Customer LifeTime Value - Ценность клиента в деньгах, которые он принесет компании за все время своей жизни с ней

Выяснилось, что в России и странах СНГ метрикой пользуется только 33% компаний. Для сравнения, в Великобритании LTV рассчитывают 93% retail/ecom бизнесов. Расчет и управление LTV снижает риск неоправданных инвестиций в привлечение клиентов.

При этом, 98% компаний, внедривших метрику, считают ее важной (из них 23% — критически и 58% — крайне важной).

Изучая методы и периодичность расчета LTV, эксперты установили, что 42% компаний обновляют метрику раз в месяц, 27% — раз в неделю и 17% — ежедневно.

94% респондентов используют при расчете данные о транзакциях. На втором месте по частотности (46%) — рекламные кампании и источники. При этом в b2b-сегменте чаще используют «поведенческие данные»: поведение на сайте (41%), звонки и обращения в чатах (31%), потребляемый контент (24%).

Причина может быть в том, что при большей ценности продажи b2b компании стремятся улучшить в первую очередь понимание перспективности клиента. А для b2c компаний актуальнее «рекламные данные»: реакции на промо (26%) или использование баллов лояльности (43%), поскольку с ними с учетом больших охватов аудитории они стремятся масштабировать маркетинг.

Основной метод расчета метрики — валовый. Его придерживаются 52% опрошенных компаний. Это расчет по обычной формуле: LTV = (прибыль с продажи) x (среднее число продаж в месяц) x (среднее время удержания клиента в месяцах).

На втором месте по популярности статистические методы: тоже формулы, но более сложные. Этот подход более точен. И только 13% респондентов научились использовать алгоритмы ML (машинного обучения) для выявления факторов влияния на метрику.

На базе LTV компании могут достигать нескольких целей. Среди них — приоритизация клиентов и каналов продвижения, эффективное управление маркетингом и ценообразование, создание решений для персонализации товарных рекомендаций и рекламных сообщений. Решения компании зависят от сегмента:
- В b2b чаще подстраивают маркетинговые решения под клиента. Сюда относятся выявление сегментов доходных клиентов (77%), определение ценообразования и размера скидок (66%).
- В b2c проводят сегментацию по ценности и повышают эффективность коммуникаций. Это выбор эффективных каналов продвижения (63%), расчет ROMI (57%), выявление сегментов доходных клиентов (69%).

Крупный бизнес делает акцент на эффективность (62%) и персонализацию (41%). Малый — на клиентов (63%).
В комплексе с LTV в России и СНГ используются и другие метрики: средний чек (его считают 79% компаний), Churn Rate (отток клиентов, 73%), CAC (стоимость привлечения клиента, 71%). Больше 50% считают также retention, CPO и конверсии основных этапов воронки.

Удержание клиентов (retention) — наиболее популярная мера повышения LTV.

Также компании делают ставку на:
- Коммуникацию с клиентами (60%),
- инсайты о клиентах (50%) и
- условия программы лояльности (35%);

Улучшение маркетинга:
- персонализацию (50%),
- рост репутации бренда (48%);
- Доступ к новым данным (48%) и
- их объем (33%).

Для b2c-компаний характерны тактики удержания клиентов и стимулирования роста ценности: улучшение персонализации маркетинга (60%), работа с условиями программы лояльности (43%).

А для b2b-компаний — акцент на сбор данных и работу над продуктом: качество и объем данных (40%), продуктовое предложение (50%).

Для руководителей, маркетологов, предпринимателей знание показателя LTV крайне ценно, так как решает сразу несколько стратегических задач:

1. высвобождает рекламные ресурсы (через сравнение CAC<LTV) в борьбе за долю рынка,
2. увеличивает привлекательность компании для инвесторов,
3. осмысленно персонализирует маркетинг.

Именно поэтому пожизненная ценность клиента (LTV, CLV или CLTV) так популярна как во многих отраслях, так и в переговорах между инвесторами и стартапами.

LTV привносит количественную точность и долгосрочную перспективу в процесс привлечения клиентов и взаимоотношений.

ROAS (рентабельность инвестиций в рекламу) и аналогичные показатели измерения, основанные на краткосрочной эффективности, не дают полной картины.

Витрина данных - уровневая систематизация в табличном виде всех известных параметров, имеющих прямо или косвенно влияние на покупательское поведение клиента

По нашему опыту, меньше 30% компаний считают LTV. И даже те кто делают редко удовлетворены текущим результатом по нескольким причинам:

• не интегрированы ключевые типы пользовательских данных в единую БД для старта работ
  
  
• компании сложно подобрать методику расчета, так как нет универсального подхода к подсчету LTV (разберем подробнее далее)
  
  
• при формальном получении LTV по простым формулам, например через churn rate (показатель оттока, пример ниже), остаются не определены факторы непосредственного влияния на метрику
  
  
• аналогично, метрика остается общей для компании, без возможности ее определения на определенные когорты (например, покупатели определенного месяца) или сегменты (как соц-дем группы, так и более узкие, например, покупатели с определенным товаром в первой покупке, или акционные )
  
  
• расчетный показатель не интегрирован в маркетинговые инструменты компании, или в противном случае - не изучается в полной мере на уровне HADI циклов
  
  
• нет системного внутреннего обсуждения какие образом компания может улучшить свои результаты
  
  
• переход от одной модели расчета к другой по мере подключения новых данных чреват значительным изменениями результата, что блокирует дальнейшее его исследование