средний срок жизни клиента в excel
Пожизненная ценность клиента — считаем LTV
«Я приберёг свои самые горячие объятия, поцелуи, улыбки, уважение и глубочайшее восхищение для маркетологов и аналитиков, которые вычисляют LTV», — восклицает гуру веб-аналитики Авинаш Кошик. Это не простые эмоции — это реальное положение вещей.
В нашей стране первыми считать показатель LTV (Lifetime Value — пожизненной ценности клиента) стали сотовые операторы. Их потребность была неслучайной — на фоне высокого уровня проникновения сотовой связи стоимость привлечения одного клиента становилась всё больше — настала пора избавляться от нерентабельных каналов продаж и менять модель дистрибуции.
На сегодняшний день e-commerce становится всё больше похожа на деятельность сотового оператора: массовое привлечение клиентов, серьёзный отток, многочисленные каналы лидогенерации и продаж. Такой облик интернет-торговли породил новую парадигму подсчёта эффективности работы — с позиций LTV, общей ценности клиента. Последователей у этой парадигмы пока немного, а зря.
Большинство интернет-маркетологов и аналитиков используют в своей работе комплекс показателей, позволяющих оценивать эффективность рекламных кампаний: уровень отказов, CTR, количество и долю конверсий, churn (отток), стоимость привлечения клиента. Эти показатели способны дать общее представление об эффекте маркетинговых мероприятий и уровне лояльности клиентов, однако с финансовой точки зрения они не несут почти никакого смысла, если вкупе с ними не считать LTV.
Зачем и как считать показатель LTV?
Готовые формулы
LTV = (Monthly Revenue per Customer * GrossMargin per Customer) / Monthly ChurnRate
ChurnRate = Q / Nt, где
Q — число ушедших пользователей на конец периода
Nt — общее число оставшихся на конец периода
Для упрощения этой формулы и некоего сравнения источников можно использовать
GrossMargin per Customer = (TotalRevenue — Costs) / Nt
Вообще, в Интернете можно найти множество формул и адаптировать их к конкретной структуре управления отношениями с клиентом. Вот, например, довольно универсальная формула, которую можно найти:
где AC – средний чек, N – среднее число покупок в месяц, P – доля прибыли к средней сумме чека, t – среднее время жизни пользователя (сколько выделенных периодов времени он является вашим покупателем — в месяцах, днях, годах).
Есть также формулы, составленные с учётом оттока клиентов. Интересный кейс расчёта LTV можно посмотреть, например, в переводной статье блога.
Оценочный способ
Менеджер рассчитывает среднюю стоимость привлечения, а затем и среднюю ценность клиента, остальные группы распределяются по принципу «ниже среднего» и «выше среднего». Этот метод — не лучшее решение, т.к. не даёт точных значений и не учитывает дополнительные факторы, связанные с конкретным каналом продвижения.
Готовые калькуляторы,
которые предоставляют рекламные агентства. Можно посмотреть, например, калькулятор от Netpeak, который подсчитывает LTV на основе введённых вами данных. В принципе, хороший вариант, но он имеет общие ограничения на значения, а также не учитывает отраслевую специфику.
Калькуляторы, создаваемые специалистами под заказ
Например, мы в RealWeb рассчитываем LTV для каждого своего клиента и уже исходя из совокупности этого и остальных показателей выстраиваем дальнейшую рекламную стратегию.
Условия расчёта показателя LTV
Как вы уже смогли увидеть, простыми средствами веб-аналитики при решении задачи оценки пожизненной стоимости клиента не обойтись. К сожалению, Google Analytics в общем случае не умеет считать показатель LTV, а о частном — расскажем чуть ниже. Соответственно, для расчёта показателя вам необходимо будет провести некоторую подготовку.
Желательно проводить ценностную сегментацию, чтобы понять, какие каналы приносят наиболее ценных клиентов из каждого сегмента. Например, возьмём двух покупателей магазина техники. Пусть на привлечение каждого было потрачено по 1 000 р. (допустим, AdWords). Клиент А пришёл и купил телевизор за 27 000 рублей. Через полгода он купил колонки за 3 000 рублей. Клиент Б — руководитель фирмы, разрабатывающей софт. Раз в неделю он приходит в магазин и покупает то флешку, то кабель, то сетевой фильтр, то крутую мышку в подарок партнёру. В среднем в неделю он тратит около 1 200 рублей. Проходит год. Клиент A принёс 30 000 рублей. Он не вернётся, потому что ему больше не нужна новая бытовая техника. Клиент Б принёс 1 200*52 = 62 400 рублей. И будет приносить дальше. А как вы думаете, кто получил карту лояльности сразу, а кто — после накопления определённой суммы? Между тем, клиент Б за это время мог просто отказаться от магазина и карта лояльности в конкретном случае послужила бы дополнительным стимулом сохранить отношения.
Необходимо проанализировать каналы и кампании, которые принесли средних и выше среднего клиентов, чтобы распределить средства на стимулирование.
Нужно определиться с временем жизни клиента на основе опыта или имеющейся статистики, установить единицу измерения периодов (например, для ресторана или магазина продуктов это и месяц, и годы, а для интернет-магазина — дни и недели, хотя и тут не всё столь однозначно). Кроме этого, необходимо измерить периоды повторных действий (покупок, платежей) — так вы сможете раздробить lifetime на промежутки и спрогнозировать прибыль или спланировать рекламные активности.
В Google Analytics есть LTV для мобильных приложений
Действительно, в платформе предусмотрен раздел LTV ( на англ. и на русском). Отчёт, доступный только для представлений приложений, рассчитывает значение LTV в разрезе каналов привлечения, исходя из жизненного цикла и объёма выручки. Также доступно сравнение LTV различных групп пользователей. Максимальный период оценки — 90 дней. Это достаточно небольшой интервал, однако для мобильных приложений и их динамики вполне подходит. Нельзя сказать, что этот отчёт является идеальным, однако какое-то представление для дальнейшего анализа он даёт.
В принципе, по своей логике он приближен к когортам, которые мы уже рассматривали в своём блоге. Остаётся надеяться, что инструмент будет развиваться и веб-аналитики получат в своё распоряжение отчёт для подсчёта LTV клиентов, пришедших с различных каналов онлайна. В сочетании с моделями атрибуции это даст сильный толчок для развития аналитики в сфере e-commerce.
Расчёт LTV нельзя заменить пулом других показателей — это ценное значение, имеющее экономический и маркетинговый смысл. Безусловно, он требует сбора данных для подстановки в достаточно несложную формулу, но усилия того стоят — недаром некоторые компании восторженно рассказывают, что сохранили десятки тысяч долларов после введения LTV в систему отслеживаемых показателей бизнес-аналитики. Осознание ценности клиентов позволяет грамотно и обоснованно развивать программы лояльности, выделять действительно «правильных» клиентов. А, как вы помните, только правильные пчёлы несут правильный мёд.
LTV: как считать пожизненную ценность клиента
Блочный редактор писем, готовые шаблоны email, формы подписки и автоматизация. Запускайте email-рассылки, чтобы быть на связи со своими клиентами.
Где взять базу? Как сделать красивое письмо? Какие показатели смотреть? Расскажем об этом в бесплатном курсе из 16 писем. Татуировка в каждом письме!
Рассказываем про инструменты для email-рассылок. Обсуждаем лучшие примеры и механики. Говорим о деньгах. Публикуем вакансии.
LTV, или lifetime value — метрика, которая показывает, сколько денег принесёт клиент за всё время взаимодействия с компанией: от первой покупки до последней.
Знать пожизненную стоимость клиента полезно любому бизнесу. Эта информация поможет развиваться в правильном направлении. Для некоторых отраслей LTV особенно важен — например, для SaaS-компаний. Их бизнес-модель рассчитана на длительное взаимодействие с клиентом.
LTV превращает абстрактную ценность клиента в конкретные цифры. Одно дело — постоянно убеждать себя и других, что «клиент очень важен для нас», и совсем другое — знать, что в среднем покупатели приносят вам по 100 тыс. руб.
О чем пойдет речь в статье:
Зачем считать LTV
LTV измеряет ценность клиента в рублях. Это важная, но не единственная польза, которую даёт показатель бизнесу. Также LTV помогает:
Погружаемся в динамику клиентской базы: когортный анализ и анализ потоков
Продолжаю цикл статей по анализу продукта (начало)
В прошлой статье я погрузился в анализ выручки и разбил ее на 2 компоненты — MRPU и кол-во клиентов. Сегодня рассмотрим дальнейшие шаги в анализе и разложим на составляющие кол-во клиентов и их динамику.
Теперь общая схема анализа выглядит так:
Когортный анализ позволяет объяснить тенденции, протекающие в клиентской базе и пробрасывает прямой мост в воронку продаж и действия по удержанию и возвращению клиентов.
Что такое когортный анализ? Это разложение клиентов по датам их «прихода». Для разных продуктов это может быть различные события, например:
Все зависит в итоге от вашего определения, когда вы считаете, что у вас появился клиент. Логичнее всего привязываться к моменту получения дохода или появления у клиента обязательств что-то заплатить. Хотя у каждого продукта могут быть свои особенности и клиентом можно уже считать и того, кто подписал какой-то договор, еще без внесения денег.
Если мы разобьем всех клиентов по датам «прихода», сгруппируем по месяцам (или неделям, дням зависит от типичных циклов жизни клиентов) и посчитаем кол-во клиентов, кто все еще продолжает быть клиентом (все еще платит, не расторгнул контракт) мы получим примерно такую картину:
Для простоты анализа часто близкие по датам начала когорты объединяют, чтобы диаграмма не выглядела как лапша.
В моем примере с привлечением клиентов все хорошо и клиентская база прирастает за счет привлечения новых клиентов. При этом в какой-то момент удается вернуть старых клиентов (мы видим, что самая старая когорта увеличивается к концу периода).
В анализе когорт у нас есть ряд важных производных характеристик, на которые стоит обратить внимание:
Хочу отметить, что обычно не существует «срока жизни» клиента, т.к. чаще всего когорты дляться и дляться, просто в них становится все меньше и меньше клиентов. В этом смысле бытовое значение слова «срок жизни» оказывается неверной интерпретацией распада когорт. Если мы говорим о 3 месяцах «среднего срока жизни», то не верно это понимать, что у вас не остается клиентов через 3 месяца. Употребление термина «средний срок жизни» становится некоторым математическим трюком. Дело в том, что распад когорты характеризует именно темп убывания клиентов. И вы можете перевести этот темп в термины: я теряю 50% когорты за 3 месяца. Или еще более жесткий — я теряю 95% когорты за 12 месяцев. Но возможно, что типичный срок потери всей когорты растянется на года. Поэтому хорошо прояснять в своей аналитике, какую метрику вы хотите использовать.
Использования метрики «Х% за Y периодов» хороший количественный способ для сравнения качества когорт между собой. Дело в том, что любая когорта — это небольшой «эксперимент». Люди в каждой когорте проходят встречу и ознакомление с вашим продуктом с нуля. И историческая ретроспектива когорт показывает ваши успехи и неудачи в отношении onboarding, а затем и в отношении retention\churn. Если вы методически добиваетесь повышения характеристики Y, то это означает, что вы хорошо развиваете продукт и взаимоотношения с клиентами. В целом это дело вкуса, вы можете как оперировать «средним сроком жизни» в том смысле в котором я его обозначил выше, либо же использовать оценку распада когорты в процентах.
Еще одним хорошим методом «взгляда» на когорты является анализ потоков клиентской базы. Это более наглядная свертка данных в когортах. Мы соединяем наши когорты и их динамику следующим образом:
Такая картинка наглядно показывает баланс притоков и оттока клиентской базы. И если ваш отток выше притока, ты вы сразу понимаете, что у вас проблемы.
В этом примере баланс потоков клиентов сильно в сторону притоков и поэтому клиентская база растет быстрыми темпами.
Что дает нам разложение клиентов на когорты:
Я уже замечал, что пока мы находимся на анализе всех средних. Но ваша клиентская база может иметь различные сегменты и кластеры. Ваш анализ по когортам станет еще продуктивнее, если вы проведете сегментацию и кластеризацию клиентской базы.
В следующих паре статей я напишу по подготовку данных для когортного анализа и про прогнозирование когорт в будущее для прогноза динамики клиентской базы.
Как посчитать LTV клиента: подробный гайд
LTV или Customer LIfetime Value — одна из самых важных метрик в оценке бизнес-модели любой компании. Иногда его также называют показатель CLTV. Это одно и то же, просто сокращается аббревиатура по-разному.
Сравнив значения пожизненной ценности и стоимость привлечения одного клиента, компании могут оценивать окупаемость инвестиций на уровне одного пользователя и посчитать юнит-экономику. Итак, давайте поговорим о том, что такое LTV и как его посчитать.
Что такое LTV
LTV — это сумма дохода, который компания получает с одного клиента за всё время его «жизни». Иными словами, это деньги, которые компания зарабатывает начиная с первой покупки клиента и до его последней транзакции. Знание этой цифры помогает принимать важные управленческие решения. Например, сколько денег выделить на привлечение одного клиента. Более того, понимание пожизненной ценности клиента помогает строить более точные планы и прогнозы.
В бизнес-моделях, которые монетизируются через подписку, значение пожизненной ценности клиента является одной из основных финансовых метрик наряду с MRR, Monthly Recurring Revenue — регулярным месячным доходом. Однако в отличие от MRR, LTV — полезная метрика не только для интернет-магазинов, но и, например, для B2B-стартапов, работающих в области SaaS. Словом, вообще для любого бизнеса.
Как использовать LTV
Пожизненная ценность клиента — ключевая переменная при прогнозировании денежных потоков компании. Поскольку каждый новый клиент будет приносить определенный уровень дохода в месяц и в течение всего прогнозируемого срока. Подробнее об этом показателе поговорим чуть ниже. А пока уточним, что метрика также может быть очень полезной для определения маркетингового бюджета компании. В частности, стоимость привлечения клиента — Customer Acquisition Cost, CAC — всегда должна быть ниже показателя LTV для каждого сегмента.
Например, компания рассматривает возможность снижения цен на свои продукты. Но при расчёте LTV внутри этого сегмента становится понятно, что значение ниже CAC. Иными словами, снижать цены — очень недальновидно, нужно искать другие пути решения задачи по повышению общей доходности и постоянно отслеживать аналитику. Кстати, о том, как грамотно использовать аналитику, чтобы точечно улучшать метрики, в том числе и LTV, вы можете узнать в нашем тематическом материале.
Другая ключевая область, в которой может применяться пожизненная ценность клиента, — это распределение ресурсов между различными маркетинговыми активностями. Как только вы сможете сегментировать своих клиентов в соответствии с их LTV, вы будете выделять больше ресурсов на работу с теми сегментами, где этот показатель выше. Это сделает весь ваш бизнес более прибыльным.
Почему пожизненная ценность клиента важна для вашего бизнеса
LTV можно смело назвать ценным показателем для маркетинговой аналитики. Стоимость привлечения новых клиентов, количество заказа, процент конверсии и многое другое тоже важны для вашего будущего дохода. Но пожизненная ценность объединяет в себе всю статистику по каждому отдельному клиенту. Это ожидаемая прибыль, которую вы получаете. При правильных расчетах вы легко сможете расширить свой бизнес, базируясь на данном показателе. И не потеряете деньги, потому что будете точно знать, сколько зарабатываете.
Показатель Customer Lifetime Value уникален еще и тем, что может показывать будущее. В отличие от такой концепции, как прибыльность продаж, которая измеряет текущую и прошлую деятельность компании.
Рекламные метрики и модели атрибуции, такие как первый или последний клик, сами по себе дают мало. Вы не знаете, как привлеченный в результате рекламной кампании клиент поведет себя дальше. Принесет ли он дополнительную прибыль бизнесу или, наоборот, это будет разовая покупка.
Вы всегда должны смотреть в будущее, чтобы определить, какие товары лучше продавать, как оптимизировать бизнес и какой сервис предлагать. Пожизненная ценность клиентов может помочь спрогнозировать деятельность, чтобы увеличить прибыль.
Понимание пожизненной ценности клиента позволяет:
Если учесть, что этот показатель выражает собой материальную ценность клиента, имеет смысл направлять основной маркетинговый бюджет на его реализацию. И, конечно же, знать, как его считать.
Пример классического расчета LTV
Мы сразу расскажем о том, как посчитать LTV клиента, на конкретном примере. Так вам будет проще понять последовательность действий и логику формулы.
Для расчётов мы будем использовать отчёт Kissmetrics, который поможет пройти все шаги на примере известной сети кофеен Starbucks. Отчёт Kissmetrics содержит все нужные нам цифры по недельной выборке из пяти клиентов. Мы используем эти данные для расчета среднего LTV клиентов Starbucks.
Нам с вами понадобятся всего два значения — средний срок «жизни» клиента CL (Client Lifetime) в годах и средняя потребительская ценность клиента ACV (Average Сlient Value) в долларах США. Последний показатель мы всегда можем вычислить, если узнаем величину среднего чека и среднюю частоту покупок. Итак, начнём.
1. Расчет среднего чека (Average Sale Value, ASV) в долларах
Мы посчитаем, сколько денег тратит клиент за одно посещение Starbucks в среднем. По данным Kissmetrics, в среднем клиент Starbucks оставляет около 5,90 USD в кофейне за каждый визит. Мы можем рассчитать эту цифру, сложив сумму всех покупок, совершённых клиентом в течение недели, и разделив её на количество посещений. Например, если бы вы сходили в Starbucks 4 раза и потратили 32 доллара за всё это время, ваш средний чек составил бы 8 долларов.
Как только мы вычислим средний чек для одного клиента, можем повторить процесс для остальных пяти. После этого достаточно сложить получившиеся значения, а затем разделить эту цифру на количество клиентов в выборке (пять), чтобы получить средний чек.
Средний чек / Average Sale Value = (Клиент 1 ASV + Клиент 2 ASV + Клиент 3 ASV + Клиент 4 ASV + Клиент 5 ASV) / Число клиентов
Средний чек = USD 5.90 = ( USD 3.5 + USD 8.5 + USD 5 + USD 6.5 + USD 6 ) / 5
2. Расчет средней частоты покупок (Average Transactions Number, ATN) в количестве посещений
Следующим шагом для расчета LTV является измерение средней частоты покупок. В случае со Starbucks нам нужно знать, сколько визитов в среднем клиент совершает в наши кофейни в течение недели. Средний показатель по пяти клиентам в отчете составил 4,2 посещения. Это даёт нам значение средней частоты покупок — 4,2, так как количество посещений совпадает с количеством покупок.
Средняя частота покупок (Average Transactions Number) = (Клиент 1 ATN + Клиент 2 ATN + Клиент 3 ATN + Клиент 4 ATN + Клиент 5 ATN) / Число клиентов
Средняя частота покупок = 4.2 = ( 4 + 3 + 5 + 6 + 3 ) / 5
3. Расчет средней потребительской ценности клиента (Average Client Value, ACV) в долларах за неделю
Теперь когда мы знаем, сколько тратят среднестатистические клиенты и сколько раз они посещают кафе за неделю, мы можем определить их потребительскую ценность. Чтобы сделать это, мы должны посмотреть на данные по каждому из пяти клиентов по отдельности, а затем умножить их средний чек ASV на их среднюю частоту покупок ATN. Это позволяет узнать, сколько выручки клиент в среднем приносит в Starbucks в течение недели. Как только мы повторим этот расчет для всех пяти клиентов, мы усредним значения, чтобы получить значение средней потребительской ценности клиента в размере 24,30 долларов США.
Клиент 1 ACV = Cредняя частота покупок ATN x Cредний чек ASV
Клиент 2 ACV = Cредняя частота покупок ATN x Cредний чек ASV
Клиент 3 ACV = Cредняя частота покупок ATN x Cредний чек ASV
Клиент 4 ACV = Cредняя частота покупок ATN x Cредний чек ASV
Клиент 5 ACV = Cредняя частота покупок ATN x Cредний чек ASV
Средняя потребительская ценность клиента (Average Сlient Value) = ( Клиент 1 ACV + Клиент 1 ACV + Клиент 1 ACV + Клиент 1 ACV + Клиент 1 ACV ) / Число клиентов
Клиент 1 ACV = USD 14 = 4 x 3.5
Клиент 2 ACV = USD 25.5 = 3 x 8.5
Клиент 3 ACV = USD 25 = 5 x 5
Клиент 4 ACV = USD 39 = 6 x 6.5
Клиент 5 ACV = USD 18 = 3 x 6
Средняя потребительская ценность клиента = USD 24.3 = ( USD 14 + USD 25.5 + USD 25 + USD 39 + USD 18 ) / 5
4. Расчет среднего срока «жизни» клиента (Client Lifetime, CL) в годах
В отчёте Kissmetrics не указано, какой именно метод применялся для измерения среднего срока «жизни» клиента Starbucks. Этот показатель означает количество лет, в течение которых клиент продолжит совершать у вас покупки. В данных просто указано, что это значение равно 20 годам. Если бы мы сами производили этот расчет, нам пришлось бы уточнить, на протяжении какого количества лет каждый из опрошенных клиентов посещал Starbucks. Тогда мы могли бы усреднить эти значения, сложив все цифры и разделив на число клиентов. Если данные статистики верны, у нас получилось бы значение CL равное 20 годам. Существует и другой метод расчёта, он проще. Если вы не хотите тратить следующие 20 лет жизни для слежки за своими клиентами, можно оценить средний срок «жизни» клиента, разделив число 1 на коэффициент оттока клиентов (Customer Churn Rate).
Средний срок «жизни» клиента (Client Lifetime) = (Клиент 1 CL + Клиент 2 CL + Клиент 3 CL + Клиент 4 CL + Клиент 5 CL) / Число клиентов
Средний срок «жизни» клиента (Client Lifetime) = 1 / Коэффициент оттока клиентов
Средний срок «жизни» клиента (Client Lifetime) = 20 = 1 / 0,05
5. Расчет LTV клиента
LTV = Средняя потребительская ценность клиента ACV x Число недель в году x Средний срок «жизни» клиента CL
LTV = 25 272 USD= 24,30 x 52 x 20
Как рассчитать модель LTV клиента
Если подытожить все наши предыдущие действия с цифрами Starbucks, алгоритм будет выглядеть очень просто. Единственный важный момент: установите общий период времени для замера всех данных — неделю, месяц или год. Именно за этот период нам и нужна статистика.
1. Рассчитайте средний чек ASV (Average Sale Value)
Что считаем: сколько денег тратит клиент за одно посещение или покупку в среднем.
Единица измерения: денежная.
Как считаем: нужно разделить общий доход вашей компании за установленный период времени на количество покупок, сделанных за тот же период времени. Например, общий доход за месяц 100 000 рублей, покупок сделано 200. Итого средний чек равен 500 рублей.
2. Рассчитайте среднюю частоту покупок ATN (Average Transactions Number)
Что считаем: сколько раз клиент в среднем посещает вас или покупает у вас в течение заданного периода времени.
Единица измерения: количество визитов или покупок.
Как считаем: нужно разделить общее количество покупок за период времени на количество уникальных клиентов, совершивших покупки в течение этого периода времени. Например, общее количество покупок за месяц — 200, а клиентов пришло 50. Итого средняя частота покупок равна 4.
3. Рассчитайте среднюю потребительскую ценность клиента ACV (Average Сlient Value)
Что считаем: сколько денег приносит средний клиент за выбранный период времени.
Единица измерения: денежная.
Как считаем: нужно перемножить между собой два первых показателя — средний чек ASV и среднюю частоту покупок ATN, то есть значения из шагов 1 и 2. Например, средний чек в месяц 500 рублей, а средняя частота покупок 4. Итого средняя потребительская ценность клиента равна 2 000 рублей.
4. Рассчитайте средний срок «жизни» клиента CL (Client Lifetime) в годах.
Что считаем: количество лет, в течение которых клиент продолжит совершать у вас покупки.
Единица измерения: временная.
Как считаем: усредняем количество лет, в течение которых клиенты посещают вас или делают покупки. Либо делим 1 на показатель оттока клиентов за год. Например, показатель оттока клиентов 10% в год, итого средний срок «жизни» клиента равен 10 лет (1/0,1).
5. Рассчитайте LTV
Что считаем: потенциальный доход, который вы можете в среднем ожидать от типичного клиента для вашей компании за всё время его работы с вами.
Единица измерения: денежная.
Как считаем: умножаем среднюю потребительскую ценность клиента ACV на средний срок «жизни» клиента CL. Это значения из шагов 3 и 4. В нашем примере средняя потребительская ценность клиента ACV равна 2 000 рублей в месяц, а средний срок «жизни» клиента CL 10 лет. ACV мы считали за месяц, а LTV считаем в годах, поэтому нужно умножить полученное значение на 12, количество месяцев в году. Итого наш LTV будет равен 240 000 рублей (2 000 * 12 * 10).
Общий момент для точной формулы LTV. Если вы брали для расчета ACV меньший период времени — например, считали чек и частоту покупок за неделю или месяц, а не за год, вам нужно будет сначала умножить полученное значение средней потребительской ценности клиента ACV на количество недель или месяцев в году.
LTV клиента: что это в e-commerce
Запускаете цифровую рекламную кампанию? А, может быть, выбираете, какую скидку дать при первой покупке онлайн? Или инвестируете больше средств в обслуживание клиентов и свой интернет-магазин? Во всех этих случаях поможет LTV для e-commerce.
По данным Harward Business Review, 95% онлайн-продавцов, которые принимают бизнес-решения без учета этого показателя, полагаются на интуицию, догадки и А/Б-тесты. До тех пор, пока не придут к варианту, который работает. Если вычислить LTV для онлайн-торговли, можно узнать, сколько стоит каждый клиент. Это даст возможность оценить достигнутую стоимость за клик, размер максимальной скидки и объем ресурсов, который следует выделить на развитие.
Так же, как и в классическом бизнесе, LTV в e-commerce — показатель общей ценности клиента на протяжении всего срока его взаимодействия с вами. Это знание даст вам конкурентное преимущество. Вы сможете управлять всеми аспектами диджитал-маркетинга, выбранной бизнес-модели и отношений с пользователями. И наоборот, непонимание истинной ценности клиента означает, что вы принимаете важные стратегические решения вслепую.
Как рассчитать LTV пользователя в e-commerce
Существует множество способов, как рассчитать LTV пользователя в e-commerce. Мы разберем упрощённую версию, которая может стать хорошим началом.
1. Расчет средней частоты покупок
Так же, как и в классическом методе, рассчитываем для начала среднюю частоту покупок клиентов в течение определенного периода. Лучше, если у вас есть данные как минимум за 1 год — это повысит точность.
Частота покупок = Число заказов в Интернет-магазине / Число уникальных покупателей
С последним могут быть проблемы, если у вас не отслеживаются реальные данные по продажам из CRM. Можно упростить себе обработку данных с помощью сквозной аналитики, тогда нужная информация подгрузится автоматически и искать ее не придется.
2. Расчет средней стоимости заказа — среднего чека
Вычисляем среднюю стоимость одного заказа в Интернет-магазине. Нужно брать для расчета тот же период времени, что и частоту покупок.
Средняя стоимость заказа = Общий доход Интернет-магазина / Число заказов
Обратите внимание, число заказов не обязательно совпадает с количеством уникальных посетителей. Один покупатель может заказывать много раз. Период для расчета тот же, что и в предыдущих шагах.
3. Расчет средней ценности клиента
Используя предыдущие полученные данные, мы можем рассчитать среднюю ценность каждого клиента.
Средняя ценность клиента = Частота покупок * Средняя стоимость заказа
4. Расчет пожизненной ценности клиента
Заключительная часть уравнения — время. То есть как долго клиент будет оставаться верным вашему Интернет-магазину. Упрощенный расчет для e-commerce базируется только на предположениях. Вы должны подставить в формулу столько, сколько собираетесь пробыть на рынке.
Это значение называется Store Lifespan, предполагаемая продолжительность «жизни» вашего бизнеса. Рекомендуем проявить разумную умеренность и придерживаться консервативного значения максимум в 2 года.
Так мы получим следующее уравнение LTV и способ, как считать его для e-commerce:
Пожизненная ценность клиента = Средняя ценность клиента * Продолжительность жизни бизнеса
Как увеличить LTV
Теперь, когда вы знаете, сколько денег вам приносит каждый клиент, возникают вопросы: можно ли увеличить эту сумму и как это сделать? Хотя вариантов безусловно существует множество, есть 3 ключевых стратегии — повышение удовлетворенности клиентов, работа с удержанием существующих пользователей и ориентация на продажи.
Удовлетворенность клиентов
Чем довольнее будут ваши клиенты, тем больше денег они будут тратить у вас. По данным HubSpot Research, 55% компаний, показывающих уверенный рост, постоянно инвестируют в программы повышения качества обслуживания клиентов. Если мы посмотрим на компании другого типа, с неизменным или даже снижающимся доходом, то важность таких инвестиций признают только 29% из них. Всё просто. Компании, которые активно ориентированы на работу с клиентами, зарабатывают больше потому, что клиенты готовы платить им больше. Например, вы можете повышать удовлетворенность, предложив специальную скидку для постоянных покупателей или бонусы и подарки за участие в программе лояльности.
Удержание клиентов
Приобретение нового клиента может быть делом дорогостоящим. В статье, опубликованной Harvard Business Review, говорится, что привлечение одного нового клиента может обойтись вам в сумму до 25 раз большую, чем удержание текущего. Кроме того, исследование, проведенное Bain & Company, показало, что увеличение коэффициента удержанных клиентов на скромные 5% может привести к увеличению прибыли до 95%. Эти цифры доказывают необходимость подобного сервиса для вашего бизнеса — просто удерживайте тех пользователей, кто вам уже платит. Это гарантированно приведет к увеличению прибыли с одного клиента и, следовательно, к увеличению LTV. Например, для удержания клиентов можно предлагать им дополнительные товары, работая с допродажами, или же рекламировать продукт повторно по истечении срока использования.
Ориентация на продажи
Теперь, когда ваши клиенты понимают, насколько вы их цените, пора взглянуть повнимательнее на ваши продажи. Именно они напрямую влияют на среднюю ценность клиента и, соответственно, на его LTV. Как считать эти показатели, мы уже знаем.
По данным Entrepreneur, существует несколько способов оптимизации продаж с учетом Customer Lifetime Value:
Увеличение продаж на один заказ достигается за счет плотной работы с потребителем непосредственно во время покупки. Клиентам, которые выбирают определенный продукт, стоит предлагать сопутствующие товары и услуги. Например, тем, кто приобретает принтер — дополнительную гарантию, бумагу для печати и расходные материалы. Или обещать дополнительную скидку, если человек закажет 2 артикула вместо одного — и так далее.
Продажи с течением времени можно увеличить за счет продвижения программ лояльности, бонусных акций, спецпредложений и напоминаний. Если товар продается по сниженной цене ограниченное время, участвует в большой распродаже или бесплатно доставляется только держателям клубных карт, это с большой вероятностью увеличит повторные продажи одному и тому же покупателю. Также этому способствуют вовремя разосланные напоминания. Если человек приобретал бумагу для принтера и она, по расчетам, должна скоро закончиться, самое время напомнить ему об этом.
Затраты на сервис могут снижаться, если оптимизированы все бизнес-процессы. Например, логистикой занимается единый центр, который комплектует доставки исходя из географии получателей. Или ведутся крупные закупки товара у поставщика в определенное время, что позволяет снизить себестоимость единицы товара. Чтобы повысить прибыль и пожизненную ценность клиента, нужно снизить расходы в пересчете на 1 заказ. И если компании это удастся, ее показатели существенно вырастут.
Это 3 ключевые стратегии, которые бизнес может использовать для увеличения пожизненной ценности клиента. Маловероятно, что вы увидите большой всплеск удовлетворенности клиентов или их лояльности по отношению к вашему бренду, если упустите из виду продажи.
Ошибки, связанные с пожизненной ценностью клиентов
Конечно, рассчитать пожизненную ценность клиента — не панацея. При неправильном использовании этой метрики можно потратить впустую время и деньги, что противоречит ее прямому назначению. Есть ряд распространенных ошибок, которые делают маркетологи, экспериментируя с данным показателем.
Несоответствие целям компании
Начните с того, что уточните бизнес-цели и заручитесь поддержкой руководства организации. Затем разработайте стратегию удержания клиентов, которая поддерживает эти цели. Независимо от того, что в приоритете компании — например, быстрый рост или максимальная прибыль, ваша модель пожизненной ценности клиента должна быть построена с учетом этого. Поставив цели во главу угла, в будущем вы сможете избежать неприятных открытий. Например, что упор на повышение лояльности потребителей в одной стране усложняет международное расширение бизнеса в целом.
Неточная сегментация целевой аудитории
Сегментация целевой аудитории основана на понимании того, что все клиенты — разные. И понимание тонких различий между ними — и есть ключ к эффективному привлечению и удержанию каждой группы. В зависимости от характера бизнеса, для правильной сегментации клиентов может потребоваться серьезный математический анализ, а не прикидки «на глазок».
Нереалистичные значения среднего срока «жизни» клиента
Это самая типичная ловушка. Особенно часто в нее попадают стартапы. Такие компании часто не знают истинного периода «жизни» своего клиента. Поэтому для расчета приходится многое угадывать. К тому же, это значение может постоянно меняться по мере совершенствования исходного продукта.
Первоначальное число, которое вы выбираете, на самом деле не так важно. Поскольку его можно пересматривать по мере поступления новых данных. Самое главное — не завышать ожидаемое время сотрудничества с клиентом, придерживаться разумных цифр.
Еще один способ в начале бизнес-деятельности — считать пожизненную ценность клиента исходя из предполагаемой маржи. Если продукт стоит в закупке 3 рубля, а продается за 5, значит условная пожизненная ценность равна 2 рублям. Это очень упрощенная схема, но для стартапов она подходит лучше всего.
Отсутствие гибкого подхода
Если действовать строго по правилам, то после расчетов нужно пересмотреть всю свою маркетинговую активность. И избавиться от тех клиентов, которые не дают положительной динамики и имеют низкую пожизненную ценность. Но традиционный расчет довольно статичен и на самом деле может многого не учитывать. Например, что рынок изменится, и даже самая маленькая прибыль и лояльные клиенты будут лучше, чем ничего. Так часто действуют производители автозапчастей. Они продолжают выпуск деталей для устаревших моделей, и это помогает им поддерживать прибыль на достаточном уровне, когда наступает очередной кризис. Так что не действуйте только исходя из формул — действуйте по ситуации.
Нетривиально об LTV
Неправильно считать, что LTV — значение постоянное. Все параметры для его расчета меняются, и это нужно учитывать при планировании. Приведем пример.Предположим, владелец ресторана хочет привлечь 100 новых посетителей. Его маркетинговый консультант предлагает провести рекламную кампанию стоимостью 100 000 рублей и потратить примерно 1000 рублей на привлечение одного клиента. Ресторатор знает, что он зарабатывает всего 700 рублей на каждом клиенте. То есть, понимает, что ему предлагают потратить сто тысяч, а взамен получить всего семьдесят. Руководствуясь такой нехитрой математикой, ресторатор отказывается.
Однако владелец бизнеса не понимает главного. Согласно исследованию Bain & Company, 80 процентов новых клиентов возвращаются к вам в среднем до 5 раз в год. А ещё 40 процентов остаются вашими клиентами на протяжении как минимум следующих семи лет, обеспечивая тем самым более высокие значения LTV. Кроме того, 25 процентов «старых» клиентов рекомендуют вас своим друзьям, тем самым добавляя бизнесу больше прибыли. Если посмотреть на данный процесс в разрезе нескольких лет, а не в разрезе результатов одной рекламной кампании, сто тысяч рублей способны принести ещё несколько сотен тысяч и прекрасные показатели LTV. Разумеется, всё это — не аксиома, а статистические выкладки Bain & Company, и так может не произойти. Но принять их во внимание однозначно стоит.
Что делать дальше
Знание LTV клиента — что это дает, помимо выработки стратегии дальнейшей работы с конечными потребителями? Есть много вещей, которые можно анализировать, отталкиваясь от этого показателя. Вот некоторые из них.
Несмотря на очевидные преимущества знания точной пожизненной ценности клиента, данные Harvard Business Review говорят, что только 5% компаний фактически измеряют ее. А это означает, что если вы начнете делать это сегодня, то завтра получите значительное преимущество перед конкурентами.
Заключение
Итак, пожизненная ценность клиента обозначает сумму, которую бизнес зарабатывает на одном человеке за всё время его взаимоотношений с вашим брендом. И это одна из важнейших метрик для любой компании при расчёте её бизнес-модели. Более того, даже небольшое увеличение этого показателя может привести к кратному увеличению прибыли. В этом плане другая метрика, оказывающая такое же воздействие — это разве что конверсия в первую покупку. Вообще очень полезно рассматривать LTV не в отрыве от общих финансовых показателей бизнеса, а в тесной связи с его unit-экономикой.
Надеемся, что после прочтения этой статьи вы начнете работать с данной метрикой, даже если не делали этого раньше. И станете не только считать её значение правильно, но и постараетесь увеличить полученное значение. Вы будете удивлены, какую огромную роль это может сыграть для увеличения вашей прибыли и понимания самой экономики процесса!