Что такое метод ltv
LTV (lifetime value) — это прибыль компании, полученная от одного клиента за всё время сотрудничества с ним. LTV отвечает на вопрос, сколько денег вам приносит клиент.
Иногда LTV называют пожизненной ценностью клиента — ПЦК (customer lifetime value, CLV или CLTV). LTV, CLV, CLTV, ПЦК — это одно и то же.
Формула расчёта LTV:
LTV = доход от клиента — затраты на привлечение и удержание клиента
Пример. Компания: интернет-магазин, предлагающий принтеры и расходные материалы.
Данные о первой покупке: средний чек — 1500 рублей, стоимость привлечения клиента — 300 рублей, себестоимость продукции — 850 рублей.
Данные о второй покупке: средний чек — 400 рублей (покупают только расходники), стоимость удержания — 60 рублей, себестоимость материалов — 50 рублей.
Какой доход принёс клиент, который совершил первую покупку?
Вычтем из среднего чека (1500) себестоимость товаров (850) и затраты на привлечение (300): получим 350 рублей.
Какой доход принёс клиент, который совершил вторую покупку?
Вычтем из среднего чека (400) себестоимость товаров (50) и затраты на удержание (60): получим 290 рублей.
Каков доход от клиента, который совершил первую и вторую покупку?
350 + 290 = 640 рублей.
Так мы можем посчитать, сколько денег компании приносит клиент после одной, двух или более покупок.
LTV — это важный показатель. По мнению инвестора Дэвида Скока, большинство стартапов умирает из-за того, что стоимость привлечения нового клиента перевешивает LTV. Чаще всего причина в том, что продавец фокусируется на сделке и забывает об опыте, который клиент получает после покупки. Для эффективной работы бизнеса важно не только привлечь клиента, но и удержать его.
Если вы знаете LTV:
5 простых способов рассчитать жизненную ценность клиента (LTV)
Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI
Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI
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
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:
Исследование, проведенное Coffee Analytics, показывает, что только треть компаний в России и СНГ используют метрику LTV. Для сравнения, в Великобритании LTV рассчитывают 93% retail/ecom-бизнесов.
Изучая методы и периодичность расчёта LTV, эксперты установили, что 42% компаний обновляют метрику раз в месяц, 27% — раз в неделю и 17% — ежедневно.
94% респондентов используют при расчёте данные о транзакциях. На втором месте по частотности (46%) — рекламные кампании и источники. При этом в b2b-сегменте чаще используют «поведенческие данные»: поведение на сайте (41%), звонки и обращения в чатах (31%), потребляемый контент (24%).
Скачайте полные результаты исследования на сайте Coffee Analytics.
LTV кейсы
Рассмотрим несколько примеров того, как крупные компании использовали этот показатель.
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.
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.
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
Посмотрим, что принесут нам эти люди через год:
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?
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:
Теперь разберемся, как рассчитать все метрики для формулы. Ниже пример расчета с данными за 6 месяцев.
Сначала считаем среднее количество транзакций (T).
Общее количество транзакций: 120
AOV — средняя стоимость заказа или средний доход от каждого заказа за период.
Количество заказов: 20
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:
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:
Чтобы узнать коэффициент оттока клиентов, используйте формулу ниже:
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:
Теперь мы должны принять во внимание общее количество существующих клиентов на конец последнего месяца, то есть ноября. Их было 150.
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
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:
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)
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:
Предположим, что в ноябре у вас было:
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:
Эта формула охватывает все возможные изменения дохода в течение определенного периода. Чтобы учесть инфляцию, каждый последующий период должен быть скорректирован по примеру скидки.
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.
Что следует учесть:
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.
Что такое Lifetime Value, и восемь способов рассчитать эту метрику
Здравствуйте. Меня зовут Людмила, я маркетолог в компании Altcraft. Сегодня я хочу поговорить с вами о метрике, которая называется Lifetime Value или пожизненная ценность клиента. В статье рассказываю, что значит показатель LTV, о формулах расчёта, и почему эта метрика нужна бизнесу. Приятного чтения.
Компании часто повторяют мантру, что все клиенты важны, потому что сделали хотя бы один заказ. Но окупит ли эта покупка стоимость привлечения клиента? Сколько на самом деле вы потратите за всё время работы с этим пользователем? Метрика LTV покажет, выгодно ли компании сотрудничать с клиентом, или его привлечение, вовлечение и удержание уведут бюджет в минус.
Когда клиент покупает впервые, мы не знаем, повторит ли он покупку и станет постоянным, или сразу же уйдёт. Если знать весь путь клиента, то можно рационально распределить бюджет: не тратить его на нелояльных клиентов и вложить больше в тех, кто остаётся надолго. Lifetime Value (LTV) помогает спрогнозировать этот путь.
LTV — это вся прибыль от клиента за период, пока вы с ним работаете. Суть метрики — показать, оправданы ли затраты на привлечение, вовлечение и удержание такого клиента. Если мы уже знаем, сколько тратит определённый тип клиентов, то при расчёте LTV можем спрогнозировать, сколько потратит похожий. Метрику используют как ориентир и бенчмарк.
Если искать в Google, что такое LTV, то мы встретим и другие названия этой метрики — CLTV и CLV (customer lifetime value или пожизненная ценность клиента).
Разницы между значениями метрик нет, поэтому использование любого из названий не станет ошибкой.
LTV можно считать с разными данными по времени:
Историческая LTV — берём данные клиента независимо от того, сотрудничает с ним компания сейчас или нет. С такой информацией возможно предсказать поведение текущих пользователей. Подход полезен, если клиент изначально обращается к бизнесу на небольшой срок, например, за подготовкой к экзаменам, для обучения в автошколе и другого временного сотрудничества.
Прогнозирующая LTV оценивает существующих и новых пользователей — это поможет определить самых ценных клиентов сейчас.
Узнать поведение клиентов и персонализировать предложения. Понять, как и какой заказ они обычно делают первым, когда делают повторные покупки. По результатам продумать стратегию и подтолкнуть клиента к действию в нужный момент.
Найти лояльных клиентов и разработать для них отдельные стратегии — тех, которые покупают больше за один раз или заказывают немного, но часто. Также определить, на каких клиентов тратить ресурсы не стоит.
Например, клиент N купил однажды на 3000 руб., но больше покупок не делал. Есть клиент S, который каждый месяц заказывает на 1000-1500 руб. Несмотря на более низкий средний чек общая прибыль с клиента S получается больше, чем с N.
Оптимизировать работу с клиентами — увидеть момент, где клиенты уходят или начинают покупать меньше и вернуть активность. Например, настроить рекламу на ЦА, которая перестала заходить в сервис, или сделать рассылку.
Выяснить, какие рекламные каналы приносят более ценных клиентов и оптимизировать для них бюджет. ЛТВ помогает рассчитать эффективность каналов именно в долгосрочной перспективе.
Например, клиенты с рекламы в Яндекс.Директ обычно покупают не сразу, но делают покупки через 1-2 недели после первого клика на рекламу на сумму 1000-2000 руб. каждые 2-3 месяца. Клиенты с рекламы в Facebook покупают сразу на сумму в среднем 3000 руб., но пропадают и редко заказывают повторно. В перспективе кампании в Яндекс.Директ привлекают более ценных клиентов
Lifetime value можно рассчитать несколькими способами.
1. LTV = Доход за определённое время / Все клиенты за это время.
Несложная LTV формула, но нельзя назвать её точной, потому что расчёты приблизительные. Не получится учесть пользователей, которые пока ничего не купили, но уже взаимодействовали с брендом.
2. LTV = ARPU x Время жизни (Lifetime)
В этой формуле предварительно нужно рассчитать другие показатели:
Lifetime — время, в течение которого пользователь активно использует продукт или услугу: от первого заказа до финала сотрудничества.
ARPU — прибыль (среднее значение) от клиента за определённое время. Считается по формуле: регулярный доход / количество клиентов за определённое время.
3. LTV = Lifetime x RPR x AOV
Более сложная и продвинутая формула для Lifetime Value, где также придётся рассчитать дополнительные показатели.
AOV — сумма среднего чека.
RPR — показатель, который показывает, как часто клиент покупает повторно.
Lifetime — время активного сотрудничества пользователя с брендом.
Такая формула больше подходит для прогнозирования роста бизнеса на короткий срок.
Элементарная формула, где:
F — доход от клиента.
T — расходы на привлечение и удержание этого клиента.
Формула не учитывает многие факторы: рост количества клиентов, изменение цен.
5. LTV = (Транзакция 1 + Транзакция 2 + … + Транзакция N) x Доля прибыли
Здесь придётся сначала посчитать чистую прибыль: без расходов на привлечение, удержание. Потом найти все транзакции и суммировать. Метод долгий, но точный.
6. LTV = ((T x AOV) x AGM) x ALT
В этой формуле придётся собрать достаточно данных и рассчитать следующие показатели:
T — количество продаж за месяц (среднее).
AOV — сумма среднего чека.
ALT — срок сотрудничества с пользователем в месяцах (средний).
AGM — прибыль за определённый период.
Такой метод помогает сделать приблизительный прогноз CLTV.
7. LTV = AGM x Количество покупок за выбранный период x AOV x Lifetime
Простая по подсчётам, но затратная по времени для сбора данных формула:
AGM — прибыль за определённый период.
AOV — сумма среднего чека.
Lifetime — всё время, пока пользователь реагирует на действия бренда и продолжает покупки.
Затраты времени на расчёт оправдывается точностью результатов.
LTV по отдельным когортам считают компании, которые хотят детально изучить поведение своих клиентов. Когорта — это группа пользователей, которые совершили действие (покупку, подписку и так далее) в определённый период. Когортный анализ покажет, какие группы остаются с брендом дольше, из каких источников они приходят — по итогам сделать вывод про эффективность каналов, оптимизировать стратегии и бюджеты.
Считать можно через ARPU (средний доход с клиента), сравнивать динамику покупок за несколько месяцев, а дальше определить, когда клиент уходит или начинает меньше покупать. Пример отчёта в Google-таблицах смотрите в нашей статье про когортный анализ.
Если клиент не покупает какое-то время — это не значит, что он перестал сотрудничать с брендом совсем. Подсчёт активности, реакций клиента на сообщения бренда покажет, активный клиент или уже нет. Но вручную собрать такие объёмы данных сложно, особенно из разных маркетинговых каналов.
В платформе для автоматизации маркетинга Altcraft Platform мы упростили маркетологам задачу — данные из всех доступных каналов собираются в один отчёт LTV. Активность пользователя анализируется по количеству кликов на ссылки в уведомлениях для менеджеров, транзакционных уведомлениях, в мобильном приложении, промо рассылках. Показателем активности также считается подписка на блог.
LTV можно посмотреть на графике и определить преданных клиентов — самых активных пользователей.
Также в сервисе доступна динамика активности клиентов по дням, неделям или по месяцам. Такой отчёт подскажет, где активность проседает, и куда бизнесу направить ресурсы для удержания клиента, пока тот не ушёл к другому бренду.
Не существует единственного правильного и универсального значения LTV клиента. Каждая компания считает этот показатель индивидуально. Выявить идеальный CLV можно в сравнении за определённый срок внутри бизнеса.
Что делать, если LTV ниже нормы? Есть способы это исправить.
Достаточно изменить средний чек, частоту покупок или время жизни клиента, чтобы LTV выросла. Для этого нужно улучшить коммуникацию с клиентом.
Какие инструменты можно использовать:
Рассылки по Email — хороший способ напомнить о себе, сделать персональное предложение или напомнить о товарах в корзине.
Push-уведомления — сообщения в браузер или всплывающее окно в приложениях на смартфонах. Если пользователь даёт разрешение на отправку, но можно, как по Email, предлагать ему скидки, напоминать о незаконченном оформлении заказа, сообщать о снижении цены на товары, которые он просматривал. Преимущество перед Email у Push очевидное — их сложнее пропустить. Письмо может потеряться среди десятков других. Но пользователь может отключить Push-уведомления, поэтому не стоит вкладывать все усилия в один канал.
Программы лояльности — выгодные персонализированные предложения, бонусы и скидки повышают средний чек и заставляют клиента вернуться. Особенно когда действие предложений ограничено, и надо купить прямо сейчас.
Работать с постоянными клиентами — сохранять лояльность «старичков» выгоднее, чем привлекать новых клиентов. Спецпредложения, бесплатная доставка, подарки и другие бонусы — ключ к лояльности и долгим отношениям.
Ретаргетинг — реклама на аудиторию пользователей, которые уже взаимодействовали с вашим брендом: заходили на сайт, на страницы в соцсети, оставляли данные. Ретаргетинг напоминает о компании или о товарах, которые пользователь смотрел. Создаёт эффект присутствия везде — это выгодно бренду: когда у пользователя появится потребность в продукте или услуге, то он первым вспомнит ваш бренд.
Кросс-продажи. Предлагать сопутствующие товары важно. Не только, потому что вам нужно повысить средний чек. Полезный дополнительный товар клиент купит и останется довольным. Например, вы при покупке настольной лампы вы напомнили ему про лампочки, которых в комплекте нет. Или про батарейки для детской игрушки. Такое предложение не воспринимается негативно, потому что это забота о клиенте.
Каждый контакт клиента с вашей компанией оставляет впечатление: звонок в техподдержку, покупка, посещение магазина, использование покупки, даже просмотр рекламы в соцсетях. Если на каком-то этапе у клиента был негативный опыт, то дальше он, скорее всего, не пойдёт. Улучшить клиентский опыт поможет контроль качества обслуживания, изучение жалоб клиентов и обучение сотрудников.
Правильно обработанный негативный отзыв спасёт репутацию компании и даже превратит недовольного пользователя в адвоката бренда.
Актуально для приложений и сервисов. Если пользователю надо пройти 9 кругов ада перед тем, как получать то, что ему нужно от вашего сервиса, то он скорее уйдёт сразу. Когда сложно, останутся самые мотивированные. Упрощайте начало пользования продуктом или услугой. Правильный онбординг — это понятный и простой раздел справки, обучающие видеоролики, всплывающие подсказки и быстрая реакция поддержки на проблему пользователя.
Считать LTV для бизнеса — это играть в долгую. Планировать бюджет заранее на всю работу с клиентом, а не на точечные кампании, знать, где слабые места в привлечении и удержании. CLTV нельзя назвать однозначной метрикой из-за разных способов её подсчёта, где нет идеального. Но компании, которые учитывают время жизни клиента, в перспективе получают больше выгоды, потому что их бизнес становится более предсказуемым.
Если статья была вам полезна, поделитесь с вашими друзьями.
