Что такое CLV и как он рассчитывается?

[mostakimvip06]

Вы когда-нибудь слышали о термине « пожизненная ценность потребителя»? Вероятно, встречается реже, поэтому вот перевод на английский язык, который, как я полагаю, более знаком большинству: Customer Lifetime Value (также известная как CLV, CLTV, LTV ). По понятным причинам в дальнейшем я буду использовать аббревиатуру CLV, а не, скажем, ŽVP.

Что такое пожизненная ценность клиента и почему она важна?
CLV — это информация, которая показывает нам, сколько стоит наш клиент. В разговорной речи – сколько нас или мы можем зарабатывать деньги с каждым клиентом. Мы должны понимать, что мы рассчитываем эту информацию за весь период сотрудничества. все покупки, которые клиент совершил и совершит у нас в любое время (именно для этого и существует термин « жизненная ценность» ).

Существует два типа CLV:
исторический CLV: простое суммирование прибыли от всех покупок, совершенных отдельным лицом,
прогнозируемый CLV: прогноз CLV на основе прошлых покупок и различных показателей поведения пользователя.
Почему этот показатель важен? Знание CLV имеет стратегическое значение. Рассчитав CLV, компания может сосредоточиться на прибыльности отдельного клиента, что в долгосрочной перспективе принесет прибыльность и стабильность всей компании.

Быстро случается так, что новый клиент и его первая покупка становятся для нас убытком. Часто мы делаем это осознанно, чтобы клиенты вернулись и совершили новую покупку. Таким образом, мы хотим покрыть первоначальный убыток за счет последующих покупок у того же клиента и, при большем количестве Список мобильных номеров Канады покупок, достичь положительного CLV и прибыльной компании. К сожалению, многие компании вообще не измеряют CLV и, следовательно, не знают, покрыли ли они первоначальный убыток и, прежде всего, является ли их бизнес прибыльным или нет. В то же время они погружаются в процесс привлечения все новых и новых клиентов, терпя при этом убытки. Я могу связать это с очень распространенной ситуацией в маркетинге компании, которая хочет получить мгновенный эффект и немедленную прибыль, но в то же время не знает, сколько на самом деле стоит отдельный клиент (могут ли они позволить себе потерять при первой покупке? ) и сколько в среднем они могут потратить на их привлечение. новых клиентов и т. д. Я хочу сказать, что этот показатель следует использовать гораздо чаще, и в то же время он должен быть важнее отдельных показателей, которые мы используем для расчета CLV (например, средняя прибыль от транзакции).

Прогнозируемый CLV важен, поскольку сравнение его с фактическим CLV показывает, снижается ли прибыльность в долгосрочной перспективе или нет.

Некоторые преимущества CLV
Правильный расчет окупаемости инвестиций, связанных со стоимостью привлечения нового клиента
Используя показатель CLV, мы можем рассчитать, какие цифровые каналы привлекают наиболее прибыльных клиентов. Оптимизируя цифровые каналы для привлечения наиболее прибыльных клиентов, мы также увеличим общую прибыль. При оптимизации очень важно знать стоимость привлечения нового клиента (CAC ) , так как мы хотим увеличить соотношение CLV и CAC. Чем выше коэффициент, тем выше рентабельность инвестиций (ROI) клиента .

В результате правильного расчета показателей CLV, CAC и ROI меняется и взгляд на то, как и за какую «дорогую» цену мы готовы приобретать новых клиентов. Внезапно мы готовы вкладывать больше денег в новых клиентов, зная, что рано или поздно мы вернем свои деньги.

Еще один важный момент: выявив сегмент наиболее прибыльных клиентов, мы можем изучить их характеристики. Затем мы ищем новых клиентов, похожих на них.

Более эффективная реклама – адресная, таргетинговая…
CLV может служить критерием сегментации (может быть единственным, но гораздо чаще дополнительным), а затем мы готовим свой маркетинговый микс для каждого сегмента. Для каждого сегмента мы используем разные коммуникации, разные рекламные объявления и т. д. Мы можем еще больше персонализировать всю рекламу.

Поиск поведенческих моделей
Также с помощью метрики CLV мы можем организовать данные в кластеры , а затем искать различные поведенческие модели. Мы можем сделать это для тех клиентов, которые совершили свою первую покупку, но мы делаем это еще чаще для самых прибыльных клиентов. Когда мы найдем их наиболее характерные характеристики и, прежде всего, данные о том, что побудило их совершить покупку, мы сможем попытаться побудить пользователей, которые еще не совершили у нас покупку, совершить покупку таким же образом.