Customer Lifetime Value – podejście, które zmieni spojrzenie na budowanie relacji z klientem

Do kolejnych można zaliczyć bezsprzeczny wkład w ewolucję CRM, zmierzający w stronę prawdziwego marketingu one-to-one. Czym jest CLV, jak można go mierzyć i wykorzystywać w kampaniach marketingowych?

Według danych Marketing Metrics, prawdopodobieństwo, że sprzedamy dany produkt stałemu klientowi wynosi od 60 do 70 proc. W przypadku konsumenta, który po raz pierwszy odwiedza sklep wynosi ono od 5 do 20 proc. To jednak nie wszystko. Stały klient nie tylko z większym prawdopodobieństwem zakupi oferowany produkt, ale może wydać jednorazowo w sklepie internetowym nawet do 5 razy więcej niż nowy klient – wynika z badań SalesBee. Dlatego tak ważną kwestią dla marketerów staje się określenie wysokości budżetów, które firma powinna przeznaczyć na działania skierowane do stałych klientów, a ile na pozyskiwanie nowych. W reklamie online coraz chętniej stosuje się Customer Lifetime Value (CLV), który ma pomóc w budowaniu długoterminowych relacji z klientem. W jaki sposób mierzenie CLV może wesprzeć działania zmierzające do przemiany konsumenta robiącego jednorazowe zakupy w e-sklepie w stałego klienta?

Czym jest CLV? 

Pod pojęciem CLV (Customer Lifetime Value) kryje się Pomiar Wartości Klienta. W marketingu oznacza on postrzeganie wartości, jaką dla firmy ma dany klient, w perspektywie długookresowej, a nie na podstawie np. jednorazowej transakcji zakupowej. CLV pozwala marketerom przewidywać i zwiększać zyski przypisane do całościowej relacji z danym klientem. Koncepcja mierzenia „wartości klienta” staje się coraz powszechniejsza zwłaszcza w branży e-commerce. Głównie dlatego, że pomaga marketerom odpowiedzieć na kluczowe pytania: którzy konsumenci, jak często i co kupują, ile wynosi wartość ich koszyków, a co za tym idzie, w których z nich tkwi potencjał do zbudowania długoterminowej relacji.

Jak mierzyć Customer Lifetime Value? 

CLV można obliczyć na podstawie trzech parametrów:

• Termin dokonania zakupu – miara dotycząca tego, kiedy w ostatnim czasie konsument dokonał zakupu. Klienci, którzy kupowali w sklepie internetowym w ostatnim czasie, mogą z dużo większym prawdopodobieństwem ponownie przynieść firmie zysk, dlatego za ich pozyskanie za pośrednictwem kampanii reklamowej marketer będzie chciał zapłacić mniej niż np. za konsumentów, którzy nie odwiedzili sklepu od wielu miesięcy.  
• Częstotliwość zakupów – im częściej dany klient dokonuje zakupu, tym większa staje się jego „całościowa wartość” wraz z upływem czasu. Wskaźnik częstotliwości zakupów pozwala m.in. uzyskać wiedzę o zachowaniach klientów, dzięki czemu marketerzy mogą dokonać właściwej segmentacji i kierować do każdej wyselekcjonowanej grupy konsumentów odpowiednio dostosowaną pod nich kampanię.
• Monetyzacja – wartość pieniężna jaką klient generuje dla sklepu, co oznacza przychody z zakupów konsumenta pomniejszone o koszty ich uzyskania takie jak m.in. obsługa klienta. Miara ta wykracza jednak poza czystą analizę przychodów ze sprzedaży. Trzeba bowiem brać pod uwagę, że poszczególne produkty generują sklepom internetowym różne marże. Ważny jest również udział zwrotów z towarów zakupionych przez konsumentów. Monetyzacja stanowi ważny parametr w obliczaniu CLV, którego wynik potrafi dramatycznie zmienić, szczególnie w przypadku sklepów internetowych z wysokim poziomem zwrotów, takich jak w branży modowej. 

Zaawansowane strategie CLV

Badania pokazują, że firmy są często przytłoczone ilością gromadzonych danych dotyczących klientów. Dlatego przy planowaniu działań marketingowych ważną rolę odgrywa umiejętne ich przetwarzanie i wykorzystywanie, które ma pomóc marketerom przekształcać konsumentów dokonujących jednorazowych zakupów w e-sklepie w długoterminowych, lojalnych klientów. Tym, co może jeszcze skuteczniej udoskonalić tę strategię, jest wykorzystywanie danych z CRM oraz modelu CLV, a dokładniej:

Dlaczego kampanie przepalają budżet? 7 najczęstszych błędów w media mixie

• segmentacja pomiędzy potencjalnymi, a aktualnymi klientami,
• segmentacja bazującej na CLV obecnych klientów,
• prognozowanie CLV nowych klientów w oparciu o dane obecnych klientów. 

Na przykład wykorzystując CLV można przygotować inne strategie reklamowe mające na celu pozyskanie nowych lub aktywizację aktualnych klientów. Analizując dane, można prognozować zachowania klientów i w zależności od sytuacji pokazywać na banerach produkty, które konsument ma zwyczaj kupować czy prowadzić upselling do wcześniej dokonanej transakcji. Marketerzy mogą postawić sobie za cel również reaktywację nieaktywnych konsumentów, tj. takich, którzy swego czasu zarejestrowali się w sklepie internetowym, ale nie dokonują zakupów. Do tak wyselekcjonowanych klientów można skierować np. banery kuszące atrakcyjnymi promocjami na zakup wybranych produktów. Prognozowanie CLV nowych klientów jest szczególne interesujące dla marketerów korzystających z zaawansowanej infrastruktury Business Inteligence. Dysponując analizami opartymi na Pomiarze Wartości Klienta, mogą oni skutecznie badać historyczne zachowania dotychczasowych klientów. Na tej podstawie są w stanie określić wzorce, czyli zachowania zakupowe konsumentów o najwyższym CLV. Po określeniu działań, które mobilizują tę grupę do kolejnych transakcji zakupowych, mogą wykorzystywać je również w stosunku do potencjalnych klientów.  

Optymalizacja działań reklamowych pod kątem CLV polega na długofalowym planowaniu – przydzielaniu zasobów marketingowych w celu osiągnięcia zysków w długiej perspektywie. Czasem może to oznaczać nawet utratę krótkoterminowych zysków na rzecz wzmocnienia długoterminowych celów. Podstawą skutecznej strategii optymalizacji CLV jest analityka oraz liczne testy. CLV to bowiem zagłębienie się w zachowania konsumentów służące budowaniu długofalowych relacji, które zdaniem ekspertów z Sociomantic Labs, ma wielką przyszłość w marketingu. Dzięki mierzeniu CLV, marketerzy wychodzą z etapu segmentacji konsumentów na grupy i zmierzają w stronę budowania strategii marketingowej dla jednostkowego klienta. A to może oznaczać, że prawdziwy marketing one-to-one na dużą skalę, dzięki zaawansowanym możliwościom technologicznym staje się jak najbardziej realny.