Il Customer Lifetime Value è una metrica davvero molto importante per il Digital Marketing, soprattutto per le aziende che commercializzano i propri prodotti o servizi in maniera ricorrente.
Riuscire ad estendere il rapporto di mutua fiducia ed interazione fra un brand ed un cliente è indubbiamente un fattore cruciale per verificare lo stato di salute complessivo di un business.
Come abbiamo visto anche qui, il CLV è il valore che un cliente genera nel corso dell’intera sua relazione con una azienda. In altre parole, il CLV fornisce un’indicazione chiara sui ricavi medi che un cliente può potenzialmente generare nel corso della sua relazione con un brand.
Attraverso un’analisi dettagliata del suo andamento, è possibile, infatti, prevedere e, quindi, pianificare le successive azioni commerciali e promozionali da implementare, al fine di riallinearsi costantemente e compiutamente con le reali esigenze del proprio target di riferimento.
In questo articolo, oltre a rivederne insieme le principali caratteristiche e le modalità di calcolo, passeremo a rassegna le più importanti best practice per migliorare il Customer Lifetime Value, evidenziando criticità ed aree di miglioramento su cui intervenire.
Come calcolare il Customer Lifetime Value
Il Customer Lifetime Value viene calcolato moltiplicando le vendite medie per la frequenza di acquisto e per la durata media della relazione fra azienda e cliente, al netto dei costi aziendali diretti, ovvero di tutte le spese dirette associate alla produzione, promozione e consegna di uno specifico prodotto o servizio.
Le vendite medie (Average Sale) si ottengono dividendo i ricavi totali delle vendite (Total Sales) per il numero di vendite (Number of Sales), la frequenza di acquisto (Purchase Frequency) dividendo il numero di vendite in un anno per il numero di clienti unici e, infine, la durata media della relazione fra brand e cliente (Customer Life Expectancy) si ricava dall’analisi dei dati storici a propria disposizione.
La formula è la seguente:
CLV = (Average Sale x Purchase Frequency x Customer Life Expectancy) – Direct Costs
Average Sale = Total Sales / Number Of Sales
Purchase Frequency = Annual Number Of Purchases / Unique Customers
Esempio di calcolo del CLV
Per essere ancora più chiari, proviamo a fare un esempio. Immaginiamo di dover calcolare il CLV dei clienti di un E-commerce, che vende, ad esempio, prodotti di cancelleria online
Per prima cosa, è necessario raccogliere i dati storici dei nostri clienti, ad esempio, degli ultimi tre anni, esaminando, in particolare, quelli relativi ai clienti che lo sono stati almeno per un anno.
Per prima cosa, analizziamo le transazioni effettuate, misurando, in particolare:
- il valore medio dell’ordine, sommando il valore di tutte le transazioni effettuate dai clienti nel corso dell’anno e dividendo per il numero totale di ordini inoltrati. Supponiamo che il valore medio dell’ordine sia pari a 10€;
- la frequenza di acquisto, dividendo il numero totale di ordini effettuati dai clienti nell’anno per il numero di clienti attivi. Supponiamo che la frequenza di acquisto sia pari a 2;
- il Customer Life Expectancy, calcolando la differenza tra la data del primo acquisto e la data dell’ultimo acquisto per ciascun cliente (facendo la media di queste differenze, otterremo la durata media della relazione con il cliente). Supponiamo che il Customer Life Expectancy sia pari 60 giorni.
Infine, applicando la formula del CLV precedentemente elencata, ovvero moltiplicando il valore medio dell’ordine (10€), al netto di 5€ di costi aziendali diretti per ciascun ordine, per la frequenza di acquisto (2) e per la durata media della relazione con il cliente (60 giorni), otterremo il CLV medio per i clienti del nostro E-commerce.
CLV = (10€ – 5€) x 2 x 60 = 600€
Come migliorare il Customer Lifetime Value
Per poter usufruire degli indiscussi benefici rappresentati da una solida e durevole relazione con i propri clienti, come dicevamo, è importante tenere sempre sotto controllo il loro comportamento, oltreché avere contezza delle loro specifiche esigenze.
Per migliorare costantemente il Customer Lifetime Value, sebbene sia indispensabile accertarsi che i propri prodotti o servizi siano sempre all’altezza delle aspettative dei clienti, è fondamentale lavorare su più fronti, elaborando una strategia di ingaggio e fidelizzazione che sia il più possibile fluida, adattabile e, soprattutto, di matrice olistica.
Insomma, pur non pretendendo di essere completamente esaustivi, ciascuna delle best practice di seguito elencate, come, ad esempio, una corretta segmentazione del proprio database, una personalizzazione sempre attenta delle offerte o un’allocazione puntuale dei budget pubblicitari, rappresenta, di per sé, un insostituibile tassello per instaurare una profittevole relazione commerciale con i propri clienti. Vediamole nel dettaglio.
Segmentazione del database
La segmentazione del database dei propri clienti è una azione preliminare indispensabile per migliorare il Customer Lifetime Value.
In particolare, tale pratica è piuttosto utile per definire quali sono i cluster più o meno redditizi ovvero, per classificare i clienti in funzione della loro specifica capacità di acquisto.
Segmentando correttamente il proprio database, è possibile concentrare gli investimenti promozionali su specifici target (o segmenti), massimizzando, di fatto, i rendimenti pianificati.
La segmentazione del database dei propri clienti deve essere necessariamente effettuata avvalendosi di strumenti tecnologici, come, ad esempio, un CRM (Customer Relationship Management), che ne semplifichino e velocizzino l’esecuzione.
Personalizzazione delle offerte
Strettamente connessa con la precedente best practice, c’è, poi, la personalizzazione delle offerte e dei messaggi inviati in funzione del valore potenziale dei clienti, ovvero del loro specifico Customer Lifetime Value.
I clienti ad alto potenziale (o valore) possono essere premiati con offerte esclusive, programmi di fedeltà o incentivi per indurli ad acquistare in maniera ricorrente e, quindi, per aumentare la loro specifica frequenza di acquisto.
I clienti a basso potenziale (o valore) possono, invece, essere stimolati ad acquistare prodotti specificatamente pensati per loro attraverso una comunicazione distinta e mirata rispetto ai clienti ad alto potenziale, che punti a generare ricavi sul medio e lungo termine.
Analisi predittive
Come dicevamo all’inizio di questo articolo, il vero punto di forza del Customer Lifetime Value risiede, soprattutto, nella sua capacità di mettere a disposizione delle aziende tutti gli strumenti necessari per fare previsioni sull’andamento del proprio business, in funzione del comportamento dei clienti.
In altre parole, il CLV è in grado di fornire un quadro completo del ciclo di vita del cliente, aiutando le aziende a prendere decisioni basate sui dati.
Queste previsioni possono essere utilizzate per identificare clienti ad alto potenziale, prevedere il Churn (o Customer Attrition) oppure per sviluppare strategie di cross-selling e up-selling personalizzate.
Ottimizzazione degli investimenti pubblicitari
Personalizzare un’offerta, il più delle volte, equivale a stanziare uno specifico budget pubblicitario per enfatizzarla, ovvero per renderla più efficace e profittevole.
Come abbiamo visto, l’identificazione dei clienti ad alto potenziale è il primo passo da compiere, seguito dall’elaborazione di una strategia di marketingche sappia coinvolgerli e fidelizzarli.
Il calcolo del Customer Lifetime Value di particolari segmenti di clienti può essere davvero molto utile per massimizzare la resa dei propri investimenti, consentendo alle aziende di utilizzare il proprio budget promozionale in campagne potenzialmente in grado di garantire il miglior ROI (Return On Investment).
Miglioramento della Customer Retention
Parlando della personalizzazione delle offerte in funzione del Customer Lifetime Value di un determinato cluster di clienti, abbiamo visto che uno dei benefici più tangibili di una strategia basata sui dati è quello di contenere la Customer Attrition (o Churn).
Affrontando questo stesso aspetto ma da un altro punto di vista, in qualche modo complementare, potremmo anche dire che il monitoraggio costante del CLV, non solo ci consente di prevenire l’abbandono dei nostri clienti nel breve termine ma ci spinge anche ad implementare specifiche strategie a medio e lungo termine per migliorare la Customer Retention, in particolare, dei clienti ad alto potenziale (o valore).
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