель Кано). Неэффективность программы может быть связана с низкой воспринимаемой ценностью бонусов или сложными правилами участия.

Кейс-стади: Программы лояльности в сегменте DIY («Лемана ПРО» / Leroy Merlin)

Компания «Лемана ПРО» (ранее Leroy Merlin), работающая в сегменте DIY (Do-It-Yourself), использует дифференцированный подход к лояльности, четко сегментируя клиентов:

1. «Ключ-карта для дома»: Ориентирована на частных покупателей и домохозяйства. Основные привилегии включают:
   • Возможность возврата товара без чека (на основе истории покупок).
   • Гарантия низких цен (возмещение разницы).
   • Доступ к специальным предложениям.
2. «Ключ-карта ПРО» (Профессиональная карта): Нацелена на B2B-сегмент — строителей, ремонтные бригады и профессиональных подрядчиков. Здесь акцент смещен в сторону удобства и скорости обслуживания, что соответствует когнитивной лояльности профессионалов:
   • Приоритетное обслуживание.
   • Бесплатное резервирование товаров.
   • Персональный менеджер.
   • Специальные условия доставки.

Такая сегментация позволяет максимально точно адаптировать «Привлекательные атрибуты» (по Кано) под нужды каждой группы, усиливая рациональную лоял��ность в B2B-сегменте (скорость и сервис) и аффективную лояльность в B2C-сегменте (удобство и экономия).

Инновационный Потенциал ИИ и Блокчейн

Будущее программ лояльности неразрывно связано с инновационными технологиями, способными обеспечить гипер-персонализацию и прозрачность.

Искусственный Интеллект (ИИ) и Машинное Обучение:

В России растет рынок ИИ-решений. Среди российских ритейлеров (по данным на 2024 год) наиболее популярными направлениями использования ИИ являются:

• Персонализация предложений и рекомендаций (26% компаний): ИИ позволяет анализировать огромные массивы данных в реальном времени, прогнозировать отток (Churn) и предлагать клиенту именно тот продукт или ту скидку, которая максимизирует вероятность покупки, повышая CLV.
• Виртуальные помощники и чат-боты (23%): Улучшают CX и обеспечивают мгновенную поддержку.

ИИ трансформирует программы лояльности из реактивных в предиктивные, позволяя бренду действовать на опережение.

Блокчейн-технологии:

Объем российского рынка блокчейн-технологий для бизнеса и государства в 2023 году превысил 7 млрд рублей. Блокчейн может быть применен в программах лояльности для:

1. Токенизации бонусов: Превращение бонусов в цифровые активы (токены), которыми можно обмениваться или торговать, что повышает их воспринимаемую ценность.
2. Прозрачность и безопасность: Обеспечение неизменности данных о транзакциях и начислениях, что укрепляет доверие к программе (ключ к аффективной лояльности).
3. Коалиционные программы: Создание децентрализованных коалиционных программ, где участники могут легко обменивать бонусы между разными, не связанными между собой брендами.

Заключение и Практические Рекомендации

Основные Выводы

Проведенный анализ подтверждает, что лояльность потребителей является многомерным конструктом, эффективность управления которым зависит от синхронизации трех ключевых областей:

1. Теоретическая глубина: Истинная лояльность — это комбинация когнитивных, аффективных и конативных факторов. Программы должны выходить за рамки устранения недостатков (обязательные атрибуты по Кано) и целенаправленно создавать «Привлекательные атрибуты» для достижения «вау-эффекта».
2. Аналитическая строгость: Измерение эффективности должно базироваться на финансовых метриках CLV и ROI, где соотношение LTV:CAC не менее 3:1 служит золотым стандартом для оценки долгосрочной окупаемости инвестиций.
3. Практическая адаптация: Российский рынок демонстрирует переход к гибридным механикам. Успех определяется способностью компании к глубокой персонализации (Data-Driven подход) и бесшовной интеграции в omnichannel-среду.

Практические Рекомендации по Развитию Программы Лояльности (на примере «Лемана ПРО»)

Для дальнейшего развития программ «Ключ-карта для дома» и «Ключ-карта ПРО» («Лемана ПРО») и максимизации их экономической эффективности, рекомендуется внедрить следующие меры:

Направление	Рекомендация	Обоснование (с учетом теории и трендов)
Усиление CX и Аффективной Лояльности (B2C)	Внедрение проактивной ИИ-персонализации, основанной на истории поиска и покупок, для прогнозирования потребностей клиента.	Использование ИИ для персонализации (тренд 2025 г., используется 26% ритейлеров) позволит, например, автоматически предлагать скидку на краску или кисти, если клиент купил обои неделю назад, что является «Привлекательным атрибутом» (Модель Кано) и укрепляет аффективную связь.
Геймификация и Вариативность Списания	Внедрение системы «Уровней Мастерства» (от Новичка до Мастера) с эксклюзивными наградами (не просто скидками), включая возможность благотворительного списания бонусов.	Геймификация повышает вовлеченность. Вариативность списания (72% клиентов ценят выбор) позволяет удовлетворить более широкий спектр потребностей и укрепить имидж бренда.
Измерение Эффективности	Обязательное использование контрольных групп при тестировании новых механик и строгий мониторинг соотношения LTV:CAC по сегментам B2C и B2P.	Обеспечение методологической корректности оценки. Если LTV:CAC ниже 3:1, необходимо пересмотреть стоимость привлечения или ценность программы.
Инновации и Прозрачность (B2P)	Пилотное внедрение блокчейн-технологии для токенизации бонусов для профессионалов («Ключ-карта ПРО») или создания партнерской коалиции.	Повышение прозрачности транзакций и безопасности, что критически важно для крупных B2B-операций. Токены могут быть использованы для оплаты услуг партнеров (например, обучения или аренды оборудования), повышая функциональность программы.

Внедрение этих рекомендаций позволит компании «Лемана ПРО» перейти от базовой поведенческой лояльности к глубокой, многомерной, основанной на эмоциональной связи, рациональной выгоде и технологическом превосходстве, обеспечивая устойчивый рост CLV и высокую окупаемость инвестиций.

Список использованной литературы

1. Аакер Д.А. Создание сильных брендов. Москва: Издательский дом Гребенникова, 2003. 40 с.
2. Боброва И., Зимин В. Лучшие трюки с дисконтными картами. Москва: Вершина, 2006.
3. Бутчер С. Программы лояльности и клубы постоянных клиентов. Москва: Вильямс, 2004. 46 с.
4. Гембл П., Стоун М., Вудкок Н. Маркетинг взаимоотношений с потребителями. Москва: Гранд, 2002. 250 с.
5. Крюковских А. Словарь исторических терминов. Москва, 2008.
6. Ньюэлл Ф. Почему не работают системы управления отношениями с клиентами (CRM). Москва: Добрая книга, 2004.
7. Статт Д. Психология потребителя. Санкт-Петербург: Питер, 2003.
8. Зефирова Ю.И. Битвы за лояльность // Маркетинг в России и за рубежом. 2003. № 4.
9. Плис М. Одного пула ягода // Секрет фирмы. 2006. № 4.
10. Дисконтная программа сети супермаркетов «Азбука вкуса». URL: http://www.azbukavkusa.ru/custom/discount/ (дата обращения: 23.10.2025).
11. Крылов А., Дубовик Е. Обзор рынка кофеен. URL: http://www.marketing.spb.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
12. Практические аспекты работы программы лояльности: Информационный бюллетень Клуба Много.ру № 7. URL: www.welcome.mnogo.ru (дата обращения: 23.10.2025).
13. Программа лояльности «Cosmopolitan – Альфа-банк». URL: http://www.cosmocard.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
14. Программа лояльности «Аэрофлот бонус». URL: www.aeroflotbonus.ru (дата обращения: 23.10.2025).
15. Розенспен А. Иллюзии лояльности. URL: www.sostav.ru (дата обращения: 23.10.2025).
16. Сеть магазинов «Седьмой Континент». URL: http://www.7cont.ru/ (дата обращения: 23.10.2025).
17. Соломатин Е. CRM – бизнес на лояльности. URL: http://www.crmru.info/ (дата обращения: 23.10.2025).
18. Ус В. Вкус лояльности. Не все клиенты одинаково полезны. URL: http://adme.ru (дата обращения: 23.10.2025).
19. Федорова Е. Ритейлоры раскинули карты для лояльных клиентов // Деловой квартал – Новосибирск. URL: http://nsk.adme.ru (дата обращения: 23.10.2025).
20. ПОТРЕБИТЕЛЬСКАЯ ЛОЯЛЬНОСТЬ: КРИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К ОПРЕДЕЛЕНИЮ // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 23.10.2025).
21. Эволюция понятия «потребительская лояльность» и его современное наполнение // 1economic.ru. URL: https://1economic.ru (дата обращения: 23.10.2025).
22. Кейс: программы лояльности: будущее за отечественными исполнителями // Retail.ru. URL: https://retail.ru (дата обращения: 23.10.2025).
23. Модель Кано в разработке программных продуктов // Sibirix.ru. URL: https://sibirix.ru (дата обращения: 23.10.2025).
24. Модель Кано — инструмент анализа удовлетворенности клиентов // Cheremisina.online. URL: https://cheremisina.online (дата обращения: 23.10.2025).
25. Модель Кано для успеха продукта у покупателей // Priceva.ru. URL: https://priceva.ru (дата обращения: 23.10.2025).
26. Метод Кано // Tidydata.ru. URL: https://tidydata.ru (дата обращения: 23.10.2025).
27. Программы лояльности на пятерочку: как «магазины у дома» удерживают своих клиентов // Inbriefcrm.ru. URL: https://inbriefcrm.ru (дата обращения: 23.10.2025).
28. Кейсы «ВкусВилл», «Винлаб», Baraka Market и других ритейлеров — на онлайн-конференции «Программы лояльности в ритейле: лучшие практики» 20 февраля // Retail.ru. URL: https://retail.ru (дата обращения: 23.10.2025).
29. Пять ключевых трендов российского рынка лояльности в 2025 году // Rb.ru. URL: https://rb.ru (дата обращения: 23.10.2025).
30. Тренды программ лояльности в 2025 году: что ждут клиенты? // Giftery.ru. URL: https://giftery.ru (дата обращения: 23.10.2025).
31. М Е Д И А В С О В Р Е М Е Н Н О М М И Р Е // Spbu.ru. URL: https://spbu.ru (дата обращения: 23.10.2025).
32. Что такое Lifetime value (LTV, CLTV, CLV) или пожизненная ценность клиента // Cxdp.ru. URL: https://cxdp.ru (дата обращения: 23.10.2025).
33. CLV – как рассчитать пожизненную ценность клиента и повысить прибыль // Cheremisina.online. URL: https://cheremisina.online (дата обращения: 23.10.2025).
34. Customer Lifetime Value: Гайд как считать и применять // Esputnik.com. URL: https://esputnik.com (дата обращения: 23.10.2025).
35. Что такое LTV (CLV) — как рассчитать показатель Lifetime Value? // Umnico.com. URL: https://umnico.com (дата обращения: 23.10.2025).
36. Концепция Customer Lifetime Value (CLV): как определить ценность клиента для бизнеса // Zg-brand.ru. URL: https://zg-brand.ru (дата обращения: 23.10.2025).
37. РАСЧЕТ ROI // Ideasfirst.info. URL: https://ideasfirst.info (дата обращения: 23.10.2025).
38. Концепция 4P: Все о Products and Brand для успешного маркетинга // Elma365.com. URL: https://elma365.com (дата обращения: 23.10.2025).
39. Теория 4P в маркетинге: что это такое и как ее использовать // Stik.pro. URL: https://stik.pro (дата обращения: 23.10.2025).
40. Маркетинг и концепция 4P: Основы, стратегии и применение // Baliyants.com. URL: https://baliyants.com (дата обращения: 23.10.2025).
41. 16 ноября провели кейс-встречу по программам лояльности в ритейле // Crystals.ru. URL: https://crystals.ru (дата обращения: 23.10.2025).
42. Искусственный интеллект (рынок России) // Tadviser.ru. URL: https://tadviser.ru (дата обращения: 23.10.2025).
43. 10 Крупнейших Блокчейн Проектов России: Рейтинг 2025 Года // Futureby.info. URL: https://futureby.info (дата обращения: 23.10.2025).
44. Александр Нам: «Через пять-семь лет финансы будут восприниматься иначе // Realnoevremya.ru. URL: https://realnoevremya.ru (дата обращения: 23.10.2025).