Пожизненная ценность клиента. Жизненная ценность клиентов (LTV) в SaaS — расчет через значение оттока Как рассчитать clv жизненная ценность клиента

Для многих компаний весь их бизнес вращается вокруг попыток понять, каких клиентов стоит удерживать, а каких нет. Это привело к тому, что менеджеры из самых различных сфер бизнеса ищут все более сложные способы измерить CLV (пожизненную ценность клиента), чтобы выделить самых перспективных клиентов с точки зрения будущих покупок.

Комментарий V-RATIO : CLV – концепция, приобретшая популярность в силу своей видимой очевидности и простоты. Действительно, если мы знаем, что, недополучив с данного клиента прибыль сейчас, мы приобретаем его «на всю жизнь», почему бы не дать ему немного «заработать» на нас? К сожалению, не все так просто. Хотя бы потому, что если мы не умеем получить «полной прибыли» с клиента сегодня, кто сказал, что ценность нашей услуги (без скидок за якобы «лояльность») так велика, что мы возьмем «недополученное» завтра? Как говорится, «гладко было на бумаге». О некоторых оврагах – эта статья. Если же взглянуть на идею сбора и анализа данных о наших клиентах с точки зрения нового маркетинга, то можно будет разглядеть и ее действительную пользу. Нужно только думать не о том, кому и за что дать дополнительную скидку, а о том, как, зная своих клиентов глубже конкурентов, улучшить свой продукт так, чтобы никаких скидок не приходилось бы давать вовсе.

Бизнес Роя Кардиффа - продажа по почтовым каталогам, причем, он отслеживает продажи по каждому клиенту. Недавно он решил сократить расходы и не рассылать впредь каталоги тем клиентам, вероятность покупки которыми в будущем минимальна.

Его клиентов можно разделить на три категории: те, кто совершил несколько небольших покупок в прошлом году; тех, кто сделал одну покупку, но на значительную сумму; и тех, отношения с которыми носят долговременный характер, но на непостоянной основе.

Который из сегментов должен быть удален из списка рассылки?

По мнению нескольких профессоров Wharton, подробно изучавших вопрос, легкого ответа нет, несмотря на все новые и все более сложные методы измерения так называемой «пожизненной ценности клиента», “Customer Lifetime Value ” (далее - CLV) – текущей ценности вероятных будущих доходов, полученных от конкретного покупателя.

«Для многих компаний весь их бизнес вращается вокруг попыток понять, каких клиентов стоит удерживать, а каких нет», - говорит профессор по маркетингу из Wharton Питер Фэдер, автор книги . «Это привело к тому, что менеджеры из самых различных сфер бизнеса ищут все более сложные способы измерить CLV, чтобы выделить самых перспективных клиентов с точки зрения будущих покупок».

Цель – не только определить таких клиентов, но и «достать» их через кросс-продажи, многоканальный маркетинг и другие тактики, все из которых привязаны к показателям по привлечению, удержанию и статистическим показателям, известным как RFM – время последней покупки, частота и денежная ценность.

«CLV сегодня популярен», - замечает профессор по маркетингу Wharton Ксавье Дриз, соавтор книги «». Хотя CLV совсем не новое понятие (оно давно используется в банках при работе со счетами), концепция приобрела новую жизнь с широким распространением интернета, «которое позволяет компаниям при небольших затратах напрямую контактировать с людьми». CLV, по мнению Дриза, «рассматривает клиентов, как ресурс, из которого компании стремятся получить максимально возможный объем прибыли».

Однако многие компании вдруг осознают, что CLV, являющийся одним из компонентов CRM, - довольно трудноуловимый показатель. Во-первых, его сложно подсчитать с определенной долей точности, во-вторых, сложно использовать.

«Единственная цифра, в которой менеджер может быть уверен, - это текущая прибыльность клиента», - говорит профессор по маркетингу Wharton Джордж Дэй. «И тогда главным становится вопрос: теперь, когда есть вся информация, что с ней делать? Некоторые компании используют ее для разработки специальных программ для различных по своей ценности сегментов. В финансовой отрасли, например, клиенты получают разный уровень обслуживания, в зависимости от размера их счета. Но всегда есть риск, что, поступая так, вы можете обозлить других клиентов».

Более того, очень трудно предсказать, как долго клиент компании останется таковым или оценить его «потенциал роста», - говорит Дэй, - «Компании не знают, насколько прибыльны их клиенты».

Бросая кости

CLV – привлекательная концепция, но в силу ряда причина она часто трудно применима на практике, замечает профессор маркетинга Wharton Дэвид Белл в своей статье Seven Barriers to Customer Equity Management .

CLV, по словам Белла и других, лучше всего работает в отраслях, где высокие затраты на привлечение и удержание клиентов, таких как финансовые услуги, авиалинии и отели. «Он также полезен в ситуациях, где весь бизнес управляется небольшим количеством персонала, и где фирмы могут предлагать бонусы и скидки, чтобы повлиять на поведение клиентов», - замечает Белл. В качестве примера он приводит авиалинии, которые могут дать «ценному» клиенту свободное место в первом классе, что очень важно и приятно для пассажира, но почти ничего не стоит компании.

Сбор информации для CLV может дать определенным компаниям целый ряд преимуществ. Например, индивидуальные данные, собранные отелем помогут определить лучших клиентов и предложить им кросс-продажи других продуктов. Они позволяют маркетологам компании обратиться к определенной группе за информацией. Используя обратную связь, компания может принимать более обоснованные решения, по поводу более эффективного распределения маркетинговых ресурсов. Предположим, собранная информация показывает, что значительное количество посетителей отеля прибывают из Нью-Йорка, и их средний возраст около 50 лет. Отель может использовать эти данные для более точного выхода на целевую аудиторию.

В качестве успеха CLV Белл приводит историю Казино Harrah’s. На базе информации, собранной по программе лояльности, Harrah’s теперь может точно сказать «кто приезжает в казино, куда направляется, зайдя внутрь, сколько времени сидят у разных столов и т.д. Это позволяет оптимизировать как конфигурацию столов в игровом зале, так и всю деятельность».

Другие приводят в пример здравоохранение и кредитные карты, прямой маркетинг и он-лайн рассылки, как направления, способные получить непосредственную выгоду от CLV, частично, потому что они напрямую контактируют с потребителями и легко могут отследить его обратную реакцию. Например, продавцы в фармацевтической отрасли могут использовать собранную информацию, чтобы решить, как часто обращаться к врачам для продвижения производимых их компанией лекарств.

В основном, говорит Дэй, CLV наиболее применим «когда у вас есть база данных с информацией о клиентах и трансакциях. Но если вы работаете, например, через торговые сети, и у вас нет прямого контакта с клиентами, тогда применить это показатель становится гораздо сложнее».

Теперь, когда маркетологи могут собрать более качественную информацию, чтобы определить жизненную ценность клиентов, как эту информацию использовать?

Ответ, по мнению исследователей, такой – «осторожно».

«Люди - все разные», - говорит Белл. «На индивидуальном уровне очень трудно предсказать поведение отдельного клиента. Легче предсказать поведение рыночных сегментов. Мы можем, например, сказать, что в среднем бизнесмены проведут “x” ночей в Хилтоне. Но если мы попытаемся спрогнозировать, сколько ночей проведет в отеле м-р Джоунс, то проблема значительно усложнится».

Одной из трудностей при внедрении CLV, добавляет Белл, является то, что модели прогноза слишком чувствительны к предположениям. Например, модели часто предполагают, как долго клиент сохранит отношения с компанией, и сколько он потратит. Однако некоторые из предположений могут быть неверны. «Просто потому, что я потратил в прошлом году $100, не означает, что и в этом году я потрачу $100», - говорит Белл. «Или, если клиент никак себя не проявляет, это означает, что он временно прекратил использовать продукт или ушел к конкурентам?»

В частности, проблема с оценкой капитализации интернет-компаний состояла в том, что «многие компании делали необоснованные предположения насчет того, сколько стоили их клиенты, сколько стоило их привлечь, и как долго они останутся клиентами в будущем», - замечает Белл. «Подсчет ценности клиентов в долларах очень чувствителен к этим крайне важным допущениям. Любая ошибка, которую вы допускаете, может оказаться фатальной. Иными словами, ваши оценки будут кардинально расходится с реальностью, если хотя бы одно из допущений было неверно».

«Однако многие компании уже используют тот или иной инструмент определения Вашей стоимости, чтобы понять, как к Вам относиться. Если я - обычный клиент, мой звонок поставят в очередь. Если нет – два гудка, и трубку снимает реальный менеджер. Но такой подход предполагает низкую мобильность людей. Вы распределяете их по разным корзинам, и они там остаются. Однако, может быть, если бы Вы лучше относились ко мне в начале, я бы стал более ценным клиентом».

В дополнение, когда фирмы оценивают своих клиентов, они делают выводы, на основе того, что знают. «Информации здесь всегда не хватает. Я же не знаю, чем Вы занимаетесь в других местах. Может быть, у нас Вы тратите $100 в год, а у наших конкурентов - $500», - говорит Белл. «Это недостаток методологии. Вы пытаетесь определить ценность людей, базируясь на информации, которую накопили в ходе его общения только с вами и ни с кем больше».

Какую бы модель не использовала компания, та может дать только точку отсчета в процессе принятия решений, добавляет Белл. «Интуицию и управленческий опыт никто не отменял».

Дэй привод в пример случай с одним производителем крупного оборудования, который выяснил, что обслуживание одного из клиентов не приносит прибыли. «Что делать? Клиент может быть неприбыльным, но на подобных рынках на одного клиента может приходиться до 15% всех продаж. Требуется определенная смелость, чтобы объявить, что вы не можете больше его обслуживать… А еще сложнее спрогнозировать перспективную ценность, ведь вы не знаете, как клиент поведет себя в будущем. Самый большой риск для компании – нечаянно отказаться от клиента, который мог бы стать прибыльным в будущем».

Фэдер предлагает для отдельных моделей CLV игнорировать «присущую людям непредсказуемость». «Эти модели смотрят на прошлое поведение клиентов… Но прошлые трансакции – не лучший и не единственный индикатор для предсказания будущего».

Водные лыжи и очки

Хотя тактики, такие как кросс-продажи и доп. продажи существуют много лет, сегодня их используют еще чаще и агрессивнее, стремясь искусственно увеличить жизненную ценность клиентов, говорит Фэдер. Однако у подобной практики две стороны.

При кросс-продажах компания, продавшая вам водные лыжи, например, постарается продать еще и водные очки. Для маркетологов причина очевидна. «Легче продать кому-то, кого вы уже знаете», - говорит Дриз. «Это попытка максимизировать ценность отношений, которые у вас уже есть». Фэдер, однако, относится к подобной тактике скептически. «Если чье-то поведение в рамках категории случайно, тогда это значит, что вы берете неопределенность в одной категории и дополняете ее неопределенностью из другой категории. Провести между ними устойчивую связь очень трудно».

Дополнительные продажи также могут быть причиной проблем. Возьмем, например, Amazon, который предоставляет бесплатную доставку, если клиент потратил “x” долларов, или после покупки первой предлагает вторую книгу со скидкой. «В примере с Amazon, клиент, возможно, заплатил бы полную цену и за вторую книгу, и ему не потребовалась бы давать скидку», - говорит Фэдер. «Некоторые компании слишком много усилий направляют на доппродажи. Сложно оценить действительный эффект от них. Просто взгляд на объемы продаж не показывает точный объем потенциальной прибыли, который можно напрямую связать с маркетинговыми усилиями».

Тактика продаж, схожая с кросс-продажами, – мультиканальный маркетинг. «Раньше компании имели только одну точку контакта с клиентом», - говорит Фэдер. «Но сегодня есть много разных видов магазинов, плюс интернет, прямые рассылки, колл-центры и пр. И встает вопрос распределения ресурсов. Если один клиент воспользовался интернетом, а второй – колл-центром, должны ли мы относиться к ним по-разному? Ясно, что Вы можете подтолкнуть людей пользоваться интернетом, потому что тот обходится дешевле, чем содержание колл-центра, но кого именно? Какими поведенческими характеристиками отличаются люди, которых можно к этому подтолкнуть? Должны ли вы рискнуть лояльностью людей, привыкших звонить по телефону, и перенаправить их в интернет, или лучше сосредоточиться на менее лояльных клиентах, от которых вы все равно не можете получить полную выгоду?»

Все это сводится к одному, говорит Фэдер – «отдельные тактики дают результат, другие – нет, но в целом очень трудно оценить возврат на маркетинговые инвестиции и привязать их к измерению/управлению CLV. По мере того, как компании испытывают на своих клиентах различные тактики, они непреднамеренно «загрязняют» данные CLV, делая еще более трудным выбор, на ком сосредоточиться в будущем, а кого игнорировать».

Исследования

В недавней работе, озаглавленной Investigating Recency and Frequency Effects in Customer Base Analysis , Фэдер вместе с Брюсом Харди, Чун-Яо Хуанг и Ка Лок Ли рассматривает, как маркетологи, оперирующие с базами данных, оценивали ценность различных групп клиентов в зависимости от их прошлого поведения до широкого распространения CLV. «Самым популярным было распределять клиентов по RFM: времени последней покупки, частоте покупок и денежной стоимости прошлых трансакций», - говорит Фэдер.

RFM восходит корнями к прямому маркетингу, одной из самых прогрессивных отраслей с точки зрения использования концепции CLV. Фэдер и его коллеги хотели понять, как простое измерение RFM связано с более сложными оценками CLV. Может ли оно выступать «главным индикатором» будущих покупок. «Если у вас есть клиент, который купил большую партию товара, но уже давно, и клиент, который купил немного, но недавно, кто из них лучше с точки зрения CLV, а, значит, на ком стоит сосредоточиться?», - спрашивает Фэдер, возвращаясь к первому примеру. «И как соотносятся время последней покупки и частота покупок?»

В своей работе Фэдер и его коллеги предполагают, что простая статистика, такая как частота и время последней покупки, может дать довольно точную оценку будущей ценности, т.е. «на основе ограниченного объема собранной информации, при правильном ее использовании, можно построить прогноз CLV, почти столь же аккуратный, как и на основе полной и детальной истории взаимоотношений с клиентом. Главное – какую именно информацию использовать, и как использовать ее правильно.

В Biases in Managerial Inferences about Customer Value from Purchase Histories: Intuitive Solutions to the Mailing-List Problem , Фэдер признает, что « в реальном мире определение ключевых клиентов до сих пор во многом зависит от интуиции». Другими словами, несмотря на сложные модели и обширную информацию, «менеджеры принимают субъективные решения, каких именно клиентов считать будущим источником доходов компании».

В работе указывается, что почти никем не проводилась работа по оценке способности самих менеджеров «делать верные выводы о потенциале клиентов на базе их истории покупок». Исследователи организовали учебную ситуацию, где участникам эксперимента показали несколько историй покупок ряда клиентов и попросили оценить их.

Мы выяснили, говорит Фэдер, что менеджеры крайне непоследовательны в использовании информации, такой как время, частота и денежная стоимость покупок. Они используют данные в зависимости от того, какая задача перед ними стоит сейчас (например, кого из клиентов включить в рассылку, а кого исключить).

В A Renewable-Resource Approach to Database Valuation , Дриз и Андре Бонфре предлагают «новый взгляд на клиентов». Традиционный CLV смотрит на чистую прибыль, получаемую от одного клиента. При оценке же жизненной стоимости клиента всегда учитывается предположение, что в какой-то момент он уйдет», - говорит Дриз.

Но если вы делаете такое допущение, добавляет он, «вы серьезно подрываете ценность всей базы данных. Если вы попытаетесь оптимизировать ваши маркетинговые действия на основе этой формулы, вы придете к неверным выводам. Да, каждый год Вы теряете определенный процент клиентов, но ведь вы приобретаете новых. Вы должны учитывать это при оценке базы данных». Другими словами, «необходимо максимизировать ценность базы данных, а не клиентов».

В другом исследовании Ноа Ганс профессор Wharton по управлению информацией рассматривает CLV с точки зрения оптимизации: если у компании ограниченные ресурсы, на каких клиентах сосредоточиться?

Ганс построил теоретические модели, рассматривая, как на время, которое клиент работает со средним провайдером услуги, влияет качество этой услуги. «Можно добиться значительно увлечения времени путем повышения качества услуги», - говорит он. Но модель учитывает и другие факторы: Что делает ваш конкурент? Сколько стоит для клиента сменить провайдера? Как развитие технологии влияет на трансакции?

В какой-то момент компания делает вывод, с каким типом клиента она столкнулась. «Затем следует действие – клиенту предлагается определенный уровень продукта или услуги. Например, при звонке в колл-центр ему предоставляется приоритет. Это операционный контроль, используемый компанией, при определении того, что этот клиент получает, и сколько стоит его обслуживание».

Ганс говорит, что хочет использовать маркетинговые модели для повышения качества операционных решений. «Я жду, что кто-нибудь даст мне модель поведения клиентов, как они реагируют на различные уровни обслуживания, тогда я смогу оценить стоимость предоставления услуги определенного качества».

Он приводит в пример кросс-продажи. «Это очень простая проблема. После предоставления услуги вы решаете, стоит ли попытаться совершить кросс-продажу. Например, в кол-центре кросс-продажи удлиняют время одного звонка и заставляют других звонящих дольше ждать. Вы должны определить, сколько кросс-продаж вы хотели бы совершить, сколько это заняло дополнительных ресурсов и так далее.

«При принятии любого решения необходимо принимать во внимание четыре основных маркетинговых фактора: цену, продвижение, продукт и место дистрибуции, которые все относятся к маркетингу, но имеют прямое влияние на всю деятельность компании».

Ганс затронул некоторые из этих вопросов в своей последней работе Customer Loyalty and Supplier Quality Competition . Там есть математические формулы для определения «доли клиента», как функции определения общего уровня обслуживания нашего гипотетического провайдера услуг и его конкурентов.

Там также показано, что существует «стандартный» уровень услуг, которого приходится придерживаться всем конкурентам. «В реальной жизни, такие вещи часто называют «услуги мирового класса», - говорит он. «Например, в колл-центрах общепринятый стандарт – отвечать на 80% звонков в течении 20 секунд». И чем больше на рынке конкурентов, тем выше отраслевой стандарт.

Если говорить в терминах максимизации CLV, Ганс верит, что для компаний есть смысл отслеживать историю каждого клиента и на ее основе решать, в какую корзину его поместить. «Тогда на основе ваших выводов насчет характеристик данной корзины, вы можете принять решение, как лучше всего относиться к этим клиентам. Но вам следует помнить, что каждый раз, когда клиент к вам приходит, вы на самом деле не знаете, что он за клиент. Так что оптимальным для вас решением будет всегда учитывать вашу неполную осведомленность насчет возможной реакции клиента».

Маркетинг совместного творчества (со créative marketing) - управление взаимодействием фирмы и клиентов, в ходе которого происходит консолидация ресурсов участников для совместного создания дополнительной ценности.

Концепция пожизненной ценности клиента

Клиенты - это главный источник доходов компании. Они представляют как сегодняшнюю ценность, так и ценность в виде источника потока денежных средств в будущем. Компании стремятся сформировать долгосрочные отношения с клиентом, надеясь на увеличение чистого денежного потока в течение всего периода сотрудничества с клиентом.

Пожизненная ценность клиента (CLV, customer lifetime value) представляет собой дисконтированную величину денежных потоков, созданных за время сотрудничества с клиентом. CLV - это широко применяемый, используемый в финансовом менеджменте показатель чистой приведенной стоимости (NPV, net présent value). В отличие от NPV в данном случае текущая стоимость будущих денежных потоков относится на взаимоотношения с клиентом. CLV рассчитывается, как правило, на уровне индивидуального клиента либо сегмента потребителей. Это позволяет выделить различия между клиентами и узнать, кто из них более или менее прибылен, а не только найти общую прибыльность компании в целом. Кроме того, в отличие от NPV CLV допускает, что в течение жизни клиент может уйти к конкурентам (уровень удержания).

Определение подсказывает следующую формулу для количественного нахождения значения CLV :

где р, - цена, заплаченная потребителем в момент времени г; с1 - прямые издержки обслуживания клиента в момент времени г; I - коэффициент дисконтирования; г( - вероятность осуществления потребителем повторных закупок или уровень удержания; АС - затраты на привлечение потребителя; Т - горизонт оценки С1У.

Пример

Предположим, стоимость привлечения в расчете на одного клиента составила 20 руб. (стоимость почтовой рассылки). В течение первого года прибыль от одного клиента составляет 50 руб., 100 руб. - в течение второго года, 125 руб. - в течение третьего года и далее по 100 руб. в течение всех последующих лет. Вероятность совершения потребителем повторных покупок составляет 80%. Коэффициент дисконтирования равен 20%. Мы можем посчитать СьУ* среднего клиента:

СЬУ = 50: 1,2 + (100 х 0,8) : 1,202 + (125 х 0,6) : 1,203 + + (100 х 0,8) : 1,204 + (100 х 0,8) : 1,205 - 20 = 147,96.

Гупта и Леман показали, что применение ожидаемого срока жизни потребителя обычно завышает СЬУ, иногда довольно существенно. Они также показывают, что если маржа т = (р - с) и уровень сохранения клиентов остаются неизменными, а для расчетов используется неограниченный временной горизонт, СЬУ можно упростить и представить в следующем виде:

где т - прибыль от клиента за данный период времени; г-коэффициент удержания клиентов; I - ставка дисконтирования.

Пример

Предположим, средняя выручка от клиента составляет 6 000 руб. в год. Рентабельность клиента - 15%, затраты на привлечение составляют 50 руб. Уровень удержания клиента 80%. Примем коэффициент дисконтирования равный 12%. Тогда СЬУ = (6000 х 0,15) х 0,8: (1,12 - 0,8) - 50 = 2200 руб.

Как видно из рассмотренных формул, пожизненная ценность клиента зависит от трех факторов:

• 1) уровня удержания;
• 2) временной стоимости денег;
• 3) доходности клиента с учетом затрат на привлечение и изменение ее в течение всего периода сотрудничества.

Первые два параметра отражены в множителе ^ +* ~ г > который называется коэффициентом прибыли от клиента. Из формулы видно, что чем выше коэффициент удержания, тем выше коэффициент прибыли. Ставка дисконтирования - это стоимость капитала компании, которая отражает меру риска и среднюю норму доходности капитала. Чем выше ставка дисконтирования, тем ниже коэффициент прибыли. В целом, зависимость коэффициента прибыли от изменения ставки дисконтирования и коэффициента удержания показана в табл. 7.1 .

Таблица 7.1.

Коэффициент прибыли, как правило, находится в диапазоне от 1 до 4,5. Повышение уровня удержания на 30% увеличивает прибыль в 3,2-4,5 раза.

Третий параметр, влияющий на CLV, - доходность клиента с учетом затрат на привлечение и изменение ее в течение всего периода сотрудничества (рис. 7.1).

Рис. 7.1.

Увеличение совокупной доходности клиента обеспечивается тремя группами мероприятий:

• 1) более эффективным привлечением, т.е. снижением длительности привлечения и величины затрат на привлечение;
• 2) увеличением доходности клиента (кросс-продажи, частота покупок и размер покупки);
• 3) увеличением длительности взаимоотношений с клиентом.

Главная ценность концепции СЬУ заключается в том, что она позволяет сместить фокус анализа с текущих результатов к оценке долговременного благополучия за счет доходов, получаемых от клиентов. В отличие от показателя текущей прибыльности клиентов, который оценивает результаты прошлого взаимодействия с клиентом, СЬУ нацелен на будущее. Данный показатель имеет прогнозный характер и направлен на обоснование управленческих решений. По существу, СЬУ - чистая приведенная стоимость всех будущих денежных потоков клиента. Один из путей оценить будущую доходность и стоимость компании - это оценить ее клиентов.

Несмотря на множество достоинств, которыми обладает данная концепция, СЬУ присущи недостатки, в первую очередь связанные с прогностическим характером, - модели прогнозов слишком чувствительны к допущениям. Например, в моделях предполагается продолжительность периода сотрудничества с компанией и средний размер покупок. Но поведение клиентов очень трудно прогнозировать, и если клиент, в особенности на рынке В2С (табл. 7.2), в этом году потратил 100 руб., не означает, что он потратит такую же или большую сумму в будущем году.

Таблица 7.2. Карта оценки степени клиентоориентированности компании на различных стадиях развития взаимоотношений с клиентом для компаний сферы В2С услуг

Для расчета CLV требуется база данных с информацией о всех клиентах и сделках. Если у компании нет прямого контакта с клиентами и она работает через независимых посредников, то получить достоверную информацию и спрогнозировать поведение клиента становится гораздо сложнее.

Модель СЬУ не учитывает конкурентное окружение. Используя информацию о собственных: клиентах, далеко не все компании имеют доступ к информации о действиях конкурентов в отношении их клиентов. Без этой информации практически невозможно оценить влияние маркетинговых акций на CLV.

Дополнительные продажи также могут быть причиной проблем. Например, компания Amazon предоставляет бесплатную доставку клиенту при сумме заказах долларов или после покупки первой предлагает вторую книгу со скидкой. Возможно, клиент заплатил бы полную цену и за вторую книгу, и ему не потребовалось бы давать скидку. Некоторые компании слишком много усилий направляют на дополнительные продажи. Сложно оценить действительный эффект от них. Просто взгляд на объемы продаж не показывает точный объем потенциальной прибыли, который можно напрямую связать с маркетинговыми усилиями.

В целом, наиболее широко концепция CLV используется в прямом маркетинге, в сфере услуг, страховыми компаниями, банками (в особенности для таких продуктов, как кредитные и дебетовые банковские карты), а также в ситуациях повторяющихся покупок - заправочные станции, рестораны быстрого питания, супермаркеты и розничные.

Стратегии увеличения доходности и продолжительности сотрудничества с клиентом, используемые современными компаниями, весьма разнообразны. Ниже приводятся лишь некоторые, наиболее общие стратегии, направленные на увеличение доли компании в кошельке клиента, стимулирование покупательской активности, увеличение продолжительности сотрудничества и эмоциональной вовлеченности в бренд.

Пример. Увеличение доли в кошельке клиента

Одной из компаний, которая успешно увеличила свою долю в кошельке клиента, является компания Disney. Компания обнаружила, что типичная семья из четырех человек в среднем тратит несколько тысяч долларов для поездки в парк компании во Флориде. В эту сумму включались затраты на авиаперелет, гостиницу, питание в ресторанах и вход в парк. При этом входные билеты занимали лишь небольшую долю в общих расходах. В результате были построены несколько отелей с брендом Disney, открыты рестораны Disney и приобретено собственное круизное судно .

Показатель доли в кошельке клиента позволяет более точно определить тесноту взаимоотношений с клиентом и уровень его лояльности. Например, многие компании пользуются услугами нескольких банков, физические лица также могут иметь несколько кредитных карт. При этом формально числясь клиентами компании, значительную часть покупок они совершают у прямых или косвенных конкурентов. Чтобы получить большую долю участия в бизнесе клиента, компания может разработать специфические услуги, потребность в которых испытывает клиент.

Пример

Компания KLM Cargo (подразделение KLM Royal Dutch Airlines) кардинально изменила свою стратегию - от простого предоставления места в грузовых самолетах до полного цикла управления поставками. Когда KLM Cargo воспринималась просто как поставщик грузового пространства, у нее был риск превратиться в низкодоходное подразделение, которое просто занимается перемещением товаров по воздуху из одной точки в другую. Компания начала предлагать услуги по перемещению скоропортящихся грузов, которые гарантировали непрерывную "охлажденную цепь" от производителя до пункта доставки. Компания предлагает три уровня перемещения охлажденных грузов: обычный свежий, свежий охлажденный и свежий суперохлажденный. Последний предусматривает транспортировку скоропортящихся грузов в специальных контейнерах с регулируемой температурой - от грузовика до склада, до самолета, снова до склада, до грузовика и, наконец, в точку доставки. В результате компании вроде U.S. Florimex, крупнейшего в мире торговца цветами, готовы платить KLM наивысшую цену за перевозку. Кроме того, KLM предоставляет транспорт для перевозки лосося с рыбных ферм в фиордах Норвегии в разные точки в Токио, Осаке, Саппоро, Гонконге и Пекине за 48 часов. Таким образом, бывший поставщик грузового пространства обеспечил себе более прибыльные предложения и добился большей доли в бизнесе своих клиентов за счет стратегического построения пакета предложений".

Перекрестные продажи: количество потребляемых услуг и средняя стоимость чека

Увеличения доходности клиентов можно достичь при помощи стратегии перекрестных продаж. Во многих компаниях уже имеющимся клиентам предлагаются товары-новинки. Кроме того, компании могут предложить клиенту дополнительные товары и услуги. Они также продают дополнительные услуги пакетами. Операторы связи помимо традиционного доступа в Интернет предлагают комплексные пакеты услуг "Интернет + цифровое телевидение". Среди более 200 каналов цифрового телевидения клиентам предлагается самостоятельно сформировать контент. Абоненты могут подключить именно те пакеты телеканалов, которые соответствуют их интересам. В компании "АКАДО" телеканалы распределены по тематическим пакетам: "Кино", "Спорт", "Детям", "Познание мира", "Увлечения", "Микс". Кроме того, компания предлагает за отдельную плату заказать фильмы для просмотра в "домашнем кинозале", а также ряд дополнительных информационных и сервисных услуг.

Стандартный пакет услуг дли малого предприятия и индивидуального предпринимателя в банке может включать:

• открытие расчетного счета;
• обслуживание счета;
• установку электронных систем Банк-клиент / Интернет-Банк;
• обслуживание электронных банковских систем. Дополнительно клиенту на льготных условиях могут быть предложены выпуск бизнес-карты; открытие и обслуживание второго счета (скидка до 25%); годовое обслуживание бизнес-карты (скидка до 25%) .

Многие компании отмечают, что отток клиентов среди тех, кто пользуется несколькими услугами, значительно ниже, чем среди тех, кто покупает одно наименование.

LTV, CLV, CLTV. Названия разные, суть одна. Что это и почему каждый маркетолог должен знать этот показатель? Читайте далее.

Что такое LTV?

LTV (Lifetime Value) - это совокупная прибыль компании, получаемая от одного клиента за все время сотрудничества с ним. Есть также упрощенный вариант русского определения, который кратко характеризует этот показатель, - пожизненная стоимость клиента. Такой перевод встречается чаще всего. Эту метрику также называют CLV (Customer Lifetime Value) или CLTV.

Почему так важно знать LTV?

LTV - это одна из важнейших метрик в бизнесе (особенно E-commerce). Девид Скок, известный венчурный инвестор, в своей статье говорит, что большинство стартапов умирает из-за того, что стоимость привлечения нового клиента (CAC) «перевешивает» пожизненную стоимость клиента (LTV), и выглядит это примерно так:

Как показывает практика, чаще всего такой перевес происходит из-за того, что мы фокусируемся на осуществлении сделки и зачастую забываем об опыте, который получает клиент после конверсии.

Знание LTV поможет вам:

• Определить реальный ROI по стоимости привлечения нового клиента.

  LTV поможет вам сфокусироваться на тех каналах, которые приносят лучших клиентов. Ведь лучше оптимизировать свои маркетинговые каналы на основе прибыли, которую приносит клиент за всё время, нежели на доходе от его начальной покупки. Следовательно, вы можете максимизировать пожизненную ценность клиента по отношению к стоимости привлечения нового (CAC). Сделав это, вы полностью измените стратегию привлечения клиентов.

  Возможно, вы поймёте, что переплачиваете за это. И вы не ограничены знанием дохода с одной покупки, а знаете, сколько получаете с каждого клиента за весь период вашего взаимодействия. Информация о вашем клиенте с высоким LTV также даст вам точное понимание о том, кого вы должны таргетировать. Эта информация в совокупности позволит вам опередить конкурентов, которые не обладают этими данными.

• Улучшить стратегию удержания клиента.

  Значение маркетинговой кампании (например, той, что превращает покупателя, однажды совершившего покупку, в постоянного клиента) не должно быть основано на текущем доходе. Оно должно оцениваться во влиянии на средний LTV в сегменте потребителей, который вы таргетируете. Как это изменило траекторию LTV, который мы получаем со среднего клиента? Чтобы рассчитать это, вам понадобится точная аналитика и тогда вы сможете увидеть, как LTV изменяется под воздействием различных маркетинговых мероприятий.

• Создать более эффективными обмен сообщениями, таргетинг и информирование клиентов.

  Сегментируйте своих клиентов по LTV. Так вы сможете усовершенствовать релевантность маркетинговых кампаний при помощи более персонифицированных сообщений. Важная переменная, используемая здесь - это типы продуктов, которые вы продаете клиентам из разных сегментов.

• Усовершенствовать поведенческие триггеры.

  Используя кластерные техники, вы сможете открыть новые поведенческие триггеры, которые простимулировали вашего клиента сделать свою первую покупку. Вы сможете продублировать этот поведенческий фактор с вашими новыми потенциальными клиентами, подтолкнув их к первому приобретению.

• Улучшить производительность за счет поддержки клиентов.

  Сфокусируйте свое время на особое внимание к самым ценным клиентам.

Существует несколько подходов для подсчета LTV. Есть довольно сложные и запутанные, а есть простые, но менее точные. Ниже приведено четыре формулы, каждая из которых имеет право на существование.

1. Простая формула:

   LTV = доход от клиента - затраты на привлечение и удержание клиента.

   Пример от Topanalytics: 1-я покупка - 200 клиентов, 1500 р. средний чек, стоимость привлечения - 300 р., себестоимость продукции - 850 р.; 2-я покупка - 90 клиентов (допустим, что вторую покупку совершают 45% клиентов), средний чек - 400 р. (т.к. они покупают только расходные материалы), стоимость удержания - 60 р., себестоимость расходных материалов - 50 р.

   При условии совершения одной покупки: Profit1 = 200 * (1500 - 850 - 300) = 300 000 - 170 000 - 60 000 = 70 000 руб. LTV1 = 70 000 / 200 = 350 руб. ROI1 = (70 000 – 60 000) / 60 000 * 100% = 16,7%

   При условии совершения двух покупок: Profitобщий = Profit1 + 90 * (400 - 50 - 60) = 70 000 + 26 200 = 96 200 руб. LTVобщий = 96 200 р. / 200 = 481 р. ROIобщий = (96 200 – 69 900) / 69 900 * 100% = 37,6% Вычислим показатели только для сегмента клиентов, совершивших 2 покупки: LTV2 = LTV1 + 26 200 / 90 = 641 руб. ROI2 = (641 – 360) / 360 * 100% = 78% Обратите внимание, что эта формула является наиболее простой и не учитывает множество деталей, например, прирост клиентской базы.

2. Базовая формула. Этот способ подсчёта является более точным:

   LTV =(средняя стоимость продажи) х (среднее число продаж в месяц) х (среднее время удержания клиента в месяцах)

   Брэд Шугарс из Entrepreneur.com предлагает простой пример расчёта LTV. Член тренажерного зала платит за абонемент 20 $ в месяц в течение 3 лет. $ 20 х 12 месяцев х 3 года = $ 720 в общем объеме выручки или $ 240 / год. Владелец тренажерного зала сможет использовать эту информацию для расчета выгодной стоимости привлечения и удержания.

   Однако, стоит учесть что далеко не все клиенты будут с компанией в течении 3 лет. Обратите внимание, что средние значения всегда неточны. Если вы хотите посчитать действительную пожизненную ценность ваших клиентов, нужно учесть:

   а) Покупку персональных тренировок;

   б) Оплату дополнительных занятий;

   в) Покупку сопутствующих товаров (спорт-бар, оборудование и т.п.)

   Вам также стоит проанализировать данные и корреляцию между теми членами спортзала, которые продолжают покупать абонементы и теми, которые «отваливаются».

3. Фактическая (историческая) формула.

   Это просто сумма общего дохода за всю историю покупок для каждого отдельного клиента. Прибавьте сумму всех покупок (транзакций) клиента к транзакции N, где транзакция N - это последняя покупка, которую совершил клиент в вашей компании. Если у вас есть доступ ко всем данным по транзакциям клиентов, то вы можете легко вычислить это с помощью Excel.

   Итак, LTV = (транзакция 1 + транзакция 2 + транзакция 3... + транзакция N) х долю прибыли в выручке.

   Расчет LTV на основании чистой прибыли в конечном счете и показывает фактическую прибыль, которую клиент приносит вашей компании. Здесь берется во внимание и стоимость обслуживания клиентов, и стоимость удержания, и стоимость привлечения и т.д. В результате получается целый комплекс вычислений, основанный на отдельно взятых данных. Совокупная прибыль, получаемая от одного клиента за все время, даст вам точное понимание рентабельности ваших клиентов на сегодняшний день.

4. Прогнозная формула.

   Алгоритмы прогнозного LTV дадут вам возможность получить более точный показатель LTV за счет прогноза общего дохода, который со временем принесет вам клиент. На практике может быть довольно сложно добиться необходимых условий, учитывая постоянно меняющиеся скидки и т.п. Есть много путей вычисления прогнозного LTV, и многие из них чрезвычайно сложны и запутаны. Ниже приведён один из них.

   LTV = ((T x AOV) AGM) ALT, где T = среднее количество заказов (продаж) в месяц AOV = средний чек ALT = средняя продолжительность взаимодействия клиента с компанией (в месяцах) AGM = доля прибыли в выручке.

Корректно LTV выражать как сумму всех будущих доходов минус все затраты на привлечение и удержание клиентов, приведённых к сегодняшнему дню. Потому что будущие доходы обесцениваются. Однако примите во внимание, что эта формула не может быть абсолютно точной, так как она лишь даёт прогноз.

Известный консультант, специалист по маркетингу и управлению в Великобритании

Техники прогнозирования всегда ограничены в диапазоне точности наших моделей вычисления и вашего доверия.

Вывод

На самом деле все эти формулы должны быть использованы только в качестве отправной точки для понимания ваших клиентов. И, как правило, их необходимо корректировать и подгонять под специфику вашего бизнеса и другие бизнес-показатели. Очень важно делать такие вычисления для того, чтобы понять, насколько ваши клиенты рентабельны и совершенствовать маркетинговые кампании, делая их более эффективными.

Источники:

1. Пожизненная ценность клиента Client Lifetime Value, CLV (Lifetime Value, LTV)

Отток клиентов (Churn, или attrition) — главный враг SaaS бизнеса. Эксперты утверждают: ежемесячный отток клиентов в 1-2% являются нормальным, 3%-4% — высоким, а если ваш churn rate выше 5%, вы должны бросить все, и немедленно сфокусироваться на одной единственной задаче — снижении оттока клиентов.

Это связано с тем, что отток клиентов непосредственно влияет на монетизацию — чем меньше отток, тем выше жизненная ценность клиента (Lifetime Value, LTV), то есть, тем больше денег вам принесет каждый среднестатистический клиент. Соответственно, чем выше отток — тем ниже LTV.

Чем выше отток, тем ниже LTV, и наборот

Вплоть до того, что если ваши затраты на привлечения клиента (CAC) высокие, а среднемесячный доход от клиента (ARPU) — относительно низкий, при высоком оттоке клиентов вы рискуете оказаться в ситуации, когда приобретая новых клиентов, вы в конечном итоге не зарабатываете, а теряете деньги!

Например, ваши средние затраты на привлечение клиента (CAC) = $100, а средний чек (ARPU) = $25/мес. Если клиент перестанет пользоваться вашим сервисом через 3 месяца, то вы попросту потеряете $25 на каждом таком клиенте! ($25*3 — $100 = -$25). В такой ситуации не важно*, как много клиентов приведет ваш отдел маркетинга или продаж — вы все равно будете терять деньги. (*на самом деле важно — чем больше новых клиентов вы привлечете, тем больше убытков сгенерируете 🙂

Поэтому начните мерять скорость оттока клиентов (churn rate) ежемесячно, используя простую формулу:

Ваши действия должны быть направлены на то, чтобы значение Сhurn Rate снижалось (или хотя бы не увеличивалось) из месяца в месяц. (Конечно, измерение Churn Rate станет полезным и необходимым, когда количество ваших постоянных клиентов достигнет по крайней мере нескольких десятков (для B2B SaaS) или сотен (для B2C SaaS). До этого момента, вы скорее всего, будете находиться в поисках правильной бизнес-модели, и для вас будут более важны другие показатели, в частности, качественная обратная связь от клиентов).

Именно значение Churn Rate позволит вам определить жизненную ценность клиента (LTV) — то есть ту сумму денег, которую в итоге заплатит вам среднестатистический клиент.

Многие не до конца понимают суть значения LTV, пытаясь вычислять его довольно экзотическими (и неправильными) способами, например так: поделить общую сумму продаж на сегодняшний день на общее количество клиентов на сегодняшний день.

На самом деле все гораздо проще:

Когда я первый раз увидел эту формулу, она тоже показалась мне совершенно не понятной. Действительно, ее не совсем просто понять интуитивно. Вот вам простое объяснение:

предположим, ваш Churn Rate составляет 5% в месяц. То есть — каждый месяц вы теряете 5% старых клиентов. Фактически, это означает, что с вероятностью 5% (1/20) любой из ваших клиентов может прекратить подписку в каждом месяце. Другими словами: каждый из ваших клиентов, в среднем, платит вам 20 месяцев, после чего прекращает подписку.

Теперь все просто. Если среднемесячный чек клиента (ARPU) составляет $25, то в среднем каждый клиент заплатит вам суммарно $25 * 20 = $500.

Давайте сравним расчет c нашей формулой:

LTV = ARPU / Churn Rate = $25 / 5% = $25 / (1/20) = $25 * 20 = $500.

Таким образом, зная ваш средний чек (ARPU) и измеряя значение оттока, вы в каждый момент времени будете знать, какова же средняя ценность клиента (LTV) в вашем бизнесе. Тайна правильного расчета LTV разгадана!