5 простых способов рассчитать жизненную ценность клиента (LTV)

Материалы для скачивания
3.47 Mb

Среди всех маркетинговых показателей есть особенный, который измеряет прибыль от клиента в течение его жизненного цикла. Правильно рассчитав эту метрику, бизнес сможет узнать, сколько тратить на привлечение клиента, чтобы не работать в убыток. Также этот показатель раскрывает особенности поведения клиента в динамике и дает ценные инсайты, как его удержать. 

Знакомьтесь — жизненная ценность клиента.

бонус для читателей

Полезные дашборды для маркетологов от OWOX BI

Скачать материал

Содержание

Что такое жизненная ценность клиента

Жизненная ценность клиента (англ. customer lifetime value, LTV или CLV) — это общая прибыль, которую вы получите от клиента в ходе его сотрудничества с вами. Этот показатель помогает прогнозировать будущие доходы и измерять долгосрочный успех в бизнесе. Более того, он помогает оценить, сколько нужно инвестировать, чтобы удержать клиента.

Согласно журналу Forbes, вероятность того, что вы продадите продукт или услугу новому потребителю составляет 5–20%, тогда как вероятность продажи его существующему покупателю составляет около 60–70%.

Удержание клиента обойдется намного дешевле. Таким образом, успешные маркетологи всегда разрабатывают планы удержания и побуждения к новым покупкам. Некоторые расчеты LTV позволяют прогнозировать прирост прибыли компании, основываясь на данных о покупках ваших клиентов, их типичного поведения и особенностей ваших рекламных кампаний.

Показатель LTV дает ответы на следующие вопросы:

Вопросы, на которые отвечает LTV

Рассмотрим несколько примеров того, как крупные компании использовали этот показатель.

LTV кейсы

Еще в 2013 году, по оценке исследования потребительского поведения, покупатели с подпиской Amazon Prime тратили 1340 долларов в год на шоппинг в Amazon, что вдвое больше, чем покупатели, которые не пользовались Prime аккаунтом. Основываясь на показателе жизненной ценности клиента, компания Amazon начала уделять больше внимания клиентам с Prime аккаунтами и значительно повысила прибыль за следующие четыре года.

Netflix также извлекли ценный инсайт из расчета LTV. В 2007 году компания обнаружила, что типичный подписчик оставался с ними в течение 25 месяцев. Их LTV составлял 291,25 долларов. Менеджеры компании поняли, что их зрители нетерпеливы и большинство из них отказывается от сервиса, когда приходится долго ждать желанный DVD. Проанализировав статистику, компания Netflix решила внедрить онлайн-трансляцию, чтобы развлечь пользователей, пока они ждут свою доставку. В результате компании Netflix удалось повысить вовлеченность зрителей на 4% и при этом отдать в прокат миллиардный DVD. Вскоре они почти отказались от DVD-продаж, начав полномасштабную экспансию в сети.

Пример компании Starbucks показал, что, если повысить индекс удовлетворенности, показатель жизненной ценности клиента и прибыль тоже увеличатся. Чтобы узнать, сколько им можно тратить на привлечение любителей кофе, Starbucks рассчитали средний LTV (кейс Business Insider) несколькими формулами. И эта цифра впечатляет — $14 099!

Примеры выше доказывают, что показатель жизненной ценности клиента существенно влияет на бизнес.

OWOX BI поможет объединить данные из разных систем: действия пользователей на сайте, звонки и заказы из CRM, email-рассылки и расходы на рекламу. Вы сможете настроить сквозную аналитику и автоматизировать отчеты любой сложности: по рекламным кампаниям, когортному анализу, ROPO, CPA, ROI, ROAS, LTV, САС, атрибуции и многие другие.

Как посчитать LTV

Есть много способов рассчитать жизненную ценность клиента, и выбор зависит от типа бизнеса и индустрии. Мы выбрали пять методов расчета, от простых к сложным.

Подходы к расчету LTV

Исторический и когортный подход к расчету LTV

Для исторического подхода нужны только данные о предыдущих покупках, так как формула рассчитывает жизненную ценность, исходя из прибыли от покупок в прошлом. Для расчета «исторического» LTV можно использовать показатель среднего дохода с клиента (ARPU) (способ 1) или когортный анализ (способ 2).

Способ 1

Исторический подход к расчету LTV

Предположим, 20 человек принесли $1240 прибыли за 3 месяца. Средняя прибыль за этот период будет:

ARPU (3 мес.) = $1240 / 20 = $62

Посмотрим, что принесут нам эти люди через год:

ARPU (12 мес.) = ARPU (3 мес.) × 4 = $62 × 4 = $248 в год с клиента

Используя исторический подход, мы получили ARPU за один год — $248. Давайте посмотрим, что мы можем сделать, используя следующий способ.

Способ 2

Когортный анализ — это продвинутый подход ARPU. Когорта — это группа пользователей, которые имеют похожие характеристики и совершили первую покупку в течение одного и того же периода. С помощью когортного анализа, вы рассчитываете средний доход от группы, а не от пользователя.

Используя пример выше, мы рассчитали ARPU в месяц для когорты с января 2018 года и когорты с марта 2018 года и внесли их в таблицу. Таким образом, сумма всех ARPU за период общения с компанией и будет отражать LTV. Удобно, не так ли?

Когортный подход к расчету LTV

Кроме того, когортный анализ может помочь вам определить количество лояльных клиентов, повысить жизненную ценность клиента, определить точки падения интенсивности покупок, точнее оценить эффективность рекламных кампаний.

Читайте также: что такое когортный анализ и для чего он нужен. Какие возможности и ограничения у когортного анализа в Google Analytics. Как проводить анализ когорт в Google Sheets 4 способами.

Недостаток исторического подхода

Оба эти способа просты, но они не могут быть использованы для прогнозов. Исторический подход действителен только в том случае, если ваши клиенты имеют схожие предпочтения и остаются с вами в течение одинакового периода времени. Но эти способы не учитывают изменения в их поведении. Поэтому, если интересы пользователей меняются и они по-другому осуществляют покупки, нужен другой метод расчета LTV.

Прогностический подход к расчету LTV

Этот подход нацелен на моделирование потребительского поведения и прогнозирование того, что клиент сделает в будущем. Данный подход точнее исторического расчета, потому что в нем используются алгоритмы прогнозирования общей ценности клиента. Наряду с прошлыми покупками этот подход учитывает действия пользователя. Учтите, есть много способов прогностического расчета LTV. Ниже мы рассмотрим один из самых доступных.

Способ 3

Этот расчет LTV может показаться сложнее остальных, но он более точный. Вам также необходимо будет дополнительно рассчитать некоторые метрики для формулы:

Прогностический подход к расчету LTV

Теперь разберемся, как рассчитать все метрики для формулы. Ниже пример расчета с данными за 6 месяцев.

Сначала считаем среднее количество транзакций (T).​

Период: 6 месяцев

Общее количество транзакций: 120

T = 120 / 6 = 20

AOV — средняя стоимость заказа или средний доход от каждого заказа за период.

Общий доход (например, в ноябре): $12,000

Количество заказов: 20

AOV = $12,000 / 20 = $600

AGM — средний коэффициент прибыли, которой показывает, какая часть каждой продажи является вашей фактической прибылью, а какая является себестоимостью (выражается в процентах). Нам нужно выполнить двухшаговый расчет, чтобы получить метрику AGM.

Определяем коэффициент прибыльности (GM) в процентах в месяц:

Формула расчета коэффициента прибыльности (GM)

К примеру, общий доход в ноябре: $12,000

Себестоимость: $8,000

GM (%) = (($12,000 — $8,000) / $12,000) × 100 = 33%

Рассчитываем средний показатель за период:

Рассчитываем коэффициент прибыльности за период, суммируя все показатели среднего коэффициента прибыльности по месяцам. Получившееся число делим на количество месяцев и получаем средний показатель:

AGM = 1.71 / 6 = 0.285, or 28,5%

ALT — средний жизненный цикл клиента, который показывает, как долго он оставался с вашей компанией.

Чтобы узнать это число, используем формулу ниже:

Формула расчета ALT — средний жизненный цикл клиента

Чтобы узнать коэффициент оттока клиентов, используйте формулу ниже:

Формула расчета коэффициента оттока клиентов

Предположим, у вас было 200 клиентов в начале ноября и 150 в конце ноября.

Коэффициент оттока (%) = (200 — 150) / 200 = 50 / 200 = 0.25, или 25%

ALT = 1 / 25% = 1 / 0.25 = 4 месяца

Наконец, у нас есть все метрики для нашей прогностической формулы LTV:

  • Среднее количество транзакций в месяц (T) = 20​
  • Средняя стоимость заказа (AOV) = $600
  • Средний коэффициент прибыли (AGM) = 28,5%
  • Средний жизненный цикл клиентов в месяцах (ALT) = 4 месяца

LTV (общий) = 20 × $600 × 28.5% × 4 = $1,368,000

Теперь мы должны принять во внимание общее количество существующих клиентов на конец последнего месяца, то есть ноября. Их было 150.

Прогностический LTV = $1,368,000 / 150 = $9,120

Слабые стороны способа 3

Хотя этот подход лучше, чем исторический, вы все равно должны учитывать, что прогнозы могут ввести в заблуждение. Мы только предполагаем продолжительность жизненного цикла клиентов на основе ежемесячных данных. Для более точного результата следует скорректировать показатель LTV в соответствии со своей отраслью и бизнес-стратегиями.

бонус для читателей

Полезные дашборды для маркетологов от OWOX BI

Скачать материал

Традиционный подход к расчету LTV

Способ 4

Если у вас нет годовых объемов продаж, вы можете использовать традиционную формулу расчета. В ней учитывается размер скидки, средний коэффициент прибыли на срок жизни одного клиента и коэффициент удержания.

Формула выглядит так:

Традиционный подход к расчету LTV

GML — средняя прибыль от клиента в течение срока его жизни.

GML = Коэффициент прибыли (%) × Средний общий доход на одного клиента

Валовая прибыль: 28,5% (из примера выше)

Средний общий доход: $600 (из примера выше)

GML = 0.285 × $600 = $171

R — это процент людей, совершивших повторную покупку в течение определенного периода, по сравнению с таким же предыдущим периодом. Для расчета месячного значения R понадобятся следующие цифры:

Процент людей, совершивших повторную покупку в течение определенного периода

Предположим, что в ноябре у вас было:

  • CE = 250
  • CN = 50
  • CB = 220

R = ((250 — 50) / 220) × 100 = (200 / 220) × 100 = 0.9 × 100 = 90%

D — размер скидки. Мы возьмем стандартную ставку 10%.​

Теперь у нас есть все необходимые метрики для расчета традиционного показателя LTV:

LTV = $171 × (0.9 / (1 + 0.1 — 0.9)) = $171 × (0.9 / 0.2) = $171 × 4.5 = $769.5

Эта формула охватывает все возможные изменения дохода в течение определенного периода. Чтобы учесть инфляцию, каждый последующий период должен быть скорректирован по примеру скидки.

Запись вебинара
Методы расчета LTV в Retail и Subscription бизнесах

Жизненная ценность клиента в Google Analytics

Многие маркетологи пользуются Google Analytics для отслеживания необходимых данных. В этом сервисе есть функция для расчета ценности пользователей по показателям вовлеченности и дохода с учетом сессий за 90-дневный период.

Способ 5

Отчет LTV в Google Analytics показывает, как менялся доход с пользователя, совершившего конверсию, рассчитывая этот показатель на просмотрах страниц, достижении целей, событиях и трендах. Вы выбираете вкладку Общая ценность, и Google Analytics формирует этот отчет для вас.

Отчет LTV в Google Analytics

Что следует учесть:

  • Это относительно новое дополнение (выпущено в 2017 году), которое не предусматривает длительный срок жизни клиента. Вместо этого Google Analytics делает выводы на основе последних 90 дней.
  • Платформа Google Analytics работает на базе файлов cookie. Если пользователь отказывается от отслеживания cookie-файлов, вы не сможете отследить его данные.
  • Google Analytics подсчитывает количество лидов и подписчиков по всем каналам. Это означает, что вы не сможете точно узнать, сколько денег тратит каждый пользователь без дополнительной обработки данных.
  • Google Analytics не может четко определить, какой клиент совершает повторную покупку. Невозможно проверить, потратил ли он 100 или 1000 долларов без дополнительных данных.

Google Analytics — эффективный инструмент для сбора данных, но для расчета LTV требуются данные о реальных клиентах и их покупках из CRM, а эта информация по умолчанию недоступна в GA. Чтобы объединить действия пользователей на сайте, звонки и заказы из внутренних систем, email-рассылки и расходы на рекламу, вы можете использовать OWOX BI. Сервис поможет вам автоматизировать отчеты по LTV и любым другим метрикам.

Наши клиенты
растут на 22% быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо

Когда о показателе LTV можно не беспокоиться?

Нет такого понятия, как «среднестатистический» или «нормальный» показатель жизненной ценности клиента. Для бизнеса всякий LTV хорош, пока он приносит доход. Вам стоит сосредоточиться на том, как с помощью инсайтов увеличить прибыль.

И если вам нужен знак свыше, вот несколько интересных фактов: если показатель LTV в три раза превышает стоимость привлечения клиентов (CAC), все идет хорошо. Если нет — нужно срочно пересмотреть свою маркетинговую стратегию.

Идеальное соотношение LTV и CAC

Читайте также: как компания boodmo построила эффективную модель отношений с клиентами, оптимизировала рекламные затраты и увеличила LTV.

Расчет LTV сделан. Что дальше?

Если расчет LTV окончен, попробуйте рассчитать по другой формуле или поискать инсайты.

Сравните результаты CLV со стоимостью привлечения клиентов, чтобы понять насколько эффективны ваши маркетинговые усилия:

  • Если LTV выше, чем стоимость привлечения, значит, у вас много повторных покупок или ваши усилия по удержанию клиентов оправдывают себя. Однако, эта интерпретация зависит от отрасли и показателя прибыльности компании.
  • Если вы видите, что ваши затраты составляют небольшую часть валовой прибыли (т. е. ниже 10%), значит вы тратите недостаточно средств на маркетинг. В таком случае следует инвестировать больше, чтобы расти.

Но что, если ваш LTV равен или близок к вашим затратам на привлечение? Это говорит, что бизнес тратит почти столько же на клиента, сколько получает. Подобную стратегию используют, когда хотят привлечь новых клиентов. В других случаях это звоночек, чтобы основательно разобраться с маркетингом.

Для улучшения показателя LTV можно использовать сегментацию пользователей с помощью OWOX BI Pipeline. Это поможет лучше понять своих покупателей. Здесь скрываются инсайты о том, как и что именно ему нужно предложить. А это — прямой билет к улучшенному LTV.

Читайте также: как объединить online-данные с информацией из CRM, чтобы сегментировать клиентов и использовать сегменты для персонализации рекламы и коммуникаций в каналах директ-маркетинга.

Итоги

Жизненная ценность клиента может быть интерпретирована по-разному. Но этот показатель действительно поможет вам найти баланс. Вы узнаете, сколько нужно инвестировать, чтобы сохранить существующих клиентов и получить новых.

Исследование от Criteo обобщает преимущества мониторинга LTV для бизнеса любого размаха:

Преимущества мониторинга LTV для бизнеса

В этой статье мы поделились кратким обзором способов расчета LTV. Если у вас есть вопросы или вы хотите, чтобы команда OWOX BI помогла вам понять, как повысить жизненную ценность клиентов, свяжитесь с нами.

ПОЛУЧИТЬ КОНСУЛЬТАЦИЮ

Конечно, есть и другие показатели, которые необходимо учитывать для оптимизации затрат. Но один лишь расчет жизненной ценности подскажет вам, как улучшить бизнес по всем направлениям. Учитывая LTV, вы сможете повысить лояльность клиентов и увеличить продажи.

Использованные инструменты

Часто задаваемые вопросы

Открыть все Закрыть все
  • Что такое LTV (жизненная ценность клиента)?

    Жизненная ценность клиента (англ. customer lifetime value, LTV или CLV) — это общая прибыль, которую вы получите от клиента в ходе его сотрудничества с вами.
  • Зачем считать LTV?

    Этот показатель помогает прогнозировать будущие доходы и измерять долгосрочный успех в бизнесе. Более того, он помогает оценить, сколько нужно инвестировать, чтобы удержать клиента.
  • Как посчитать LTV?

    Есть много способов рассчитать жизненную ценность клиента, и выбор зависит от типа бизнеса и индустрии. Мы выбрали пять методов расчета, от простых к сложным, и подробно (с формулами и примерами) описали их в этой статье.