Способы расчета LTV

В маркетинге используется большое количество метрик разной степени важности и полезности. Среди них есть один особенный показатель, который оказывает огромное влияние на стратегию бизнеса по привлечению новых покупателей и удержание старых. Речь идет об LTV – жизненной ценности клиента. Он раскрывает динамику поведения заказчиков, позволяет спрогнозировать их действия в будущем, дает важные рекомендации по способам стимулирования активности пользователей. Кроме того, метрика обеспечивает понимание того, как много может тратить предприятие на привлечение покупателя, чтобы в итоге не оказаться в убытках. Вопрос важности LTV является темой для глубокого и всестороннего анализа. Очень хороший материал об этом показателе вышел на https://www.owox.ru/blog/use-cases/customer-lifetime-value/. Настоятельно рекомендуем ознакомиться с данной статьей. Там даются ценные практические советы на примере реального опыта известных компаний.

Понятие жизненной ценности клиента

LTV представляет собой величину общей прибыли, которую предприятие получает в течение всего периода сотрудничества с клиентом. С ее помощью можно предсказывать размер будущих доходов, измерять долгосрочную рентабельность бизнеса, определять оптимальный уровень инвестиций для удержания покупателя. Не секрет, что работать с уже существующим клиентом гораздо проще и выгоднее, чем привлекать нового. Журнал Forbes провел исследование, которое показало, что вероятность успешной продажи товара новому потребителю примерно в 5-10 раз ниже, чем вероятность повторного заказа от ранее привлеченного пользователя. Таким образом, к ключевым задачам маркетологов относится разработка стратегий по удержанию клиента и стимулирования его к дельнейшим покупкам.

Методики подсчета LTV

Рассчитать жизненную ценность клиента можно множеством разных способов. Здесь мы приведем четыре наиболее распространенных из них:

Исторический. Этот метод основан только на использовании информации о предыдущих заказах покупателя. Для расчета LTV посредством исторического подхода можно применять значение среднего дохода с заказчика (ARPU) или когортный анализ. Первый вариант является наиболее легким для вычисления и в большинстве случаев наименее точным. Он просто экстраполирует прошлые показатели на будущий период. Например, если за прошедшие 4 месяца средний доход от одного клиента равнялся 100 долларам, то за год этот показатель будет равен 300 долларов. Когортный анализ представляет собой более продвинутый способ, который в качестве исходных данных использует средний доход не от одного пользователя, а от группы клиентов. Прогностический. Это намного более эффективная методика, которая лишена многих недостатков исторического подхода. В частности, она учитывает изменения в поведении покупателей. С ее помощью можно моделировать потребительское поведение и получать довольно точный результат. Расчет прогностическим способом требует большего количества исходных данных. Это может быть информация о среднем количестве транзакций, средней стоимости покупки, коэффициенте прибыльности, среднем жизненном цикле покупателей. Традиционный. Он использует формулу, которая содержит такие переменные, как коэффициент удержания клиентов, коэффициент прибыли на жизненный срок пользователя, величину скидки. Метод подходит для ситуаций, когда у вас отсутствуют годовые объемы продаж. С помощью Google Analytics. С относительно недавних пор этот аналитический сервис позволяет рассчитывать LTV. Функциональность данного инструмента несколько ограничена, поэтому во многих случаях требуется дополнительная обработка данных.

Выводы

После расчета жизненной ценности клиента важно правильно интерпретировать полученное значение. Если LTV превышает стоимость удержания покупателей, то вы совершаете правильные маркетинговые усилия. Если же показатель практически равен затратам на привлечение, то ваша стратегия нуждается в доработке. Улучшить картину можно, например, сегментировав покупателей с помощью OWOX BI Pipeline. Это позволит узнать больше о потребностях групп клиентов и предложить для каждой из них персонифицированные кампании.