LTV (пожизненная ценность клиента) - это общая сумма всех предполагаемых доходов, которые можно получить с него в будущем: от покупок товаров или услуг. Данный расчет крайне важен для бизнеса, так как позволяет принять правильное решение об инвестировании средств в приобретение новых клиентов и удержание имеющихся.
Например, пожизненная ценность покупателя Хонды может равняться 6 млн. рублей, так как счастливый покупатель способен приобрести несколько моделей в течение долгого времени. LTV постоянного клиента кофейни может быть даже выше первой цифры: все зависит от того, сколько чашек кофе он выпивает каждый день и где именно их покупает. В то же время, пожизненная ценность клиента купившего дом с учетом возможной второй покупки в течении жизни может быть лишь 500 тысяч рублей. В данном случае расcматривается вариант для прибыли агентства: несмотря на большую стоимость дома, комиссия составляет всего несколько процентов. Итого выходит, что покупатель дома может иметь LTV в 5-10 раз меньше, чем постоянный посетитель кофейни.
В целом, показатель LTV является ключевым моментом для понимания сколько именно средств стоит вложить в ту или иную группу покупателей и конкретных лиц. Понятно, что общий расход на привлечение не может быть равным или выше пожизненной ценности покупателя, ведь тогда теряется целесообразность всего маркетинга в целом.
Формула расчета LTV
LTV = средний чек покупки * сколько раз за год будет произведена покупка * срок отношений покупателя и вашей компании (с момента вовлечения)
Возьмем для примера профессионального бегуна, который постоянно покупает обувь в одной и той же компании:
5 тысяч рублей за пару обуви * 4 пары в год * 8 лет = 5000*4*8= 160 тысяч рублей
LTV мамы ребенка 8-10 лет:
800 рублей за пару обуви * 5 пар в год * 3 года = 800*5*3 = 12 тысяч рублей
Итак, к кому же следует выделить особое внимание? Данные примеры делают решение очевидным и помогают с определением бюджета на сохранение постоянного покупателя.
Зачем нужно знать LTV (пожизненную ценность покупателя) в маркетинге?
Расчет LTV в основном необходим для принятия решений в отделе маркетинга по взаимодействию с новыми и постоянными покупателями. Однако, данный показатель может помочь определить и следующие моменты:
- Сколько вы можете потратить на определенного покупателя и при этом остаться в плюсе;
- Какие продукты или услуги нужны покупателям с наивысшим показателем;
- Какие товары имеют наивысшую ценность для компании;
- К какой группе покупателей стоит уделить больше внимания.
Все эти решения вместе способны значительно увеличить прибыль компании и создать прочный пласт постоянных профитных клиентов.
Увеличиваем значение LTV в компании
Согласно статистике вероятность повторной покупки уже купившего у вас продукцию или услугу покупателя составляет около 60-70%. В то же время, вероятность покупки нового посетителя около 5-20% в зависимости от отрасли бизнеса. Очевидно, что гораздо проще уделить внимание и поработать с первым типом клиентов для увеличения продаж. Но какие способы помогут увеличить вероятность покупки? Вот несколько советов для работы с постоянными покупателями:
- Проработайте простую и быструю возможность вернуть товар. Это сделает ваши отношения с покупателем более прочными и наверняка превратит его в постоянного;
- Установите сроки доставки про запас. Например, если ориентировочный срок доставки назначен на конец августа, установите дату 1 сентября. Клиенту будет приятно, если он получит товар 20 августа и не расстроится, если товар придет в самый последний момент;
- Создайте систему наград для покупателей: главное, чтобы они были приятными и достижимыми;
- Распространяйте пробники для возможности почти бесплатно заполучить постоянных покупателей;
- Поработайте над своей стратегией перекрестных продаж. Они способны увеличить средний чек и общую прибыль с клиента;
- Поддерживайте с ними связь постоянно: пусть покупатели знают, что о них помнят.
Вы сможете построить прибыльный бизнес, сосредоточив свое внимание на привлечении и удержании постоянных покупателей, которые будут регулярно приносить большую часть выручки в будущем.
Отток клиентов (Churn, или attrition) — главный враг SaaS бизнеса. Эксперты утверждают: ежемесячный отток клиентов в 1-2% являются нормальным, 3%-4% — высоким, а если ваш churn rate выше 5%, вы должны бросить все, и немедленно сфокусироваться на одной единственной задаче — снижении оттока клиентов.
Это связано с тем, что отток клиентов непосредственно влияет на монетизацию — чем меньше отток, тем выше жизненная ценность клиента (Lifetime Value, LTV), то есть, тем больше денег вам принесет каждый среднестатистический клиент. Соответственно, чем выше отток — тем ниже LTV.
Чем выше отток, тем ниже LTV, и наборот
Вплоть до того, что если ваши затраты на привлечения клиента (CAC) высокие, а среднемесячный доход от клиента (ARPU) — относительно низкий, при высоком оттоке клиентов вы рискуете оказаться в ситуации, когда приобретая новых клиентов, вы в конечном итоге не зарабатываете, а теряете деньги!
Например, ваши средние затраты на привлечение клиента (CAC) = $100, а средний чек (ARPU) = $25/мес. Если клиент перестанет пользоваться вашим сервисом через 3 месяца, то вы попросту потеряете $25 на каждом таком клиенте! ($25*3 — $100 = -$25). В такой ситуации не важно*, как много клиентов приведет ваш отдел маркетинга или продаж — вы все равно будете терять деньги. (*на самом деле важно — чем больше новых клиентов вы привлечете, тем больше убытков сгенерируете 🙂
Поэтому начните мерять скорость оттока клиентов (churn rate) ежемесячно, используя простую формулу:
Ваши действия должны быть направлены на то, чтобы значение Сhurn Rate снижалось (или хотя бы не увеличивалось) из месяца в месяц. (Конечно, измерение Churn Rate станет полезным и необходимым, когда количество ваших постоянных клиентов достигнет по крайней мере нескольких десятков (для B2B SaaS) или сотен (для B2C SaaS). До этого момента, вы скорее всего, будете находиться в поисках правильной бизнес-модели, и для вас будут более важны другие показатели, в частности, качественная обратная связь от клиентов).
Именно значение Churn Rate позволит вам определить жизненную ценность клиента (LTV) — то есть ту сумму денег, которую в итоге заплатит вам среднестатистический клиент.
Многие не до конца понимают суть значения LTV, пытаясь вычислять его довольно экзотическими (и неправильными) способами, например так: поделить общую сумму продаж на сегодняшний день на общее количество клиентов на сегодняшний день.
На самом деле все гораздо проще:
Когда я первый раз увидел эту формулу, она тоже показалась мне совершенно не понятной. Действительно, ее не совсем просто понять интуитивно. Вот вам простое объяснение:
предположим, ваш Churn Rate составляет 5% в месяц. То есть — каждый месяц вы теряете 5% старых клиентов. Фактически, это означает, что с вероятностью 5% (1/20) любой из ваших клиентов может прекратить подписку в каждом месяце. Другими словами: каждый из ваших клиентов, в среднем, платит вам 20 месяцев, после чего прекращает подписку.
Теперь все просто. Если среднемесячный чек клиента (ARPU) составляет $25, то в среднем каждый клиент заплатит вам суммарно $25 * 20 = $500.
Давайте сравним расчет c нашей формулой:
LTV = ARPU / Churn Rate = $25 / 5% = $25 / (1/20) = $25 * 20 = $500.
Таким образом, зная ваш средний чек (ARPU) и измеряя значение оттока, вы в каждый момент времени будете знать, какова же средняя ценность клиента (LTV) в вашем бизнесе. Тайна правильного расчета LTV разгадана!
Показатель LTV - это одна из важнейших аналитических метрик в бизнесе. Можно учитывать количество просмотров, посетителей, время, которое они провели на сайте или средний чек - но самой сбалансированной метрикой в сфере электронной коммерции является LTV.
В этой статье мы приведем несколько простых способов, которые помогут увеличить “пожизненную ценность” клиента для компании.
Что такое LTV?
LTV (Lifetime Value) - это совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним. Есть также упрощенный вариант русского определения, который кратко характеризует этот показатель, - пожизненная стоимость клиента. Эту метрику также называют CLV (Customer Lifetime Value) или CLTV.
LTV опережает другие KPI, поскольку фокусируется на долгосрочной ценности клиента и не учитывает сезонных колебаний или положительных/негативных тенденций. Увеличение LTV напрямую влечет за собой рост прибыли для бизнеса, так как влияет на весь покупательский цикл.
По данным Marketing Metrics, возможность продажи продукта новому клиенту составляет 5-20%, в то время как вероятность продажи существующему клиенту может достигать до 60-70%. Сосредоточив внимание на возвращающихся клиентах, вы концентрируетесь на долгосрочной стратегии, которая дает вашему бизнесу более высокую прибыль.
1. Эффективная email рассылка
Во-вторых, вы можете сегментировать клиентов, учитывая историю покупок, и тем самым увеличивать эффективность каждого письма..
Постарайтесь создавать нужный контент:
2. Создайте как можно больше точек взаимодействия с клиентом
Создавайте новые точки касания и вторгайтесь в информационную среду вашего клиента. Постарайтесь обеспечить постоянное присутствие в Facebook, Instagram, Вконтакте, на форумах и других каналах коммуникаций. Посредством взаимодействия с вашими клиентами в самых разных местах и методах, вы увеличиваете стоимость “жизни” этого клиента. Идея проста, но применение ее на практике может оказаться чуть сложнее.
- Составьте список мест, где ваши клиенты проводят время, как онлайн, так и оффлайн;
- Развивайте рекламное или контент-маркетинговое присутствие в данных местах;
- Поощряйте взаимодействие клиента с вашим брендом.
Самым простым примером такого касания служат иконки социальных сетей на вашем веб-сайте:
3. Используйте модель подписки
Превращая продукт в подписной сервис, вы естественным образом увеличиваете показатель LTV. За счет того, что вы меняете систему оплаты с однократной покупки на многократную, вы формируете себе аудиторию постоянных покупателей, которые создают стабильный приток доходов.
В качестве примера приведем онлайн магазин косметики, который предоставляет возможность осуществить подписку на ежемесячную доставку пробников:
Специалисты Birchbox перенесли формат подписки на свой бизнес и не прогадали: компания не только обеспечивает прибыль в $110 с подписчика, но и получает клиентов, которые остаются с брендом на протяжение долгого периода времени и, как следствие, имеют более высокую ценность жизненного цикла.
4. Upsell и cross-sell
Легче продать существующему клиенту, чем привлекать нового клиента. За счет допродаж вашего продукта, повышается жизненная ценность клиента для компании. Предложив аксессуары, расходные материалы или сервис к своему продукту, вы не только повысите ценность клиента, но и, что важнее, заработаете его лояльность.
Upselling и перекрестная продажа дают гораздо больше прибыли, чем вы сможете получить от продажи новым потенциальным покупателям. Помните, что вероятность осуществления покупки у существующих клиентов достигает 60-70%. Вам требуется только мотивировать пользователей на последующие приобретения.
5. Качественное обслуживание клиентов
Перестают работать с компанией из-за плохого обслуживания клиентов. Качественный клиентский сервис - это мощный способ увеличения LTV.
В знаменитом докладе Гарвардской бизнес-школы исследователи обнаружили, что всего лишь 5-процентный рост показателя удержания клиентов приводит к увеличению прибыли на 25-95%! Таким образом повышение retention rate увеличивает ценность цикла жизни покупателя, поскольку, чем дольше потребитель остается клиентом бизнеса, тем больше прибыли он приносит.
По данным Help Scout , Disney Parks повторно посещают 70% посетителей. Поверьте, тут нет никакого волшебства! Все силы сотрудников парка направлены на то, чтобы с лица посетителя на протяжении всего времени посещения Disney не сходила улыбка. Получается простая формула успеха: довольные клиенты = постоянные клиенты!
Вот несколько простых способов повысить качество обслуживания клиентов:
- Отдавайте приоритет качеству, а не количеству;
- Будьте отзывчивы. Не оставляйте без ответа телефонные звонки и электронные письма. Сократите время ожидания ответа до минимально возможного;
- Публикуйте экспертный контент;
- Делайте немного больше, чем от вас ожидают;
- Проявляйте заботу о клиенте;
- Улыбайтесь! Улыбайтесь по телефону. Улыбайтесь в своих письмах. Просто улыбайтесь);
- Предоставляйте скидки лояльным клиентам;
- Будьте терпеливы с недовольными клиентами. Порой достаточно маленького шага с вашей стороны, чтобы превратить негативно настроенного клиента в постоянного;
- Всегда общайтесь в позитивном ключе;
- Никогда не прерывайте разговор с раздраженным клиентом.
Работа с клиентами - это построение системы отношений. Лояльный клиент, с которым вы хорошо общаетесь, будет, в свою очередь, хорошо относиться к вам.
Выводы
Существует множество статей и мануалов, описывающих методы борьбы с брошенной корзиной, организации контент-стратегии и создания дополнительной ценности продукта для ваших клиентов. Но о методах влияния на LTV говорится очень мало.
Мы сформулировали несколько простых способов, благодаря которым вы можете превратить обычных клиентов в лояльных спутников бизнеса.
- Оставайтесь всегда на связи, создайте регулярную интересную и полезную рассылку;
- Находите новые точки контакта с вашими клиентами и присутствуйте везде, где бы они ни находились;
- Превратите своих клиентов в постоянных покупателей путем внедрения модели подписки;
- Не забывайте о допродажах!
- Сделайте качественное обслуживание клиентов приоритетом вашего бизнеса.
По материалам
Для многих компаний весь их бизнес вращается вокруг попыток понять, каких клиентов стоит удерживать, а каких нет. Это привело к тому, что менеджеры из самых различных сфер бизнеса ищут все более сложные способы измерить CLV (пожизненную ценность клиента), чтобы выделить самых перспективных клиентов с точки зрения будущих покупок.
Комментарий V-RATIO : CLV – концепция, приобретшая популярность в силу своей видимой очевидности и простоты. Действительно, если мы знаем, что, недополучив с данного клиента прибыль сейчас, мы приобретаем его «на всю жизнь», почему бы не дать ему немного «заработать» на нас? К сожалению, не все так просто. Хотя бы потому, что если мы не умеем получить «полной прибыли» с клиента сегодня, кто сказал, что ценность нашей услуги (без скидок за якобы «лояльность») так велика, что мы возьмем «недополученное» завтра? Как говорится, «гладко было на бумаге». О некоторых оврагах – эта статья. Если же взглянуть на идею сбора и анализа данных о наших клиентах с точки зрения нового маркетинга, то можно будет разглядеть и ее действительную пользу. Нужно только думать не о том, кому и за что дать дополнительную скидку, а о том, как, зная своих клиентов глубже конкурентов, улучшить свой продукт так, чтобы никаких скидок не приходилось бы давать вовсе.
Бизнес Роя Кардиффа - продажа по почтовым каталогам, причем, он отслеживает продажи по каждому клиенту. Недавно он решил сократить расходы и не рассылать впредь каталоги тем клиентам, вероятность покупки которыми в будущем минимальна.
Его клиентов можно разделить на три категории: те, кто совершил несколько небольших покупок в прошлом году; тех, кто сделал одну покупку, но на значительную сумму; и тех, отношения с которыми носят долговременный характер, но на непостоянной основе.
Который из сегментов должен быть удален из списка рассылки?
По мнению нескольких профессоров Wharton, подробно изучавших вопрос, легкого ответа нет, несмотря на все новые и все более сложные методы измерения так называемой «пожизненной ценности клиента», “Customer Lifetime Value ” (далее - CLV) – текущей ценности вероятных будущих доходов, полученных от конкретного покупателя.
«Для многих компаний весь их бизнес вращается вокруг попыток понять, каких клиентов стоит удерживать, а каких нет», - говорит профессор по маркетингу из Wharton Питер Фэдер, автор книги . «Это привело к тому, что менеджеры из самых различных сфер бизнеса ищут все более сложные способы измерить CLV, чтобы выделить самых перспективных клиентов с точки зрения будущих покупок».
Цель – не только определить таких клиентов, но и «достать» их через кросс-продажи, многоканальный маркетинг и другие тактики, все из которых привязаны к показателям по привлечению, удержанию и статистическим показателям, известным как RFM – время последней покупки, частота и денежная ценность.
«CLV сегодня популярен», - замечает профессор по маркетингу Wharton Ксавье Дриз, соавтор книги «». Хотя CLV совсем не новое понятие (оно давно используется в банках при работе со счетами), концепция приобрела новую жизнь с широким распространением интернета, «которое позволяет компаниям при небольших затратах напрямую контактировать с людьми». CLV, по мнению Дриза, «рассматривает клиентов, как ресурс, из которого компании стремятся получить максимально возможный объем прибыли».
Однако многие компании вдруг осознают, что CLV, являющийся одним из компонентов CRM, - довольно трудноуловимый показатель. Во-первых, его сложно подсчитать с определенной долей точности, во-вторых, сложно использовать.
«Единственная цифра, в которой менеджер может быть уверен, - это текущая прибыльность клиента», - говорит профессор по маркетингу Wharton Джордж Дэй. «И тогда главным становится вопрос: теперь, когда есть вся информация, что с ней делать? Некоторые компании используют ее для разработки специальных программ для различных по своей ценности сегментов. В финансовой отрасли, например, клиенты получают разный уровень обслуживания, в зависимости от размера их счета. Но всегда есть риск, что, поступая так, вы можете обозлить других клиентов».
Более того, очень трудно предсказать, как долго клиент компании останется таковым или оценить его «потенциал роста», - говорит Дэй, - «Компании не знают, насколько прибыльны их клиенты».
Бросая кости
CLV – привлекательная концепция, но в силу ряда причина она часто трудно применима на практике, замечает профессор маркетинга Wharton Дэвид Белл в своей статье Seven Barriers to Customer Equity Management .
CLV, по словам Белла и других, лучше всего работает в отраслях, где высокие затраты на привлечение и удержание клиентов, таких как финансовые услуги, авиалинии и отели. «Он также полезен в ситуациях, где весь бизнес управляется небольшим количеством персонала, и где фирмы могут предлагать бонусы и скидки, чтобы повлиять на поведение клиентов», - замечает Белл. В качестве примера он приводит авиалинии, которые могут дать «ценному» клиенту свободное место в первом классе, что очень важно и приятно для пассажира, но почти ничего не стоит компании.
Сбор информации для CLV может дать определенным компаниям целый ряд преимуществ. Например, индивидуальные данные, собранные отелем помогут определить лучших клиентов и предложить им кросс-продажи других продуктов. Они позволяют маркетологам компании обратиться к определенной группе за информацией. Используя обратную связь, компания может принимать более обоснованные решения, по поводу более эффективного распределения маркетинговых ресурсов. Предположим, собранная информация показывает, что значительное количество посетителей отеля прибывают из Нью-Йорка, и их средний возраст около 50 лет. Отель может использовать эти данные для более точного выхода на целевую аудиторию.
В качестве успеха CLV Белл приводит историю Казино Harrah’s. На базе информации, собранной по программе лояльности, Harrah’s теперь может точно сказать «кто приезжает в казино, куда направляется, зайдя внутрь, сколько времени сидят у разных столов и т.д. Это позволяет оптимизировать как конфигурацию столов в игровом зале, так и всю деятельность».
Другие приводят в пример здравоохранение и кредитные карты, прямой маркетинг и он-лайн рассылки, как направления, способные получить непосредственную выгоду от CLV, частично, потому что они напрямую контактируют с потребителями и легко могут отследить его обратную реакцию. Например, продавцы в фармацевтической отрасли могут использовать собранную информацию, чтобы решить, как часто обращаться к врачам для продвижения производимых их компанией лекарств.
В основном, говорит Дэй, CLV наиболее применим «когда у вас есть база данных с информацией о клиентах и трансакциях. Но если вы работаете, например, через торговые сети, и у вас нет прямого контакта с клиентами, тогда применить это показатель становится гораздо сложнее».
Теперь, когда маркетологи могут собрать более качественную информацию, чтобы определить жизненную ценность клиентов, как эту информацию использовать?
Ответ, по мнению исследователей, такой – «осторожно».
«Люди - все разные», - говорит Белл. «На индивидуальном уровне очень трудно предсказать поведение отдельного клиента. Легче предсказать поведение рыночных сегментов. Мы можем, например, сказать, что в среднем бизнесмены проведут “x” ночей в Хилтоне. Но если мы попытаемся спрогнозировать, сколько ночей проведет в отеле м-р Джоунс, то проблема значительно усложнится».
Одной из трудностей при внедрении CLV, добавляет Белл, является то, что модели прогноза слишком чувствительны к предположениям. Например, модели часто предполагают, как долго клиент сохранит отношения с компанией, и сколько он потратит. Однако некоторые из предположений могут быть неверны. «Просто потому, что я потратил в прошлом году $100, не означает, что и в этом году я потрачу $100», - говорит Белл. «Или, если клиент никак себя не проявляет, это означает, что он временно прекратил использовать продукт или ушел к конкурентам?»
В частности, проблема с оценкой капитализации интернет-компаний состояла в том, что «многие компании делали необоснованные предположения насчет того, сколько стоили их клиенты, сколько стоило их привлечь, и как долго они останутся клиентами в будущем», - замечает Белл. «Подсчет ценности клиентов в долларах очень чувствителен к этим крайне важным допущениям. Любая ошибка, которую вы допускаете, может оказаться фатальной. Иными словами, ваши оценки будут кардинально расходится с реальностью, если хотя бы одно из допущений было неверно».
«Однако многие компании уже используют тот или иной инструмент определения Вашей стоимости, чтобы понять, как к Вам относиться. Если я - обычный клиент, мой звонок поставят в очередь. Если нет – два гудка, и трубку снимает реальный менеджер. Но такой подход предполагает низкую мобильность людей. Вы распределяете их по разным корзинам, и они там остаются. Однако, может быть, если бы Вы лучше относились ко мне в начале, я бы стал более ценным клиентом».
В дополнение, когда фирмы оценивают своих клиентов, они делают выводы, на основе того, что знают. «Информации здесь всегда не хватает. Я же не знаю, чем Вы занимаетесь в других местах. Может быть, у нас Вы тратите $100 в год, а у наших конкурентов - $500», - говорит Белл. «Это недостаток методологии. Вы пытаетесь определить ценность людей, базируясь на информации, которую накопили в ходе его общения только с вами и ни с кем больше».
Какую бы модель не использовала компания, та может дать только точку отсчета в процессе принятия решений, добавляет Белл. «Интуицию и управленческий опыт никто не отменял».
Дэй привод в пример случай с одним производителем крупного оборудования, который выяснил, что обслуживание одного из клиентов не приносит прибыли. «Что делать? Клиент может быть неприбыльным, но на подобных рынках на одного клиента может приходиться до 15% всех продаж. Требуется определенная смелость, чтобы объявить, что вы не можете больше его обслуживать… А еще сложнее спрогнозировать перспективную ценность, ведь вы не знаете, как клиент поведет себя в будущем. Самый большой риск для компании – нечаянно отказаться от клиента, который мог бы стать прибыльным в будущем».
Фэдер предлагает для отдельных моделей CLV игнорировать «присущую людям непредсказуемость». «Эти модели смотрят на прошлое поведение клиентов… Но прошлые трансакции – не лучший и не единственный индикатор для предсказания будущего».
Водные лыжи и очки
Хотя тактики, такие как кросс-продажи и доп. продажи существуют много лет, сегодня их используют еще чаще и агрессивнее, стремясь искусственно увеличить жизненную ценность клиентов, говорит Фэдер. Однако у подобной практики две стороны.
При кросс-продажах компания, продавшая вам водные лыжи, например, постарается продать еще и водные очки. Для маркетологов причина очевидна. «Легче продать кому-то, кого вы уже знаете», - говорит Дриз. «Это попытка максимизировать ценность отношений, которые у вас уже есть». Фэдер, однако, относится к подобной тактике скептически. «Если чье-то поведение в рамках категории случайно, тогда это значит, что вы берете неопределенность в одной категории и дополняете ее неопределенностью из другой категории. Провести между ними устойчивую связь очень трудно».
Дополнительные продажи также могут быть причиной проблем. Возьмем, например, Amazon, который предоставляет бесплатную доставку, если клиент потратил “x” долларов, или после покупки первой предлагает вторую книгу со скидкой. «В примере с Amazon, клиент, возможно, заплатил бы полную цену и за вторую книгу, и ему не потребовалась бы давать скидку», - говорит Фэдер. «Некоторые компании слишком много усилий направляют на доппродажи. Сложно оценить действительный эффект от них. Просто взгляд на объемы продаж не показывает точный объем потенциальной прибыли, который можно напрямую связать с маркетинговыми усилиями».
Тактика продаж, схожая с кросс-продажами, – мультиканальный маркетинг. «Раньше компании имели только одну точку контакта с клиентом», - говорит Фэдер. «Но сегодня есть много разных видов магазинов, плюс интернет, прямые рассылки, колл-центры и пр. И встает вопрос распределения ресурсов. Если один клиент воспользовался интернетом, а второй – колл-центром, должны ли мы относиться к ним по-разному? Ясно, что Вы можете подтолкнуть людей пользоваться интернетом, потому что тот обходится дешевле, чем содержание колл-центра, но кого именно? Какими поведенческими характеристиками отличаются люди, которых можно к этому подтолкнуть? Должны ли вы рискнуть лояльностью людей, привыкших звонить по телефону, и перенаправить их в интернет, или лучше сосредоточиться на менее лояльных клиентах, от которых вы все равно не можете получить полную выгоду?»
Все это сводится к одному, говорит Фэдер – «отдельные тактики дают результат, другие – нет, но в целом очень трудно оценить возврат на маркетинговые инвестиции и привязать их к измерению/управлению CLV. По мере того, как компании испытывают на своих клиентах различные тактики, они непреднамеренно «загрязняют» данные CLV, делая еще более трудным выбор, на ком сосредоточиться в будущем, а кого игнорировать».
Исследования
В недавней работе, озаглавленной Investigating Recency and Frequency Effects in Customer Base Analysis , Фэдер вместе с Брюсом Харди, Чун-Яо Хуанг и Ка Лок Ли рассматривает, как маркетологи, оперирующие с базами данных, оценивали ценность различных групп клиентов в зависимости от их прошлого поведения до широкого распространения CLV. «Самым популярным было распределять клиентов по RFM: времени последней покупки, частоте покупок и денежной стоимости прошлых трансакций», - говорит Фэдер.
RFM восходит корнями к прямому маркетингу, одной из самых прогрессивных отраслей с точки зрения использования концепции CLV. Фэдер и его коллеги хотели понять, как простое измерение RFM связано с более сложными оценками CLV. Может ли оно выступать «главным индикатором» будущих покупок. «Если у вас есть клиент, который купил большую партию товара, но уже давно, и клиент, который купил немного, но недавно, кто из них лучше с точки зрения CLV, а, значит, на ком стоит сосредоточиться?», - спрашивает Фэдер, возвращаясь к первому примеру. «И как соотносятся время последней покупки и частота покупок?»
В своей работе Фэдер и его коллеги предполагают, что простая статистика, такая как частота и время последней покупки, может дать довольно точную оценку будущей ценности, т.е. «на основе ограниченного объема собранной информации, при правильном ее использовании, можно построить прогноз CLV, почти столь же аккуратный, как и на основе полной и детальной истории взаимоотношений с клиентом. Главное – какую именно информацию использовать, и как использовать ее правильно.
В Biases in Managerial Inferences about Customer Value from Purchase Histories: Intuitive Solutions to the Mailing-List Problem , Фэдер признает, что « в реальном мире определение ключевых клиентов до сих пор во многом зависит от интуиции». Другими словами, несмотря на сложные модели и обширную информацию, «менеджеры принимают субъективные решения, каких именно клиентов считать будущим источником доходов компании».
В работе указывается, что почти никем не проводилась работа по оценке способности самих менеджеров «делать верные выводы о потенциале клиентов на базе их истории покупок». Исследователи организовали учебную ситуацию, где участникам эксперимента показали несколько историй покупок ряда клиентов и попросили оценить их.
Мы выяснили, говорит Фэдер, что менеджеры крайне непоследовательны в использовании информации, такой как время, частота и денежная стоимость покупок. Они используют данные в зависимости от того, какая задача перед ними стоит сейчас (например, кого из клиентов включить в рассылку, а кого исключить).
В A Renewable-Resource Approach to Database Valuation , Дриз и Андре Бонфре предлагают «новый взгляд на клиентов». Традиционный CLV смотрит на чистую прибыль, получаемую от одного клиента. При оценке же жизненной стоимости клиента всегда учитывается предположение, что в какой-то момент он уйдет», - говорит Дриз.
Но если вы делаете такое допущение, добавляет он, «вы серьезно подрываете ценность всей базы данных. Если вы попытаетесь оптимизировать ваши маркетинговые действия на основе этой формулы, вы придете к неверным выводам. Да, каждый год Вы теряете определенный процент клиентов, но ведь вы приобретаете новых. Вы должны учитывать это при оценке базы данных». Другими словами, «необходимо максимизировать ценность базы данных, а не клиентов».
В другом исследовании Ноа Ганс профессор Wharton по управлению информацией рассматривает CLV с точки зрения оптимизации: если у компании ограниченные ресурсы, на каких клиентах сосредоточиться?
Ганс построил теоретические модели, рассматривая, как на время, которое клиент работает со средним провайдером услуги, влияет качество этой услуги. «Можно добиться значительно увлечения времени путем повышения качества услуги», - говорит он. Но модель учитывает и другие факторы: Что делает ваш конкурент? Сколько стоит для клиента сменить провайдера? Как развитие технологии влияет на трансакции?
В какой-то момент компания делает вывод, с каким типом клиента она столкнулась. «Затем следует действие – клиенту предлагается определенный уровень продукта или услуги. Например, при звонке в колл-центр ему предоставляется приоритет. Это операционный контроль, используемый компанией, при определении того, что этот клиент получает, и сколько стоит его обслуживание».
Ганс говорит, что хочет использовать маркетинговые модели для повышения качества операционных решений. «Я жду, что кто-нибудь даст мне модель поведения клиентов, как они реагируют на различные уровни обслуживания, тогда я смогу оценить стоимость предоставления услуги определенного качества».
Он приводит в пример кросс-продажи. «Это очень простая проблема. После предоставления услуги вы решаете, стоит ли попытаться совершить кросс-продажу. Например, в кол-центре кросс-продажи удлиняют время одного звонка и заставляют других звонящих дольше ждать. Вы должны определить, сколько кросс-продаж вы хотели бы совершить, сколько это заняло дополнительных ресурсов и так далее.
«При принятии любого решения необходимо принимать во внимание четыре основных маркетинговых фактора: цену, продвижение, продукт и место дистрибуции, которые все относятся к маркетингу, но имеют прямое влияние на всю деятельность компании».
Ганс затронул некоторые из этих вопросов в своей последней работе Customer Loyalty and Supplier Quality Competition . Там есть математические формулы для определения «доли клиента», как функции определения общего уровня обслуживания нашего гипотетического провайдера услуг и его конкурентов.
Там также показано, что существует «стандартный» уровень услуг, которого приходится придерживаться всем конкурентам. «В реальной жизни, такие вещи часто называют «услуги мирового класса», - говорит он. «Например, в колл-центрах общепринятый стандарт – отвечать на 80% звонков в течении 20 секунд». И чем больше на рынке конкурентов, тем выше отраслевой стандарт.
Если говорить в терминах максимизации CLV, Ганс верит, что для компаний есть смысл отслеживать историю каждого клиента и на ее основе решать, в какую корзину его поместить. «Тогда на основе ваших выводов насчет характеристик данной корзины, вы можете принять решение, как лучше всего относиться к этим клиентам. Но вам следует помнить, что каждый раз, когда клиент к вам приходит, вы на самом деле не знаете, что он за клиент. Так что оптимальным для вас решением будет всегда учитывать вашу неполную осведомленность насчет возможной реакции клиента».
Одним из способов, позволяющих проанализировать стратегию приобретения клиентской базы и оценить затраты на маркетинг, является вычисление пожизненной ценности клиента (Lifetime Value, LTV). В самых общих чертах LTV можно определить как прогнозируемый доход, который клиент будет генерировать в течение своей «жизни» (то есть за все время пребывания в качестве потребителя определенного товара/услуги).
Воспользовавшись инфографикой от платформы Kissmetrics, рассмотрим вопрос, как рассчитать LTV и как использовать полученные данные для упрочнения вашего маркетингового бюджета.
Исследование кейса из реальной практики: сеть кофеен Starbucks
Невзирая на нестабильность мировой экономики, Starbucks продолжает открывать новые заведения своей сети по всему миру. В 2012 году компания планировала открыть 600 локальных филиалов, и около 25% из них должны были располагаться в Китае. Не секрет, что разрабатываемые Starbucks стратегии привлечения клиентов являются предметом тщательного изучения и подражания для множества маркетологов.
Используя приблизительные данные за 2004 год, в Kissmetrics рассчитали пожизненную ценность среднего клиента Starbucks. Эта информация может не отражать текущие маркетинговые тенденции — она предназначена для того, чтобы проиллюстрировать, какие шаги необходимо предпринять для вычисления LTV (в статье приведены примеры со значениями для гипотетического российского филиала компании, рассчитанными в рублях по условному курсу 1 USD = 60 руб.)
Шаг 1: вычислите средние значения ваших ключевых переменных
Предположим, что расходы клиента за одно посещение (Customer expenditures per visit) составляют:
- для клиента №1 — 210 руб.,
- для клиента №2 — 510 руб.,
- для клиента №3 — 300 руб.,
- для клиента №4 — 390 руб.,
- для клиента №5 — 360 руб.
Величина среднего расхода для 5 клиентов (s) будет равняться:
(210 + 510 + 300 + 390 + 390) / 5 = 354 руб.
Количество посещений в неделю (Numbers of visits per week), другими словами — цикл покупки (The «Purchase cycle»):
- клиент №1 — 4,
- клиент №2 — 3,
- клиент №3 — 5,
- клиент №4 — 6,
- клиент №5 — 3.
Среднее количество посещений за неделю (с):
(4 + 3 + 5 + 6 + 3) / 5 = 4,2.
Тогда средняя ценность клиента за неделю (Average customer value per week, expenditures х visits), вычисляемая как произведение расходов клиента за одно посещение на количество посещений в неделю, составит:
- для клиента №1 — 210 руб. * 4 = 840 руб.,
- для клиента №2 — 510 руб. * 3 = 1530 руб.,
- для клиента №3 — 300 руб. * 5 = 1500 руб.,
- для клиента №4 — 390 руб. * 6 = 2340 руб.,
- для клиента №5 — 360 руб. * 3= 1080 руб.
Средняя еженедельная ценность клиента (из расчета средней величины на 5 посетителей) будет равняться (a ):
(840 + 1530 + 1500 + 2340 + 1080) / 5 = 1458 руб.
Шаг 2: вычисляем пожизненную ценность клиента
Постоянные величины, применяемые при расчете LTV
t — средняя продолжительность жизни клиента (The Average Customer Lifespan). Это срок, в течение которого кто-то остается потребителем определенного товара/услуги. В случае Starbucks средняя продолжительность жизни клиента оценивается в 20 лет.
r — коэффициент удержания клиентов (Customer Retention Rate). Это процентное соотношение клиентов, которые на протяжении определенного периода времени, эквивалентного предыдущему по длительности, покупают товар, аналогичный приобретенному ранее. У Starbucks этот показатель составляет 75%.
p — маржа прибыли на одного клиента (Profit Margin per Customer). В нашем кейсе: 21,3%.
i — ставка дисконтирования (The Rate of Discount). Ставка дисконтирования представляет собой процентную ставку, используемую при анализе дисконтированных денежных потоков для определения текущей стоимости будущих поступлений денежных средств. Обычно эта величина колеблется в диапазоне от 8 до 15 процентов. У Starbucks она равняется 10%.
m — средняя валовая прибыль в расчете на среднюю продолжительность жизни клиента (Average Gross Margin per Customer Lifespan). У Starbucks маржа прибыли составляет 21,3% (см. постоянную p). Если средний клиент тратит за все время (20 лет), проведенное им в качестве потребителя продуктов компании (t), солидную сумму 1 516 320 руб (см. результаты расчетов по простой формуле LTV ниже), то Starbucks получает за «время жизни» этого клиента валовую прибыль в размере 322 976 руб.
Такие компании как Starbucks обычно используют несколько различных уравнений для расчета LTV. Ниже приведены 3 общепринятых формулы. Бизнесы обычно используют эти уравнения — раздельно или комбинированно — для определения маркетинговых бюджетов и, в конечном итоге, для вычисления стоимости приобретения клиентов.
1. Простая формула (Simple LTV Equation)
52(a) * t
получаем LTV = 1 516 320 руб.
2. Пользовательская формула (Custom LTV Equation)
t (52 * s * c *p)
Опять задействуем постоянные:
20 (52 * 354 *4,2 * 0, 213),
имеем LTV = 329 356 руб.
3. Традиционная формула (Traditional LTV Equation)
m (r /1 + i - r)
Применяем постоянные:
322 976 (0,75 / 1 + 0,1 -0, 75),
получаем LTV = 692 091 руб.
Вычисляем среднее значение LTV :
(1 516 320 + 329 356 + 692 091) / 3 = 845 922 руб.
Итак, вычислив среднее значение LTV, маркетологи условного российского филиала Starbucks, могут теперь оценить максимальную стоимость привлечения нового клиента. Согласно среднему арифметическому значению от результатов вычислений по трем различным формулам определения LTV, компаний должна тратить менее 845 922 руб. на привлечение клиентов. Если Starbucks потратит более 845 922 руб за средний срок продолжительности жизненного цикла клиента (20 лет), велики шансы на то, что компания просто потеряет деньги.
Сегментируем клиентскую базу по величине LTV
LTV для разных типов клиентов
Шаг 2, описанный выше, предназначен для того, чтобы помочь вам определить LTV как общее среднее значение (среднее для всех ваших клиентов). Проделывая эти расчеты, компании обычно усредняют данные по случайно выбранным клиентам (как показано в пункте «Шаг 1»). Однако иногда бывает полезно «раздробить» средние значения и выполнить отдельные вычисления LTV для разных типов клиентов. Попытайтесь сегментировать вашу клиентскую базу по общему объему покупок за долговременный период — это поможет вам определить LTV «хороших» клиентов по сравнению с LTV «средних». Подобный тип анализа поможет вам определить, насколько много денег вы сможете определить на привлечение «хороших» клиентов.
Компании должны быть озабочены долгосрочным влиянием, оказываемым «покупкой дешевых клиентов». Насколько высока вероятность того, что они купят другой продукт или будут сохранять верность вашей компании на протяжении многих лет? Иногда полезно инвестировать именно в «хороших» клиентов — их привлечение может стоить дороже, но они, вероятнее всего, принесут вам больше прибыли.
Предположим, что LTV «среднего» клиента составляет 480 000 руб. ($8000), а «хорошего» — 600 000 руб. ($10 000). Проведя вычитание этих значений, вы можете увидеть, что за привлечение «хороших» клиентов вы можете потратить на 120 000 руб. ($2000) больше (см. иллюстрацию ниже).
Удовлетворенность пользователей увеличивает LTV
Один из самых эффективных способов увеличения LTV — улучшение удовлетворенности клиентов . В ходе исследований было установлено, что увеличение коэффициента удержания может повысить прибыль с 25% до 95%. При этом привлечение одного нового клиента обходится в 6-7 раз дороже, чем сохранение одного уже существующего.
Успех Starbucks в значительной степени может быть отнесен к высокому рейтингу пользовательской удовлетворенности (89% по данным 2002 года).
62% пользователей очень удовлетворены (Very Satisfied), 27% — просто удовлетворены (Satisfied), не удовлетворены (Not Satisfied) покупательским опытом только 11% клиентов Starbucks.
Как вы могли увидеть, в расчете пожизненной ценности клиента нет ничего особенно сложного. Следует, однако, помнить, что это лишь один из многочисленных пунктов стратегии привлечения клиентов.
Делайте бизнес на основе данных!
