Главная Калькуляторы Показатель LTV: что это, и по какой формуле его считать. Что такое "Customer lifetime value" или LTV

Показатель LTV: что это, и по какой формуле его считать. Что такое "Customer lifetime value" или LTV

Итак:

С ustomer 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, (). Базовая формула для расчета ROMI будет выглядеть примерно так:

(of activity ) - прибыль, которая возникла, благодаря маркетинговой активности
Cost (of activity ) - 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 . 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.

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

Получится какой-то такой график:

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.

Вопрос расчёта lifetime value (он же LTV, customer lifetime value, CLV) рано или поздно встаёт перед разработчиками мобильных (впрочем, и не только) приложений. Методов расчёта придумано множество, и по поводу того, как считать LTV, существует сколько людей, столько же и мнений. В данном материале я решил описать наиболее распространённые методы, обозначить их плюсы и минусы. Данные методы подходят прежде всего для описания f2p-модели.

1. Постфактум
Этот метод выделяется на фоне всех последующих, так как он не моделирует LTV и не прогнозирует его, а считает фактический LTV.
Для этого метода надо взять когорту пользователей, которые уже точно покинули проект, посмотреть, сколько денег принесла вся эта когорта, затем поделить эту сумму на размер когорты. Желательно, чтобы пользователи были зарегистрированы примерно в одно время (в один месяц, а лучше - в один день).
На практике же этот метод слабо применим, так как обязательно найдётся хотя бы один человек из когорты, который до сих пор активен, как бы давно не регистрировалась когорта. А потому на практике LTV именно моделируют, а не рассчитывают по факту. И все последующие методы будут именно моделировать будущий LTV, а не оценивать прошлый.

2. Взять всё и поделить, или метод Шарикова

Наиболее быстрый, но грубый метод. Берём весь доход приложения за период и делим на общее количество пользователей за тот же период.

Плюс у этого метода только один: считается довольно быстро, буквально в одно действие.

Минус заключается в очевидной неточности метода, которая может быть обусловлена, например, следующими причинами:

не учитывается доход от тех пользователей, которые уже успели стать активными (попали в знаменатель), но еще не успели принести доход (который попал бы в числитель);
в расчёт попадают значения метрик приложения с самого начала его жизни; не стоит забывать, что приложения имеют свой жизненный цикл, и как правило, в начале своего жизненного цикла показатели лучше, чем спустя некоторое время после (читайте об этом отличное исследование от GameAnalytics). В этом же методе все этапы жизни приложения объединены.
также в этом методе трудно посчитать LTV отдельно для каждого пользовательского сегмента, для этого нужно заранее знать размер сегмента и количество денег, принесенных пользователями этого сегмента.

3. Lifetime по-простому
Если мы знаем, сколько дней пользователь в среднем живёт в приложении, и сколько денег он в среднем приносит за день жизни, то мы можем и оценить, сколько денег он принесёт за всю свою жизнь в приложении. А это и есть наш LTV. Формула этого метода такова:

Дальше возникает вопрос, как считать lifetime. Существует два метода, и первый - это расчёт по-простому (как вы могли уже заметить из заголовка):
1) Мы определяем некоторый период неактивности, то есть время, после которого пользователь скорее всего уже не вернётся в приложение. Определяют это либо на основании значений retention, либо, что чаще, экспертно. Обычно экспертно это значение задают равным одной или двум неделям.
2) Каждый день мы смотрим на пользователей, у которых в этот конкретный день истек период неактивности.
3) Для каждого пользователя вычисляем количество дней от его первого визита до текущего дня.
4) Рассчитываем среднее значение по всем пользователям. Это и есть lifetime.

Ну а ARPU (в данном случае ARPU = ARPDAU) рассчитывается как дневной Revenue, делённый на DAU. Перемножаем lifetime на ARPU и получаем LTV.

Плюсы метода:

Простота расчётов. Рассчитать lifetime таким образом нетрудно, ещё легче рассчитать ARPU. А перемножить одно на другое сможет любой школьник.
Можно рассчитывать LTV хоть каждый день.
LTV можно рассчитать по каждому пользовательскому сегменту в отдельности.

Минусы вновь заключаются в неточности, которая в этом случае обусловлена следующими причинами:

Значение сильно зависит от периода неактивности, задаваемого, как правило, экспертно.
Мы умножаем среднее значение lifetime на среднее значение ARPU, получаем накопленную ошибку.
При расчёте lifetime мы смотрим на тех пользователей, которые уже покинули приложение. При расчёте же ARPU мы смотрим на пользователей текущего дня. Получается, что множества пользователей, формирующих lifetime и ARPU, не пересекаются: lifetime считается по данным прошлых дней, ARPU - по текущему дню.
Сильное предположение о неизменности ARPU. Мы берём ARPU лишь за один день и на его основании прогнозируем LTV на множество дней вперёд.

4. Lifetime по-сложному, или Bottoms Up
Второе название этого метода взято из материала Wooga , а это, согласитесь, источник, к которому стоит прислушаться. Формула метода точно такая же:

Но lifetime тут считается немного сложнее и получается намного точнее. Вспомним, как выглядит график retention :

Дело в том, что lifetime - это площадь фигуры под графиком retention, иначе говоря - интеграл от retention по времени.
Но прежде чем считать интеграл, надо построить саму функцию. Как это делается:
1) Как правило, у вас есть значения показателей retention за несколько дней (например, за 1 день, 7 дней, 28 дней). Если есть за другие дни, а ещё лучше - за бОльшие промежутки времени - это прекрасно, это сделает расчёты лишь точнее.
2) На основании известных значений (допустим, за 1, 7 и 28 дней) нам нужно построить кривую retention. Будем искать уравнение кривой вида:

где t - количество дней от первого визита, F(t) - будущее уравнение retention, а A, B и C - коэффициенты модели.
3) Подставляем известные значения retention, сколько бы их ни было, в уравнение, и получаем систему уравнений относительно коэффициентов A, B и C.
4) Рассчитываем сумму квадратов разностей отклонений между фактическими и моделируемыми значениями F(t).
5) Находим такие значения A, B и C, которые минимизируют суммарное отклонение. Это можно прекрасно выполнить, например, с помощью инструмента Solver (Поиск решения) в MS Excel.
6) Подставляем найденные значения A, B, C в уравнение и получаем функцию, с помощью которой можно оценить retention за сколько угодно дней.
Это ещё не всё, но мы уже близко. Дальше по-прежнему можно выбрать сложный или простой метод.
Сложный метод заключается в нахождении интеграла от функции retention.
Напомним, что

Простой же метод заключается в том, чтобы, пусть и примерно, поделить кривую retention на сегменты в зависимости от значения lifetime. Например, на пользователей, ушедших через день, проживших в приложении от 2 до 7 дней, от 8 до 30 дней, от 1 до 3 месяцев, свыше 3 месяцев. Чем больше сегментов, тем лучше. Для каждого сегмента посчитать по таблице retention процент пользователей (вес сегмента), относящихся к нему, а затем посчитать средневзвешенный lifetime по всем сегментам.

Но какой бы метод вы ни выбрали, вы столкнётесь с вопросом, до какого момента считать LTV (в случае с интегралом это будет правый край области интегрирования, в случае с суммой - количество дней в самом последнем сегменте). И здесь вновь существует два метода решения: простой и сложный.
Простой метод заключается в том, что правый край задаётся экспертно. Обычно это происходит так:
- а давайте возьмём полгода!
- почему?
- а почему бы и нет?
- хорошо, давайте полгода.

Сложный метод заключается в использовании дисконтирования и нахождении ставки дисконтирования WACC (признайтесь, вы не ожидали увидеть финансовую математику в этом материале?). Дело в том, что тысяча долларов сейчас и тысяча долларов завтра - это разные суммы денег. Завтрашняя тысяча долларов сегодня будет равна девятистам долларам или около того, в зависимости от выбора ставки дисконтирования.
Формула такова:

Здесь PV (present value) - текущая стоимость будущих денег,
CFi - деньги, которые вы получите через i временных периодов,
WACC (weighted average cost of capital) - та самая ставка дисконтирования.
Как её найти? Обычно WACC делают равным фактической рентабельности капитала в среднем по фирме. Также можно приравнять его к желаемой рентабельности капитала, либо к рентабельности капитала альтернативных проектов. Если вы не поняли этот абзац, спросите у своих финансистов, они наверняка знают WACC вашей компании.
Итак, зная WACC, вы сможете дисконтировать будущие временные потоки, а следовательно, в качестве правого края интегрирования выбрать хоть бесконечность. Дело в том, что добавление WACC делает из вашей суммы (или из вашего интеграла) бесконечно убывающую последовательность, у которой можно найти сумму.
Будем считать, что lifetime мы посчитали. Теперь же считаем ARPU (Revenue/DAU), умножаем ARPU на lifetime и получаем LTV.

Плюсы метода:

Точность. Lifetime рассчитан очень точно, погрешность в нём минимальна.
Побочным эффектом от расчёта такого метода является то, что вы бонусом получаете ещё и прогноз retention на сколько угодно дней.
Возможность посчитать LTV для каждого сегмента в отдельности.

Минусы метода:

Сложно считать (хотя опытный аналитик при наличии всех данных посчитает вам LTV за пять минут).
Вновь предположение о неизменности ARPU во времени. Можно немного перестраховаться и взять в расчёт не ARPU за один день, а среднедневной ARPU за lifetime, это увеличит точность.

5. Накопительный ARPU, или Top Down
Второе название метода вновь взято из материала Wooga , что даёт +10 к доверию к данному методу. Из этого же материала взята и картинка:

Поясним. Допустим, к вам в проект пришла группа новых игроков, и вы стали за ней следить. Вы замеряете, сколько денег принёс вам в среднем один игрок из этой группы за 7 дней, за 14, за 28, и так далее. То есть, по сути, вы переходите от обычного ARPU к накопительному за N дней.
Ну а зная Cumulative ARPU за 7, 14, 28 и т.д. дней, мы вновь сможем построить математическую модель кривой, которая будет прогнозировать значения Cumulative ARPU за сколько угодно дней. Будем искать уравнение кривой вида:

где t - количество дней от первого визита пользователя, F(t) - будущее уравнение, A и B - коэффициенты модели.
Вновь рассчитываем сумму квадратов отклонений и минимизируем её за счёт подбора оптимальных значений коэффициентов A и B.
Если же у вас есть больше значений Cumulative ARPU (скажем, за 60 и 90 дней), то можно добавить в уравнение дополнительные слагаемые вида C*t или D/t, это может повысить точность. Ну и в целом - здесь нет одного уравнения, гарантированно дающего минимальное отклонение. Экспериментируйте с видом уравнения!
Путём нескольких итераций вы таки получите уравнение, которое вас устроит. Теперь, подставив в это уравнение нужное вам значение t, вы получите Cumulative ARPU(t), что по сути и будет равняться LTV.
Как выбрать значение t для расчёта LTV?

Итак, мы рассмотрели пять методов расчёта LTV, которые, как вы могли заметить, упорядочены от наименее точного к наиболее точному. Выбирайте тот метод, который вам по душе, рассчитывайте свой LTV и принимайте правильные решения. А теперь главное правило LTV: делите пользователей на сегменты, и считайте LTV каждого сегмента в отдельности. Это даст вам и более высокую точность, и больше поводов для принятия правильных решений по вашему продукту.

Задачей любого бизнеса является прибыль. Важно не только то, чтобы он приносил много денег, необходимо грамотно их распределять. Именно по этой причине систематический анализ эффективности является неотъемлемой частью успешного бизнеса. Одним из основных индексов, используемых маркетологами, является показатель LTV.

Что такое LTV

LTV - аббревиатура, переводимая как "жизненный цикл клиента". Этот показатель демонстрирует, сколько каждый покупатель приносит денег компании за все время сотрудничества с ней.

Обычно применяют два способа расчёта этого показателя.

Исторический, учитывающий суммарное значение дохода, который конкретный покупатель принёс компании.
Прогнозный необходим для построения более сложной поведенческой модели покупателя. Он учитывает, какие товары (услуги) более интересны клиенту, в каком ценовом диапазоне находятся его предпочтения, какова частота покупок. На основании статистических данных формируется прогноз на будущее, позволяющий спрогнозировать его приобретения.

Важность LTV

Для большое значение имеют постоянные клиенты. Затраты на их удержание ниже, чем на привлечение новых. Поэтому чем жизненный цикл клиента длиннее, тем бизнес рентабельнее.

Расчёт этого показателя позволяет выявить, какие способы привлечения покупателей работают наиболее эффективно. Он позволяет отказаться от неэффективных. И также даёт возможность составить «портрет покупателя», то есть каков возраст, пол, социальный статус основных клиентов. Важно стремиться к увеличению показателя LTV по сравнению с затратами на привлечение покупателей.

Отдельно необходимо анализировать клиентов, приносящих наибольший доход. Это позволяет определить, какую группу потребителей они представляют. Маркетинговый анализ поможет определить оптимальные рекламные каналы и правильную подачу информации. Кроме того, позволит пересмотреть ассортимент продукции или услуг, избавившись от пользующихся минимальным спросом и добавив те, что интересны постоянным покупателям. Это позволит продлить срок их лояльности.

Построение бизнеса, в центре которого находится lifetime value, позволит получить серьёзное конкурентное преимущество.

Простая формула расчёта

Существует несколько методик для расчёта LTV. Конкретный выбор зависит от специфики бизнеса. Для расчёта с применением самого простого способа исчисления нужно мало информации. В простоте заключается её преимущество. Недостатком же является получение только базовой информации. Для того чтобы высчитать индекс LTV, необходимо знать, какой объем дохода принёс компании конкретный клиент за все время сотрудничества. Кроме того, нужно знать, сколько компания потратила на то, чтобы этот покупатель сохранял свою лояльность.

Базовая формула расчёта

В ней за основу берутся средние показатели. Так как коэффициент погрешности применения этой формулы достаточно велик, рекомендуется применять её сегментированно. То есть его можно использовать при проведении маркетингового анализа различных товаров.

В этом случае LTV - это производное трёх показателей: средней продажной стоимости, среднего количества продаж в месяц и среднего количества месяцев сохранения лояльности клиента.

LTV с коэффициентом оттока

Эта методика расчёта показателя применяется в бизнесе, связанном с продажами программных продуктов.

Для этого показатель среднемесячного дохода с покупателя необходимо разделить на уже известный коэффициент оттока.

Если коэффициент оттока равняется 5%, то это означает, что каждый покупатель сохраняет свою лояльность в течение 20 месяцев. Затем он прекращает быть клиентом компании. Если с одного покупателя составляет 100 рублей, то средний доход с каждого клиента составит 2000 руб. (100 руб. Х 20 мес.).

Имея данные по среднему количеству клиентов, перестающих ими быть, и величины можно рассчитать индекс средний ценности жизненного цикла клиента для конкретного бизнеса.

Если сумма, которая затрачивается на привлечение клиента, равняется или превышает ценность, которую он приносит, то такой бизнес нельзя назвать успешным. Необходимо привносить изменения, благодаря которым стоимость привлечения покупателя должна снизиться, а ценность жизненного цикла увеличится. Таким образом, необходимо задуматься о сохранении лояльности клиента компании на максимально возможный срок.

LTV и email-рассылка

Рассылка электронных писем является отличным способом увеличения показателя LTV. При этом простая рекламная информация не будет восприниматься пользователями, и, скорее всего, такое письмо будет удалено. Поэтому следует использовать некоторые хитрости. Например, наиболее ценным покупателям с высоким уровнем LTV можно выслать промокод, который позволит получить хорошую скидку на следующую покупку. Тем, кто тратит меньше средств, можно дать более скромную скидку.

Рассылка должна регулироваться в зависимости от срока лояльности клиента. В первое время следует чаще его знакомить с новинками и акциями. Тем же, кто сохраняет свою верность более года, следует отправлять письма реже и с наиболее ценной для этой категории покупателей информацией.

Необходимо предлагать приобрести сопутствующие товары и аксессуары. Подборка с рекомендованными товарами может быть выслана на электронную почту после того, как клиент что-то купил.

Компании, которые продают программы, доступ к фильмам, книгам и музыке, все чаще предлагают воспользоваться подпиской, которая может быть приобретена на выбранный потребителем период. Подписной сервис позволяет улучшить показатель LTV.

Удерживать клиента всегда проще и дешевле, чем привлекать нового. Поэтому так важно следить за его жизненным циклом.

LTV, или LifeTime value – это важный показатель в маркетинговой деятельности. Безусловно, любая компания хочет успешно работать и эффективно продвигать свои услуги на рынке. Для этого ей нужно уделять должное внимание формированию грамотной маркетинговой политики в интернет-среде и отдавать предпочтение эффективным рекламным стратегиям.

Во многих сферах затраты на привлечение клиента оказываются выше стоимости его покупок. Поэтому работать, в первую очередь, нужно над повышением лояльности потребителей и прикладывать максимум усилий к тому, чтобы человек вновь захотел обратиться в компанию. В данном случае доход от клиента фирма начинает получать только при 2-3 сотрудничестве. Показатель LTV помогает понять, какую сумму будет рационально потратить на привлечение каждого нового покупателя в условиях высокой конкуренции.

Американская компания HubSpot выяснила, какие первые предложения не вдохновляют читателя, а, напротив, заставляют удалить письмо.

В нашей статье мы собрали 5 таких фраз, и способы исправить ошибки.

LifeTime value – что это такое

LifeTime value (англ. пожизненная ценность) является частью SaaS-сферы. Сегодня именно индекс LTV наиболее интересен маркетологам для исследования. В то же время LTV очень непрост, как в вычислениях, так и в оценке и применении результатов. Как же получить LTV и как его использовать?

LTV, или LifeTime value – это сумма денежных средств, которую конкретный клиент предположительно принесет вам в период сотрудничества. Например, стоимость ваших услуг – $100 в месяц, а взаимодействовать с покупателем вы планируете в течение года. Таким образом, его LTV равен $100 x 12 = $1200.

В облачном маркетинге на основе LTV вы подсчитаете сумму, которую можно направить на привлечение новых клиентов. К примеру, если на привлечение одного покупателя, или САС (customer acquisition cost ) вы потратите $100, а его жизненный цикл будет равен $500, после расчетов ваша прибыль составит $400.

Чем выше LTV и чем ниже САС, тем быстрее вы зарабатываете.

Но не все так однозначно. В целом схема правильная, однако, для продолжительной работы это не лучший вариант. Причин этому немало, и одна из них – существенные различия в клиентах.

В первую очередь, вы должны быть осведомлены, какой LTV у всех сегментов потребителей вашей продукции. Если речь идет о SaaS, сегменты выявляются с учетом стоимости пакета услуг. К примеру, LTV Николая, у которого тарифный план в месяц составляет $30, существенно отличается от LTV Михаила с его $200 в месяц. И разница не только в цене.

Благодаря LTV вы можете

Определять реальный ROI по стоимости привлечения нового клиента. За счет LTV вы выделите наиболее эффективные каналы по привлечению платежеспособной аудитории. Безусловно, разумнее улучшить свои маркетинговые каналы на основе прибыли, получаемой от покупателя в течение всего срока сотрудничества с ним, чем на доход от его первоначальной покупки. Соответственно, у вас появится возможность для максимизации пожизненной ценности клиента относительно затрат на привлечение нового (САС). Если вы осуществите это, стратегия по привлечению аудитории полностью изменится.

Не исключено, что вы увидите со своей стороны лишние затраты на данные цели. При этом вы узнаете не только о том, сколько прибыли приносит одна покупка, но и о том, сколько потребитель позволяет вам зарабатывать за все время взаимодействия с ним. Благодаря данным о клиенте с высоким LTV вы точно будете знать, кого таргетировать. Это позволит обойти конкурентов, не располагающих подобной информацией.

Улучшать стратегию удержания клиента. В основе значения маркетинговой кампании (к примеру, той, что превращает случайного клиента в постоянного) не должен лежать текущий доход. Оценка значения должна производиться во влиянии на средний LTV в потребительском сегменте, таргетируемом вами. Как от этого меняется траектория LifeTime value, который приносит средний клиент? Для расчетов вам понадобятся точные аналитические данные. Только в этом случае удастся изучить, как разные маркетинговые мероприятия меняют LTV.

Создавать более эффективные обмен сообщениями, таргетинг и информирование клиентов. Оценивайте свою аудиторию и распределяйте людей в группы, основываясь на LTV. Вы сможете сделать маркетинговые кампании более эффективными, используя персонифицированные сообщения. Важной переменной, применяемой в данном случае, являются виды продукции, которые вы продаете потребителям из разных сегментов.

Совершенствовать поведенческие триггеры. Благодаря использованию кластерных техник вам удастся найти новые поведенческие триггеры, простимулировавшие вашего клиента впервые купить товар. Появится возможность пользоваться подобным поведенческим фактором с новыми потенциальными потребителями, побуждая их к первой покупке.

Улучшать производительность за счет поддержки клиентов. Обратите внимание на своих лучших клиентов. Существенные различия между жизненными циклами потребителей происходят по одной причине – из-за их оттока. Обычно значительные оттоки происходят в сегменте пользователей с низкими тарифными планами. Помните об этом, рассчитывая LifeTime value для каждой категории.

Как было отмечено выше, благодаря LTV удается понять, какую сумму компания может направить на поиск и привлечение аудитории. К примеру, при затратах на среднего пользователя $220 при ожидаемой прибыли в $100 сотрудничать с таким клиентом бессмысленно. Именно поэтому учет оттока для каждой группы покупателей при расчете LTV так важен.

5 LTV-шагов по управлению жизненным циклом клиента

Шаг 1. Сегментируем клиентскую базу.

В основе LTV-маркетинга лежит определение групп клиентов, которые ведут себя примерно одинаково. Для сегментирования аудитории компании пользуются рядом методик.

Нередко применяют классическую сегментацию Boston Сonsulting Group, созданную более 50 лет назад. Согласно ей, покупателей разделяют по группам: «бурые медведи», «спящие сурки», «дойные коровы» и т.д.

Но самая рациональная, позволяющая получить наиболее точные данные – это RFM-сегментация. В основу данного метода положены 3 параметра.

LifeTime value подсчитывают за определенный срок. На него прямо влияет цикл использования продукции фирмы. Иными словами, продолжительность данного периода зависит от частоты покупок. Чем чаще совершаются покупки, тем период подсчета должен быть короче. Например, применительно к продукции, которую приобретают каждый день, этот срок составляет полгода. Если речь идет о дорогостоящих товарах, он длиннее. Так, для реализации одежды период равен одному году, так как ее покупают нечасто.

Показатели (RFM) могут сочетаться по-разному. Все зависит от продолжительности охваченного срока. В дальнейшем показатели нужно распределить по 5-6 крупным сегментам, чтобы было удобно работать. В основу классификации клиентов может быть положено сходство показателя перехода в покупки (transformation rate). Основываясь на анализе совершения приобретений клиентами определенной торговой точки в течение года, вы сможете разработать таблицу по примеру таблицы 1. Месяцы, в течение которых потребители ничего не покупали, обозначены 0, месяцы, в которые покупки были – 1. Клиентов распределили по 5 группам.

На основании данных, указанных в таблице, можно угадать, какова вероятность того, что потребитель из каждой группы купит что-либо в течение определенного времени. К примеру, те, что не определились в действиях, могут приобрести товар в следующем месяце, а могут и не приобрести. При этом клиенты, уже не раз совершавшие покупки, вновь приобретут что-либо, так как, по всей видимости, довольны и ассортиментом, и ценой.

Из всего вышеизложенного можно сделать обоснованный вывод. Так как возможность определить, состоится покупка или нет, применительно к тому или иному сегменту потребителей разная, воздействовать на эти сегменты при помощи маркетинговых методов также следует по-разному.

Следующий этап – выяснение способов управления сегментами и выбор маркетинговых инструментов для каждого.

Шаг 2. Определяем ключевые цели LTV-маркетинга.

Итак, клиенты распределены по сегментам. Далее нужно проанализировать показатели каждого сегмента. Хорошим и очень хорошим потребителям в базе отводится достаточно мало места – 6 % и 2 %. Однако именно благодаря им компании удается продавать большую часть товара (33 % и 30 % от общего количества).

Взяв эту информацию за основу, вы зададите новые цели маркетинга. К примеру, если повысить процент очень хороших клиентов на 0,1 %, продажи увеличатся на 3 %. При этом потребители, которые еще не определились, помогут повысить продажи лишь на 0,6 %.

Вывод – инвестировать лучше в увеличение количества очень хороших клиентов.

Эти сведения помогают ответить на основные вопросы LTV-маркетинга:

насколько качественна клиентская база в соотношении активных и пассивных потребителей (информация отражена в графе «Transformation rate»; здесь это 8 % активных потребителей, что в целом неплохо);
на каких клиентов компания направляет основные средства маркетингового бюджета и сколько (об этом можно узнать благодаря показателю «Доля сегмента в базе»); если средства маркетингового бюджета не распределены по группам, расходы на всех потребителей (и «хороших», и «плохих») будут одинаковыми; при этом фирме не следует тратить около половины бюджетных средств на «спящих» клиентов;
каково соотношение маркетинговых расходов и ценности потребителей для предприятия (стимуляция требуется высокодоходным сегментам базы, отраженным в показателях «Доля сегмента в объеме продаж»);
какой из сегментов нуждается в росте и развитии (в качестве ориентира можно взять «Количество покупок», «Среднюю стоимость покупки» и «Валовую прибыль на активного клиента»);
какие цели преследует собственник бизнеса, сотрудничая с этими потребителями, и на какой KPI направлены его маркетинговые действия (прежде всего, увеличивать нужно количество прибыльных клиентов).

Шаг 3. Управляем жизненным циклом клиентов.

Компании следует изучить жизненный цикл потребителей, то есть разобраться, как осуществляется их переход из одного сегмента в другой. Если вы будете владеть этой информацией, то лучше поймете, какие мероприятия по маркетингу более рациональны. Основу той или иной маркетинговой стратегии и должны составлять способности перехода клиента из сегмента в сегмент. Для этого разрабатывается схема переходов за конкретный срок, к примеру, месяц.

Нужно разобраться в особенностях поведения новых покупателей. Лишь 10 % потребителей повторно приобретают товар или услугу в течение изучаемого срока, переходя из категории новых в категорию хороших клиентов.

Если разница по продажам и доходу между категориями очень существенна, даже малейшее увеличение перехода отразится на продажах. Упущенные продажи находятся именно тут: клиенты переходят в категорию неопределившихся с гораздо более плохими характеристиками.

Из сегмента неопределившихся в группы хороших и очень хороших переходят лишь 7 %. При этом отток из сегмента очень хороших равен 36 %. Из категории неопределившихся прекращают покупать товар или услуги компании 13 % клиентов, уходя в сегмент спящих. Количество просыпающихся составляет лишь 3 %. Если дополнить данные сведения информацией об объемах и суммах покупок, становится ясно, что больше всего компания должна ценить клиентов, жизненный цикл которых прошел через категории хороших и очень хороших. То есть основой для формирования стратегии LTV-маркетинга должно стать распределение потребителей по категориям и осознание того, по какому принципу они переходят из одной категории в другую.

Шаг 4. Устанавливаем цели и разрабатываем стратегии LTV-маркетинга.

На этой стадии определяют, каких целей нужно достичь при работе с тем или иным сегментом. Также здесь формируют маркетинговое предложение, оценивают, по какому каналу и в какое время лучше взаимодействовать с клиентами. Кроме того, компания создает бюджет на маркетинговые цели, определяя, какие суммы на каких потребителей она готова потратить.

В основу данной маркетинговой стратегии положен принцип, в соответствии с которым фирма должна стремиться переводить максимальное количество новых клиентов в категорию хороших, повышать численность данной категории и сохранять показатель на одном уровне в течение длительного времени. Должна вестись грамотная работа над тем, чтобы как можно меньше покупателей уходили в категорию неопределившихся. Учитывая все это, компании следует пользоваться соответствующими маркетинговыми инструментами.

Универсальные маркетинговые инструменты пока не созданы. К примеру, кажется, что скидка 50 % работает всегда. Однако, согласно результатам тестирований, клиенты сегмента «очень хорошие» приобретают продукцию и без скидок. То есть дополнительные стимулы им не нужны. Когда компания предоставляет скидку, она лишь теряет средства и создает ситуацию, при которой в дальнейшем без дополнительных стимулов ей будет трудно продавать товар.

Новые клиенты. Хорошим способом повысить лояльность потребителей станет поощрительный презент, или welcome pack. Продавец вместе с первым заказом присылает маленький подарок и NPS-опросник, что мотивирует клиента к новой покупке.
Хорошие клиенты. Им можно бесплатно доставлять заказы и периодически рассылать письма по e-mail вместе с персональными рекомендациями. Начинать рассылку следует через месяц после того, как клиент в последний раз что-либо купил. Именно в этот период особенно велик риск его перехода в сегмент неопределившихся.
Очень хорошие клиенты. Потребителей данного сегмента нужно поощрять подарками в честь дней рождения. Обслуживать их в call-центре лучше вне очереди или в индивидуальном порядке. У клиентов должен быть персональный менеджер. Все заказы при отправке дополняйте вложениями. Общайтесь с потребителями сегмента очень хороших не чаще, чем раз в полтора месяца.

Данные покупатели обходятся компании с точки зрения расходов на маркетинговые мероприятия дороже всех. Эти затраты в 6 раз превышают расходы на новых клиентов и в 2,5 – на «хорошую» аудиторию. Расходы на каждую отдельную категорию зависят от дохода, который предположительно она должна принести.

Шаг 5. Устраняем ошибки в маркетинге на этапах жизненного цикла клиента.

Начиная использовать LifeTime value в маркетинге, вы можете допустить определенные ошибки, из-за которых проводимые мероприятия будут не столь эффективными.

Стимулирование клиентов, которые только что совершили покупку. Не забывайте о так называемом естественном периоде спроса среди потребителей (временном отрезке, по окончании которого человек вновь настраивается на сделку). Если атаковать клиента, не выждав достаточно времени, он поведет себя неестественно, и после того, как вы перестанете подталкивать его к покупке, параметры лишь ухудшатся. Разумнее будет отследить, по истечении какого периода потребитель вновь приобретает товар, и оставить его в покое до завершения данного срока.
Организационный отрыв маркетинга от остальных подразделений компании. Роль клиентского сервиса сложно переоценить, если речь идет об удержании покупателя в лучшем сегменте. Не тратьте средства на скидки хорошим клиентам. Лучше инвестируйте в качественный клиентский сервис и старайтесь находить индивидуальный подход к каждому потребителю. Если будут соблюдены эти условия, проблем с удержанием хороших и очень хороших клиентов не возникнет. Очень удобно в этом смысле использовать CRM-систему, позволяющую на каждом из этапов взаимодействия с покупателем узнавать, в каком сегменте в данный момент он находится. Если компания будет располагать такой информацией, то обеспечит соответствующий клиентский сервис. Если возникнут трудности на одной из стадий общения с потребителем, вы будете знать, кто этот человек и как с ним работать. Такой подход к клиенту на сегодняшний день – вершина LTV-маркетинга.
Игнорирование влияния каналов привлечения клиентов на их жизненный цикл. По показателю «стоимость привлеченного клиента» или в расчете на одну покупку специалисты по маркетингу обычно определяют, насколько эффективно работают каналы привлечения. Однако лучше ориентироваться на жизненный цикл потребителей, поступивших по разным маркетинговым каналам. Результат в этом случае более достоверен. К примеру, количество клиентов, купивших продукцию во второй раз (то есть перешедших из категории новых в хорошие) и пришедших с каналов сравнения цен на товары, равно 15 %. Доля потребителей, пришедших по каналу «call-центр» – 24 %, по партнерским каналам – 38 %. Отметим, что наиболее затратными по части привлечения клиентов являются именно партнерские каналы.
Невовлеченность топ-менеджмента. Если руководство не интересуется LTV-маркетингом и не понимает, что после его освоения удастся значительно повысить эффективность работы компании, не стоит и пытаться внедрять данную систему. LTV-маркетинг не может быть урезанным. При его внедрении нужно точно выверять параметры, тщательно и эффективно взаимодействовать со всеми категориями клиентов, постоянно проводить тестирования, высчитывать результаты, строить с нуля бизнес-процессы для каждого сегмента. Если компания не готова к этим и другим мероприятиям, не нужно и начинать работать с LTV.

По материалам статьи Юлианы Гордон Как с помощью LTV‑маркетинга найти самых прибыльных клиентов

Методы расчета LTV

Конечно, на первоначальных этапах использования LTV компании придется больше тратить, чем зарабатывать. Расходы, связанные с продвижением товаров или услуг, привлечением и удержанием клиентов неизбежны. Однако рано или поздно рассчитывать показатели по доходам и расходам все же придется. Фирма должна оценивать свою прибыль, то есть разницу между доходами и расходами. Применительно к отдельному клиенту это означает, что он должен приносить больше денег, чем компания тратит на его обслуживание.

LTV - CAC = Profit

LTV – «пожизненная ценность клиента», Customer lifetime value – это вероятная прибыль, которую может принести средний клиент вашей компании на протяжении всего срока сотрудничества. Показатель рассчитывается в финансовом эквиваленте (CLV, LCV, CLTV).

CAC – стоимость привлечения одного потребителя (Cost per customer acquisition). Показатель измеряется в долларах (он же CPA).

Рассчитывают Customer lifetime value, прежде всего, для того, чтобы решить главную задачу – оптимизировать расходы на маркетинг. Нужно управлять расходами, основываясь на информации о каналах притока клиентов, стоимости маркетинговых коммуникаций и значении эффективности расходов для всех каналов в отдельности.

Две формулы расчета LTV – пожизненной ценности клиента

Так выглядит самая простая LifeTime value формула:

LTV = S × C × P × t, где

S – средний чек;
C – среднее число покупок в месяц;
P – прибыльность в процентах от суммы чека;
t – среднее «время жизни» клиента (количество месяцев, в течение которых он приобретает товар).

Применяют и другую формулу:

LTV = (S × C × P) / (1 - R).

Она отличается от предыдущей тем, что «время жизни» в данном случае заменяется процентом ушедших потребителей (R).

Рассчитывают LifeTime value и более сложным методом. ARPU (Avg. Revenue Per User) умножают на среднюю продолжительность жизни (Avg. LiveTime). От полученного показателя отнимают расходы на обслуживание за период его жизненного цикла (Cost to Serve):

LTV = Average Revenue Per User x Average LifeTime of a Customer - Cost to Serve them

ARPU означает средний доход на одного клиента за период. Определяют период на основе жизненного цикла вашей продукции. Если для измерения LifeTime используются месяцы, ARPU показывает, сколько клиент заплатит в течение месяца.

Не очень понятен при расчете показатель ALT (Avg. LifeTime) – среднее время жизни. При вычислениях лучше пользоваться другим коэффициентом – «оттоком» (Churn Rate) или процентом отказов потребителей в течение этого периода. Предположим, общая численность клиентов – 200 человек. Ушло 10. Следовательно, текучка составила 5 %. Выходит, срок жизни является своеобразной единицей, поделенной на отток потребителей в процентном соотношении.

Average Lifetime of a Customer = 1 / Churn Rate.

Роль данного показателя очень велика, поскольку если он возрастает вдвое, жизненный цикл клиента также укорачивается вдвое. Это означает, что средняя прибыль, которую приносит данный потребитель, снижается в 2 раза.

В Cost to Serve включены расходы на инфраструктуру и службу поддержки.

Customer Acquisition Cost – показатель стоимости нового клиента.

CAC = Total cost of Sales & Marketing / No of Deals closed.

По разным оценкам, LTV, к примеру, для недавно созданных компаний и проектов должен быть втрое больше САС (в особенности для SaaS).

Как оптимизировать LTV-стратегию

Ниже показан график, на котором отражены методы балансировки модели

Инструменты для снижения САС:

Viral effects – вирусная реклама.
Inbound Marketing – интересный контент и сообщества привлекают без рекламы.
Free or freemium – бесплатная часть привлекает к вам аудиторию по достаточно низкой цене.
Touthless conversion – сокращение расходов посредством снижения степени участия человека в продажах.
Inside Sales – офисные продажники.
Channels – продажи через партнеров.
Strategic partnerships – стратегические партнерства с компаниями, обладающими клиентской базой.

Инструменты для роста LifeTime value:

Recurring Revenue. Цель – повышение дохода в месяц методом наращивания базы постоянных клиентов и заказов, на которых вы ежемесячно зарабатываете.
Scalable Pricing – масштабируемая ценовая модель.
Cross Sell/Upsell – при наличии большой клиентской базы можно вести дополнительную продажу второстепенных услуг и продуктов.
Product line expansion – экспансия продуктовой линейки.
Lead Gen for 3rd parties – генерация лидов для третьих лиц через партнерские компании.

Инструменты для оптимизации «оттока» Churn Rate:

Оценка лояльности возможна при помощи инструмента Net Promoter Score и вопроса «Какова вероятность того, что вы будете рекомендовать наш сервиc другим?». О том, как использовать этот показатель правильно, читайте в статье
Cohort Analysis, или когортный анализ. Когорта – это группа клиентов, пришедших в течение одного месяца. Жизнь данной группы необходимо отслеживать помесячно.

Всю аудиторию нужно распределять по группам, в зависимости от их целей при пользовании сервисом. Благодаря такому подходу удастся сегментировать клиентов на категории по продолжительности их жизненного цикла.
Метод Customer Satisfaction Index (индекс удовлетворенности потребителей).

Бесспорно, удерживать человека, который уже пользуется услугами сервиса, не так затратно, как привлекать нового. Благодаря приведенным ниже рекомендациям вы добьетесь меньшего оттока клиентов:

Общайтесь с аудиторией в открытом формате.
Пользуйтесь доступными каналами обратной связи и e-mail-оповещениями.
Отвечайте на вопросы через формы и виджеты на сайте.
Исследуйте свою аудиторию, изучайте негативные отзывы и работайте с ними.
Объективно оценивайте недостатки и достоинства вашего продукта, сравнивайте его с аналогами конкурентов.
Не пользуйтесь нерациональными решениями (новыми методами в работе) и непонятным PR.

Поскольку ваша продукция предназначается для людей, перед внедрением нелишним будет протестировать ее на небольшой тестовой группе. Отслеживайте решения, принимаемые вашей командой, и при необходимости вносите свои коррективы.

На что лучше опираться в расчетах: конверсия, ROI или LTV

На какие показатели в маркетинге лучше ориентироваться? По мнению одних маркетологов, оценивать нужно конверсии. Другие считают, что лучше ориентироваться на ROI. Третьи уверены – следует смотреть на индекс LTV.

Важны все три показателя. Ниже мы опишем особенности каждого.

В таблице приведен расчет динамики изменения стоимости конверсии с ростом самой конверсии, расчет краткосрочного ROI по истечении первого месяца, расчет LifeTime value, аккумулятивного ROI (за весь жизненный цикл клиентов) и аккумулятивной прибыли.

Отметим, что некоторые показатели могут быть диаметрально противоположными в разных бизнес-сферах. Главное здесь – анализировать возможные соотношения показателей.

Конверсия

Модель, пожалуй, является самой простой. При речи о конверсии нередко понимают или процент конверсии (% conv), или ее стоимость (CPx). По проценту конверсии можно отследить, с какой скоростью клиент передвигается от одного этапа воронки продаж к другому. На основе стоимости конверсии судят о стоимости продвижения для одного покупателя.

Плюсы модели конверсии

Когда специалисты работают над конверсией, они стараются оптимизировать расходы. Когда процент конверсии увеличивается, стоимость вашей конверсии (СРх) снижается. То есть большая отдача при прежних вложениях обеспечена.

Учтите информацию, приведенную ниже:

Модель конверсии очень проста в вычислении.
При повышении конверсии в Х раз, вы во столько же раз сокращаете ее стоимость. К примеру, при конверсии в 1 % СРх = $100. При увеличении конверсии вдвое (с 1 % до 2 %) СРх снижается вдвое, то есть составит $50. Это очень важно, поскольку вы можете получать намного больше клиентов при прежнем бюджете. Для улучшения конверсии существуют бесплатные способы (к примеру, оптимизация UX определенных страниц сайта).
Стоимость конверсии снижается нелинейными темпами, замедляющимися на каждом последующем шаге. К примеру, когда конверсия увеличивается с 1 % до 1,25 %, ваш СРх снижается со $100 до $80.
Стоимость оптимизации на одного потребителя – $20. При этом когда конверсия повышается с 2 % до 2,25 %, CPx понижается с $50 до $44,4. Стоимость оптимизации при этом равна $5,6.

С большой долей вероятности по истечении определенного времени ваш СРх замрет. Чтобы обеспечить себе постоянное увеличение аудитории, вы все-таки должны будете располагать оборотными средствами для достижения маркетинговых целей.

Минусы модели конверсии

В соответствии с моделью конверсии все конверсии одинаковы. При этом далеко не факт, что при покупке клиентов из каналов (кампаний) с минимальным СРх вы совершенствуете качество приобретаемых потребителей.

Вот основные положения, о которых никогда не нужно забывать:

Зачастую (хотя и не во всех случаях) низкий СРх означает и низкий AMPU (Average Margin Per User). Покупатель должен хотеть приобрести товар. Если отсутствует мотивация, специалист по маркетингу создает ее. Благодаря скидкам, бонусам и т.д. конверсия может значительно увеличиться. Но скидки и бонусы при этом существенно снижают прибыль компании от первой покупки клиента.

Прямая корреляция между понижением СРх и увеличением краткосрочного ROI, как правило, отсутствует.

Выше приведен график, показывающий понижение СРх. При этом short ROI то снижается, то увеличивается. Это происходит потому, что по разным каналам (из различных кампаний) приходят разные покупатели, приобретающие продукцию разного вида, качества и цены.

Не забывайте, что порядка 40-60 % всех клиентов – это one-time buyers, а потому рассчитывать ROI лучше после первой покупки (первого месяца).

Модель конверсии может решать первостепенные вопросы, связанные с привлечением. При этом она совершенно не учитывает жизненный цикл покупателя на дальнейших этапах, следующих за привлечением.

Остановимся на модели LifeTime value. Ее концепция достаточно рациональна. Вы сосредотачиваетесь не на расходах, а на доходе, который принесет вам клиент в течение длительного времени. Наверняка, вы уже поняли, что на основании одной покупки нельзя судить об успешности инвестирования в канал (ни на уровне AMPU, ни на уровне краткосрочного ROI).

Плюсы модели LTV

Благодаря LifeTime value вы узнаете о пороговом рациональном значении для оценки максимально вероятной стоимости потребителя при его покупке. Конечно, тратить на покупку клиента больше суммы, которую он может принести вам в течение своего жизненного цикла, нерационально. Кроме убытков вы в данном случае ничего не получите. В связи с этим в SaaS одним из фундаментальных правил является соотношение: LTV > 3 x CAC.

Вы акцентируете внимание на прибыли покупателя, следовательно, думаете об увеличении прибыльности своей компании в ближайшее время и в будущем.

Из графика понятно, что покупатели с конверсией 2,50 %, 2,75 % и 3,00 % в результате приносят клиентов, LifeTime value у которых вдвое-втрое ниже по сравнению с клиентами с конверсией 2,25 %.

Минусы модели LTV

Ее сложно вычислять. LTV-модель предполагает максимально точный прогноз изменения трех параметров – регулярности и сумм повторных покупок, Gross Margin и Churn Rate. Главная сложность заключается в том, что все эти составляющие могут меняться, пока существует компания. То есть они не являются статичными.
Оптимизация по LTV-модели не всегда приносит наибольшую результирующую прибыль (AccProfit).

На диаграмме отражена прибыль различных когорт. При рассмотрении становится ясно, что наиболее высокий доход у двух когорт – у когорты с самым высоким LTV (476 USD) и у более многочисленной когорты лишь с третьим по размеру LifeTime value (208 USD).

Потребителей, способных принести компании наибольший доход, всегда мало. Если вы будете рассчитывать исключительно на эту категорию, ваши доходы однажды перестанут расти. Вы не сможете и дальше находить нужное количество прибыльных клиентов, то есть развиваться с заданной скоростью.

В связи с этим, используя LTV-модель, вы должны понимать, что по достижении максимального количества прибыльных клиентов придется обратить внимание на кампании (каналы) не с максимальным LTV. Но возможностей для привлечения новых покупателей в них будет больше.

Множество стартапов сегодня предпочитают пользоваться метрикой LTV / CAC, так как в ней учитываются и доходная, и расходная части. Рациональнее использовать ее аналог AccROI = LTV / CAC - 1. Формула демонстрирует взаимозаменяемость показателей. Однако для конверсии 1,50 % мы получаем AccROI = -42 %, при этом LTV / CAC = 0,58. То есть AccROI четко фокусируется на убыточных когортах и сокращает доходы, стимулируя вас к еще более плодотворной работе.

Модель ROI может быть чем-то средним между моделями конверсии и LifeTime value. Однако ROI все же более близка к модели LTV. В ROI всегда учтены и ра?

Мы выпустили новую книгу «Контент-маркетинг в социальных сетях: Как засесть в голову подписчиков и влюбить их в свой бренд».

LTV - это показатель прибыли, которую компания получает от одного клиента за все время работы с ним. LTV – аббревиатура от английского Lifetime Value или Customer Lifetime Value. В русском языке эту метрику называют пожизненной стоимостью клиента.

Больше видео на нашем канале - изучайте интернет-маркетинг с SEMANTICA

Расчет Customer Lifetime Value: для чего это нужно

Метрика LTV очень важна в бизнесе особенно если ваш сайт относится к сегменту E-commerce. Если не учитывать это показатель, вы рискуете упустить прибыль или даже разориться. Обозреватели отмечают, что многие стартапы прогорают еще на начальном этапе, потому что затраты на привлечение клиента превышают показатель Lifetime Value.

Этой проблемы можно избежать, если не фокусировать все усилия только на сделке. Когда начальный этап завершен, нужно помнить о дальнейшей опыте, который получает клиент после конверсии.

Объясним на простом примере. Если вы решили заняться бизнесом, то должны думать об окупаемости. Например, вы шьете одежду на заказ. Если продавать платья по цене ниже себестоимости, вы разоритесь. Такая же ситуация с клиентами. Если привлечение одного клиента обходится вам в 300$, то вы должны разработать стратегию, как получить с него прибыль в размере 9 000$ – 1 200$. Не учитывая пожизненную стоимость клиента вы тратите деньги на ветер.

Что вы получаете при подсчете LTV:

Четко видите ROI по затратам на получение нового клиента.
Понимаете, какие каналы дают вам больше всего выгоды, и на чем нужно сфокусироваться. Так вы сможете более грамотно оптимизировать свои каналы по продвижению, выстроить стратегию на основе текущей прибыли с канала, а не по доходу от его начального приобретения.
Когда вы определяете, у каких клиентов самый высокий LTV, вам проще вычислить аудиторию, которую нужно таргетировать.
Вычисляете способы удержания клиентов.
Видите, как показатель LTV меняется в динамике, с течением времени и под воздействием различных маркетинговых стратегий.
Разрабатываете эффективную систему взаимодействия с клиентами: обмениваетесь электронными письмами и сообщениями, информируйте пользователей по важным вопросам, настраиваете таргетинг.
Определив LTV для каждого клиента, вы можете составить несколько групп в соответствие с этими показателями и распределить по ним клиентов. Это позволяет подбирать и применять разные подходы в работе для каждого сегмента, а персонализированное взаимодействие всегда более эффективно.
Вносите правки в поведенческие триггеры и разрабатываете новые, которые позволяют подтолкнуть клиента к покупке.
Повышаете производительность за счет поддержки клиентов.
Выявляете наиболее ценных клиентов, которым стоит уделить особенное внимание.

Формулы подсчета LTV

Самый простой и очевидный метод посчитать пожизненную ценность – из прибыли от клиента вычесть затраты на его привлечение. Но это грубая и неточная формула. Она не учитывает многие изменяющиеся показатели, например увеличение клиентской базы. Способов вычислить этот показатель существует несколько. Есть простые и сложные формулы, разберем две из них.

Формула №1

Самый быстрый способ подсчета. В этом и заключается его преимущество – показатель можно определить в одно действие, разделив прибыль на количество пользователей.

Недостатки этого метода – полученные данные будут неточными, так как учитываются доходы не со всех пользователей. Например отсеиваются те клиенты, которые уже есть у компании, но еще не принесли прибыли.

Формула №2

Формула простая, для нее необходимо знать всего два значения: количество дней, проведенных пользователем в интернете, и прибыль, которую вы получаете от этого пользователя за день. Формула в это случае выглядит так:

Теперь разложим ее на составные части.

Lifetime . Вы определяете время, после которого пользователь обычно не возвращается в приложение, т.е. период неактивности. Обычно задают значение 1-2 недели. Затем ежедневно отслеживаете пользователей, у которых на сегодняшний день закончился период неактивности и вычисляете число дней от первого посещения до текущего момента. После вы рассчитываете Lifetime – средние показатели по всем пользователям.
ARPU . Чтобы получить этот показатель, разделите значение дневного дохода на количество пользователей.

Умножив ARPU на Lifetime вы получите показатель LTV.

Преимущества формулы:

Простота. Оба показателя рассчитываются легко, а чтобы получить конечный результат, нужно лишь выполнить умножение.
Подсчеты можно проводить регулярно.
Есть возможность рассчитать показатель для каждого сегмента пользователей.

Недостатки формулы:

Результат зависит от периода активности. Так как обычно он определяется экспертно, показатели могут быть усредненными и неточными.
Показатели lifetime и ARPU в данном случае отражают средние значения, а значит при подсчете будет присутствовать погрешность.,
Когда мы считаем Lifetime и ARPU, мы учитываем разных пользователей: в первом случае тех, кто уже вышел из приложения, а во втором – тех кто на текущий момент времени активен.
Показатель ARPU, который мы берем при подсчете, показывает результат лишь для текущего дня, а пожизненную ценность мы должны спрогнозировать на много дней и недель вперед.