Kolik smíte dát za nového zákazníka: LTV v 90denním okně

Akvizice nového zákazníka se skoro nikdy nevyplatí na první objednávce. Vyplatí se na druhé a třetí, jenže do té doby musíte vědět, kolik si můžete dovolit zaplatit dneska. Většina e-shopů to řeší odhadem a Google Ads jim k tomu dává čísla, která jsou nespolehlivá hned ve dvou místech: špatně pozná, kdo je nový, a nevidí, co ten člověk koupí příště. Obojí se dá spravit, a nepotřebujete k tomu predikční model, stačí backend a 90 dní.

Rozdělení na nové a vracející se zákazníky stojí v Google Ads na cookies a publikách. Obojí se dneska rozpadá rychleji, než stačí zákazník dojít k druhému nákupu.

FIG_01 // KDE SE ZTRÁCÍ IDENTITAPROČ ČÍSLA LŽOU

Safari a Firefoxpublika se mažou během dní

iOS s wbraid a gbraidkolem 30 % uživatelů zůstane neurčených

Více zařízení na jednoho člověkamobil a notebook jako dva různí lidé

Nákup bez přihlášenístálý zákazník vypadá jako nový

Výsledekaž 40 % „nových“ jsou stálí

Praktický dopad: platíte akviziční ceny za lidi, kteří by u vás nakoupili i bez reklamy, a zároveň si myslíte, že rostete rychleji, než rostete.

DOKUD NEVÍTE, KDO JE NOVÝ, PLATÍTE ZA RŮST, KTERÝ SE NEKONÁ.

Jediné místo, kde je pravda o tom, jestli u vás někdo nakoupil poprvé, je databáze e-shopu. Při objednávce se hashovaný e-mail nebo telefon porovná s historií a výsledek se pošle do reklamního systému jako samostatná konverzní akce.

• Dvě konverzní akce — nový zákazník a stávající zákazník, obě s hodnotou hrubého zisku
• Porovnání proti celé historii, ne jen za posledních 30 dní; jednoletý zákazník není nový
• Hashování na straně serveru, ať do platformy neodchází e-mail v čitelné podobě
• Odesílá se ze serveru, takže identifikaci neshodí zavřený tab ani blokátor

Technicky je to nadstavba nad tím, co popisuju v článku o měření objednávek z backendu. Když tenhle základ máte, přidání kontroly zákazníka je otázka jednoho dotazu do databáze.

Google uzná zpětně nejvýš 90 dní od kliku. Toho se dá využít: každý další nákup téhož zákazníka se odešle s identifikátorem původního kliku, takže se zisk připíše ke stejné akvizici. Po třech měsících tak víte, kolik jeden získaný zákazník opravdu přinesl.

Z toho spočítám násobič: kolikrát se zisk z první objednávky do 90 dnů zopakuje. Liší se produkt od produktu a je to nejzajímavější číslo, které z celého měření vypadne.

FIG_02 // NÁSOBIČ ZISKU DO 90 DNÍMODELOVÁ DATA

Spotřební zboží Doplňky stravy, kosmetika, krmivo 3,1×

Móda Vysoká četnost, ale i vratky 1,9×

Vybavení domácnosti Občasný dokup příslušenství 1,3×

Jednorázový nákup Velké spotřebiče, nábytek 1,0×

Čísla jsou ilustrativní a v každém e-shopu vyjdou jinak. Smysl má počítat je na úrovni produktu nebo kategorie, protože průměr za celý e-shop zase jenom smíchá dohromady věci, které spolu nesouvisí.

Když znáte zisk z první objednávky a násobič, strop se spočítá za minutu. Poslední díl je rozhodnutí, jakou část toho budoucího zisku jste ochotní obětovat, a to je otázka na cashflow, ne na marketing.

FIG_03 // VÝPOČET STROPUMODELOVÝ PŘÍKLAD

Hrubý zisk z první objednávky640 Kč

Násobič do 90 dní2,2×

Zisk z akvizice celkem1 408 Kč

Kolik si nechávám (30 %)−423 Kč

Strop na získání zákazníka985 Kč

Čtení: při POAS 1 na první objednávce utratíte 640 Kč a pořád jste 345 Kč pod stropem. Prostor je tam, ale platíte ho dneska a vrátí se do tří měsíců, takže musí vydržet cashflow.

Proti tomuhle postupu stojí předpovědi celoživotní hodnoty na rok nebo dva dopředu. Znějí chytře a fungují do chvíle, kdy budoucnost nedodá zisk, který jste už dávno utratili. Devadesátidenní okno je krátké, ale opřené o reálné objednávky, a to je při rozhodování o penězích víc, než kdyby bylo přesnější na papíře.

• Vyberte produkty s nejvyšším násobičem — obvykle 20 % sortimentu, které přivádí vracející se zákazníky
• Dejte jim vlastní kampaň podle stejné logiky, jakou používám u segmentace podle zisku
• Začněte na POAS 1 pro nové zákazníky, tedy první objednávka na nule; zisk přijde z těch dalších
• Přitvrzujte postupně, až se násobič potvrdí na větším vzorku, ne po prvních deseti objednávkách
• Hlídejte podíl nových zákazníků v kampani; když klesá, algoritmus se vrátil k pohodlnějším konverzím

Google umí přihodit i vlastní bonus za nového zákazníka, ale funguje jen tak dobře, jak dobře je poznává. Právě proto ho zapínám až ve chvíli, kdy identifikaci ověřuje backend.

• Násobič z průměru za celý e-shop — smíchá jednorázové nákupy s pravidelnými a vyjde číslo, které nesedí nikde
• Akvizice bez cashflow — strop vychází, ale peníze se vrátí za tři měsíce a vy je potřebujete příští týden
• Sezónní lovci slev — zákazník získaný přes Black Friday se vrací výrazně hůř, takže mimo sezónu počítám s nižším násobičem
• Nová kampaň bez dat — první měsíc je učení; hodnotit ji po deseti dnech znamená vypnout něco, co se teprve rozjíždí
• Vratky mimo výpočet — u módy dokážou zisk z akvizice snížit o desítky procent

Celé je to nakonec pokračování stejné úvahy jako u řízení kampaní podle zisku. Jenom se posouvá horizont: místo jedné objednávky se díváte na tři měsíce a rozhodujete se podle toho, co zákazník přinese, ne podle toho, co utratil poprvé.

ZDROJ: Frederik Boysen, Mastering POAS® in Google Ads: A Comprehensive Guide to Profit on Ad Spend (ProfitMetrics, 2026) — podíly neurčených uživatelů, princip 90denního okna a produktový LTV násobič vycházejí z tohoto materiálu, výpočet stropu a příklady v korunách jsou moje. POAS® je registrovaná ochranná známka společnosti ProfitMetrics.