Что такое "Customer lifetime value" или LTV

Что такое "Customer lifetime value" или LTV

В рамках серии публикаций, посвященных KPI электронной коммерции, мы публикуем статью Александра Беляева, посвященную такому краеугольному камню маркетинга баз данных как LIFE TIME VALUE клиента.

Итак:

Сustomer lifetime value, сокр. LTV ,LCV или CLV –вы можете встретить различные сокращения, но все они обозначают одно и то же размер  чистой прибыли, которую компания получает от своего  клиента, за все то время, которое клиент сотрудничает с ней (за свою «жизнь»).

Данные расчета LTV используются для расчета эффективности затрат в маркетинг, (ROMI — Return on marketing investment).  Базовая формула для расчета ROMI будет выглядеть примерно так:

, где

  • Profit(ofactivity) – прибыль, которая возникла, благодаря маркетинговой активности
  • Cost(ofactivity) – стоимость самой этой активности

Как видно уже из определений эти понятия очень связанны. Собственно, если мы рассматриваем одного конкретного клиента на протяжении всей его жизни, то Profit  и будет как раз равен LTV, а вот затраты (Cost) будут складываться из затрат на привлечение и затрат на удержание данного клиента.

Если же мы еще сузим анализ, уже до каждой конкретной покупки, то можно сказать, что затраты на деятельность, стимулирующую клиента совершать  покупки, должны сравниваться с чистой прибылью полученной от каждой покупки клиента. На основе этих расчетов и сравнений, можно оценить эффективность каждой маркетинговой коммуникации по разным каналам (в случае электронной коммерции как вы понимаете -  это все измеримо. В дальнейшем мы это продемонстрируем расчетами).

Итак, на примере попробуем разобрать, что такое LTV. В данном примере мы берем медианные значения для всего пула клиентской базы.  В идеале,  нужно  сегментировать  клиентскую базу, по какому либо  параметру или набору параметров, в зависимости от задач вашего бизнеса и построить  для каждого сегмента отдельные графики, но эту более сложную задачу мы рассмотрим позже.

Основная цель расчета LTV – это оптимизация затрат на маркетинг, т.е. управление расходами, на основе знаний о том,  из каких каналов приходят клиенты, сколько стоят  маркетинговые коммуникации через эти каналы и значение ROMI для  каждого канала.

Итак, как считать:

  1. Вначале необходимо выбрать  шаг сегментации – временной период, в течение которого большинство ваших клиентов совершает «следующую» покупку. Подробнее об этой методике уже писалось ранее.
  2. Взять «заведомо давние» периоды  и проанализировать поведение клиентов, которые стали новичками (были зарекрутированы в этих «давних» периодах).

Получится какой-то такой график:

Далее надо условно принимаем  точкой «смерти» клиента величину около 5%, хотя здесь все очень условно и вы сами вправе выбрать другую величину.

В данном случае 5% означает, что через 10 месяцев после рекрутинга клиента, вероятность того, что клиент сделает заказ,  равна 5%.

Далее необходимо рассчитать прибыль от каждого совершенного заказа. Проще всего, конечно использовать приближенное значение «среднего чека», однако, если считать «по-честному», то лучше проанализировать как минимум средний чек между первой и «2+» покупками. Для каких-то бизнесов средний чек повторных покупок будет больше (человек привык покупать), где то меньше (человек купил ноутбук, а потом покупает к нему аксессуары и софт).

Пример расчета:

Номер покупки12Сумма по всем заказам10000050000

Количество клиентов = 100

Стоимость привлечения 1 клиента = 200 руб.

Стоимость удержания (для 2ой и последующих покупок) 1 клиента = 100 руб.

Размер среднего чека по медиане, например,  возьмем = 1000 руб.

Средняя себестоимость продукции = 500 руб.

LTV = Contribution profit = Sales –All variable costs

В нашем случае:

Считаем общее  LTV для первой покупки для всех клиентов  =1000*100–500*100–200*100= 30000 руб.

Для 1 клиента LTV = 30000/100= 300 руб.

Для второй покупки, с учетом процента удержания общее LTV= 1000*50–500*50–100*50=20000 руб.

Для 1 клиента = 20000/50= 400 руб.

И так для всего цикла покупок.

Считаем ROMI:

ROMI (1покупки) =(50 000-20 000)/20 000 = 1.5

ROMI (2 покупки) =(25 000 — 5000)/5000=4

Здесь стоит пояснить, что в примере выше мы  считали LTV и ROMI по среднему (медианному) клиенту, с учетом 1 канала привлечения. В более общем случае, необходимо как минимум сегментировать клиентов по «каналу рекрутинга», так как в  сегментированном расчете, ваши клиенты будут приходить через разные каналы привлечения, разной стоимости, и, соответственно, вы будете их удерживать через разные каналы, опять же разной стоимости.  Клиенты будут переходить из канала в канал и, если вы потом построите график миграции по каналам привлечения из покупки в покупку, то можете получить следующую картину.

В приведенном примере  — видно, что при повторных продажах возрастает доля, например e-mail маркетинга и органического трафика (при повторных покупках люди забивают название магазина прямо в строку браузера).

Т.о., рассчитав LTV и ROMI по каждому каналу привлечения клиентов, вы сможете наиболее эффективно расходовать деньги на привлечение клиентов и выстроить стратегию привлечения по всем каналам.

В идеале,  рассчитывая эволюцию клиентов по каналам привлечения, вы увидите,  что клиент дешевеет, т.е. акцент смещается к более дешевым каналам привлечения\удержания. Это и будет сигналом того, что вы правильно работаете.

Резюмирую: создав первоначальную метрику поведения медианного (среднестатистического) клиента, вы сможете, построить оптимальную программу лояльности, оптимизировать свои затраты на маркетинг, в отношении различных сегментов клиентов (т.е. понять на кого больше тратить, а на кого меньше и вообще можете ли позволить эти траты).

В расчетах использовано понятие медианы, по той причине, что она более правдиво отражает порядок вещей, в отличие от среднего арифметического.  Например, у вас есть 3 клиента, 2 сделали заказы на сумму 1000 руб. каждый, и 1 сделал заказ на сумму 100000 рублей, это не говорит о том, что адекватный средний чек будет 34000 рублей. Поэтому кроме усредненного расчета LTV — следует сегментировать клиентов, на основе их трат, продуктовых предпочтений, соц. дем. характеристик, и т.п. Таким образом, у вас в конце получаться несколько групп с абсолютно разными LTV. Это даст вам понимание — куда двигаться дальше.

Еще до начала расчетов, необходимо усвоить  несколько важных моментов:

  1. Все модели прогноза слишком зависимы от  предположений. Модели часто предполагают, насколько долго клиент сохранит отношения с компанией, и сколько он денег он принесет компании. Однако некоторые из предположений могут быть неверны. «То, что я потратил в прошлом году, например 10000 руб. на товары или услуги компании, не означает, что и в этом году я потрачу также 10000 руб. в этой же компании«. Поэтому будьте аккуратны с прогнозами.
  2. Ещё один недостаток   методологии в том, что  вы пытаетесь определить ценность людей, базируясь на информации, которую накопили в ходе его общения только с вами и ни с кем больше. Ведь существует вероятность того, что клиент одновременно пользуется услугами и ваших конкурентов и тратит у них больше.
  3. Все подобные модели  базируются на прошлом поведение клиентов.  Но, как известно,  прошлые трансакции – не лучший и не единственный индикатор для предсказания будущего, хотя и достаточно надежный. А зачастую и единственный.

Автор: Александр Беляев

Автор: anton Terekhov Anton

Подписаться на новости

Читайте также

17 февраля / Комментарии

Тренды eсommerce: мужчины VS женщины

Просторы Интернета дали нашим современникам такие возможности для шоппинга, каких мы не могли себе представить еще десять лет назад. Пресс-центр PayOnline решил разобраться, насколько отличается поведение мужчин и женщин при совершении покупок в Интернете, - и подготовил инфографику «Мужчины VS женщины. Тренды eCommerce».

далее →

16 февраля / Комментарии

Ближайшие перспективы и направления развития интернет-торговли

Национальная ассоциация дистанционной торговли (НАДТ), лидер российского рынка экспресс-доставки DPD и ведущий логистический оператор рынка e-commerce PickPoint, объявили итоги исследования e-Commerce FUTURUM 2022, включающие оценку популярных ИТ-концептов, технологий и сервисов для онлайн-торговли и вероятность их развития в ближайшем будущем.

далее →

13 февраля / Комментарии

Возраст имеет значение. Особенности восприятия рекламы

Для анализа мы использовали методику пассивного наблюдения за посетителями сайтов, разработанную исследовательской компанией Online Market Intelligence (OMI). Она позволяет определять базовые параметры работы интернет-магазинов без проведения опросов. При этом у ресечеров имеется достаточно много информации не только о действиях посетителей, но и их социально-демографических параметрах: поле, возрасте, доходе, численности семьи, наличие детей и др.

далее →

7 февраля / Комментарии

Реальный e-commerce. Практические аспекты запуска, продвижения и эксплуатации интернет-магазинов. Часть 2

Мы продолжаем начатый в декабре прошлого года цикл публикаций, в котором представители отрасли делятся своими мнениями о различных составляющих успеха интернет-магазина.
На наши вопросы любезно согласились ответить представители компаний CS-Cart, Payler, Alltrades.ru,  SiteSecure, EcommPay, Айри.рф и многих других.

далее →

6 февраля / Комментарии

Сколько стоит современный товарный контент?

Все компании рано или поздно задумываются о том, сколько же они тратят на cамостоятельное создание и поддержку своих онлайн-каталогов товаров. Давайте посмотрим, из каких слагаемых  складывается, собственно, себестоимость производства контента. Рассмотрим мы это на примере трех случаев.

далее →

X
Нажмите «Нравится»,
чтобы читать Shopolog.ru в Facebook