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:
- Вначале необходимо выбрать шаг сегментации – временной период, в течение которого большинство ваших клиентов совершает «следующую» покупку. Подробнее об этой методике уже писалось ранее.
- 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:
- 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.
- 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.
- 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
