Ltv how to calculate

How To Calculate Lifetime Value – The Infographic

One way to analyze acquisition strategy and estimate marketing costs is to calculate the Lifetime Value (“LTV”) of a customer. Roughly defined, LTV is the projected revenue that a customer will generate during their lifetime. In this graphic we’ll briefly cover how to calculate LTV and how to use LTV to help solidify your marketing budget. Special thanks to @avinash.

Click on the image below to view an enlarged version of this infographic.

Want to learn more about LTV? Then check out this short video:

See How My Agency Can Drive Massive Amounts of Traffic to Your Website

Share

Hey, I’m Neil Patel. I’m determined to make a business grow. My only question is, will it be yours?

About Neil Patel

He is the co-founder of NP Digital. The Wall Street Journal calls him a top influencer on the web, Forbes says he is one of the top 10 marketers, and Entrepreneur Magazine says he created one of the 100 most brilliant companies. Neil is a New York Times bestselling author and was recognized as a top 100 entrepreneur under the age of 30 by President Obama and a top 100 entrepreneur under the age of 35 by the United Nations.

Hey, I’m Neil Patel. I’m determined to make a business grow. My only question is, will it be yours?

Как считать lifetime value: обзор методов

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.

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

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.

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.

How to Calculate Customer Lifetime Value (Improve LTV)

Of all the metrics you need to track as a SaaS company, lifetime value (LTV) may be the most mysterious. It feels difficult to calculate, and then once you have the calculation, you don’t really know what to do with it whether it’s good or bad.

Hopefully today we can demystify the metric and offer some insight to help you use that metric better within your company!

Table of contents:

What is customer lifetime value?

Customer lifetime value (CLTV) is the predicted amount a customer will spend on your product or service throughout the entire relationship, hence – “lifetime.”

This metric can help you move from transaction-based thinking to focusing on the long-term value of repeat business.

How to calculate customer lifetime value

The example above is how you’d calculate LTV for a single customer. But that obviously isn’t practical for running your business (since you hopefully have more than one customer).

To measure LTV, we’ll need two additional metrics:

1. Churn rate: This is the number of subscribers that unsubscribed or stopped paying in a given period of time.

Example: If you had 100 subscribers last year and lost 5, your churn rate is 5%.

2. Average Revenue Per User (ARPU): This is the average revenue of all your current accounts. Or, MRR/total users.

Now, let’s take a look at how to calculate the lifetime value of a customer.

Customer lifetime value formula

LTV = ARPU (average monthly recurring revenue per user) × Customer Lifetime

You can also calculate lifetime value using churn (which is a number you likely have more readily available).

LTV = ARPU / User Churn

The higher your user churn, the lower your lifetime value will be. You can see why paying attention to both LTV and churn is so critical.

Luckily, you don’t have to manually calculate customer lifetime value. If you use a SaaS analytics tool like Baremetrics, you can track and analyze your LTV growth over time!

Churn variance and sample size

Quite often, churn can be messy. For example, if you think about any given cohort (a group of users that subscribed in a given period – i.e., all subscribers gained in July), there’s often a “cliff,” right after the first month of that cohort’s start date.

To keep this churn variance accounted for, we can multiply our results by a discount rate. (Discount rate means “discounting” for cash flow losses that may occur in the future).

Sample size is also important, and unfortunately, the scientific method often falls by the wayside in business.

If you don’t have many users, or you’re counting too few users in your metric calculations, then your data may not be scientifically valid.

Here are the scientific guidelines for sample size:

be honest

How well do you know your business?

Get deep insights into MRR, churn, LTV and more to grow your business

Customer acquisition cost and lifetime value

Can you say “money machine”.

The higher your LTV and the lower your CAC, the faster you can grow your business.

If you know how much a customer’s value will be over the course of a lifetime, then you can make smarter decisions about what to spend to acquire a customer.

A good rule of thumb is that if LTV/CAC isn’t above 3, you’re spending too much on acquisition.

LTV and Churn

The reason those LTVs will likely be so different is because of one nasty word: churn.

Generally speaking, users on your lowest-priced plans will also have the highest churn, making it your most dismal LTV compared to the other plans.

Knowing what your LTV is for each customer segment is critical.

This is something Baremetrics (SaaS analytics & insights) offers right out of the proverbial box, available as soon as you connect your account.

How to increase customer lifetime value

Knowing your average customer lifetime value is nice. But just looking at a number on a graph won’t help you grow your business.

Unless you do something with the KPIs you’re tracking, they’re pointless.

So next, we’re going to talk about how to use lifetime value analysis (it’s easier than it sounds) and other tactics to improve your LTV.

All the tactics I’m going to show you can be done directly in Baremetrics. If you want to follow along, you can sign up for free here.

Interview your customers with the highest lifetime value

When your goal is to improve your customer lifetime value, a good place to start is speaking to your existing customers.

So for this first tactic, you’re going to identify the customers with a higher lifetime value than your average, and learn more about them.

Specifically, you want to learn:

Step one is to find out what your current average LTV is. I’ll grab ours from our Metrics dashboard.

Then, head over to your customer list. We’ll need to set a couple of filters:

Now, you should have a list of your highest LTV customers.

From here, you can reach out to them and ask if they’d be open to doing a short interview to learn more about how they use the product and get feedback.

Here’s an example of what your email might look like:

Thanks for being a long-time customer! I’m trying to learn more about how our customers use and since you’ve been such an amazing customer, I was wondering if you’d be interested in helping?

Could you spare 15 minutes for a quick call to answer a few questions? In exchange for your time, we’ll take 10% off your next bill.

You can grab a time on my calendar here.

Hope to hear from you soon!

You don’t have to give 10% off, or any discount actually. But if you can offer them something in exchange for doing the interview, you’ll get more people to opt-in.

And always include a link to schedule a time for the call with something like Calendly or Doodle. That way it’s super simple for them to set it up.

Then just start gathering the feedback and organize it in a spreadsheet. Look for trends that you can use to improve the LTV of your other customers.

For instance, if you notice most of these customers came from a specific channel (SEO, Google Ads, email, etc.) then you know to invest more in those channels.

Or maybe most of them use a specific feature of your product. You can start marketing that feature more since customers get the most value from it. The interviews can be a huge helping hand in how you develop and market your product going forward.

Compare lifetime value by customer segment

You’re probably starting to notice a trend here. Looking at your LTV as a single number is nice to give you a 10,000 foot view. But in order to make it more actionable, you need to break it down into smaller groups so you can identify trends.

Because all customers are not created equal.

You need to know what the LTV is of each major customer segment. For SaaS companies, that’s usually the various price points you offer.

You can see your LTV by plan-level in Baremetrics.

As you can see here, there’s a pretty obvious trend. Our lowest plans have significantly less LTV, despite having the most number of customers.

This is pretty common for SaaS companies. Customers on lower-priced plans tend to churn more, and they pay less. And customers on our higher-priced plans tend to stick around longer and generate more revenue for us.

Using that data, it’s clear to see that it’s worth our time to figure out how to get mid-large sized customers if possible.

Pricing plans are only one way to segment your customers though. In Baremetrics, you can create segments based on location, acquisition source, when they signed up and tons of other criteria.

For instance, we can compare the LTV of our US and Canadian customers.

As you can probably tell, you can get really nerdy here and slice the data in a ton of different ways.

But the focus should be to identify which segments have the highest LTV, so you can get more customers like them.

Reduce your overall churn

If you look back at the customer lifetime value formula, you’ll notice it’s a function of two things:

So, the longer you can keep your customers paying you, the better chances you’ll have of increasing your average customer lifetime value.

For this, we need to look at user churn time. How long do customers stay with you before they cancel?

The first thing to note is whether or not your customer churn is high. If you use Baremetrics, a good way to tell how your churn time compares to similar companies is through our Benchmark.

Benchmarks will show you how your metrics compare to companies with a similar average revenue per user (ARPU) as you.

Take note of where you fall in both the user churn and customer lifetime value benchmarks. If you’re in the lower quartile for both, then there’s a good chance your churn rate is probably a problem.

Luckily, we’ve written a ton of articles about how to reduce churn and improve your retention rate:

Between all those resources, you should be well on your way to lowering your customer churn in no time!

Increase your ARPU

Now let’s talk about the second part of the lifetime value equation—revenue per user.

Since churn is inevitable, you don’t want to rely solely on reducing that percentage. You also need to figure out how to get more revenue per customer. Like you saw in the example I gave earlier, customers who pay less tend to have a lower LTV than higher paying customers.

Keeping things simple, the two main ways to increase ARPU are:

I know raising prices is a touchy subject for a lot of founders. But the reality is pricing your product too low is a good way to stunt your growth.

You’ll have to do a good amount of testing before you make any dramatic changes to your SaaS pricing, but it’s something worth looking into if your growth has been at a standstill for a while, and your LTV isn’t growing.

The second tactic is a little less scary. Customer expansion is all about increasing the revenue you earn from existing customers through:

If you’re interested in learning more (and I highly suggest you do), I wrote an entire guide about customer expansion: How to Use Customer Expansion to Skyrocket Growth

Set a customer lifetime value goal

I saved this one for last because if put it first you probably would’ve scrolled right past it! But stick with me for a second.

I know the infamous Harvard study that states people that set goals are 10X more likely to succeed than those who don’t has been discredited, but let’s set that aside.

If you’re a person that likes to actively work towards something, setting goals can be very motivational. Goals force you to create a strategy in order to achieve them. So just by setting a goal, you’re planting the seeds to take action.

You can set a goal right inside of Baremetrics.

When you’re setting goals, make sure there’s some logic behind it. Rather than just picking arbitrary numbers.

A good way to do this is to look at your historical numbers. For instance, here’s a look at our LTV over the past 24 months compared to today.

We can see that in 12 months, it’s fallen by 25%, and all the changes have generally been within 20% over the past 24 months. So setting a goal to increase it by 50% in the next two months probably wouldn’t be very reasonable.

But a goal to get it up 10% each month would be more in line with what’s possible.

What’s your customer lifetime value?

Lifetime value is more than just another SaaS metric. It says a lot about how your product is priced and how much value customers get from your product.

It’s important to not only track it, but also analyze it so you can improve it.

If you have no idea what your company’s LTV is, or you don’t have a tool that allows you to do the level of analysis I went over, get a free trial of Baremetrics to get started.

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.

Пожизненная ценность клиента — считаем LTV

«Я приберёг свои самые горячие объятия, поцелуи, улыбки, уважение и глубочайшее восхищение для маркетологов и аналитиков, которые вычисляют LTV», — восклицает гуру веб-аналитики Авинаш Кошик. Это не простые эмоции — это реальное положение вещей.

В нашей стране первыми считать показатель LTV (Lifetime Value — пожизненной ценности клиента) стали сотовые операторы. Их потребность была неслучайной — на фоне высокого уровня проникновения сотовой связи стоимость привлечения одного клиента становилась всё больше — настала пора избавляться от нерентабельных каналов продаж и менять модель дистрибуции.
На сегодняшний день e-commerce становится всё больше похожа на деятельность сотового оператора: массовое привлечение клиентов, серьёзный отток, многочисленные каналы лидогенерации и продаж. Такой облик интернет-торговли породил новую парадигму подсчёта эффективности работы — с позиций LTV, общей ценности клиента. Последователей у этой парадигмы пока немного, а зря.

Большинство интернет-маркетологов и аналитиков используют в своей работе комплекс показателей, позволяющих оценивать эффективность рекламных кампаний: уровень отказов, CTR, количество и долю конверсий, churn (отток), стоимость привлечения клиента. Эти показатели способны дать общее представление об эффекте маркетинговых мероприятий и уровне лояльности клиентов, однако с финансовой точки зрения они не несут почти никакого смысла, если вкупе с ними не считать LTV.

Зачем и как считать показатель LTV?

Готовые формулы

LTV = (Monthly Revenue per Customer * GrossMargin per Customer) / Monthly ChurnRate

ChurnRate = Q / Nt, где

Q — число ушедших пользователей на конец периода
Nt — общее число оставшихся на конец периода

Для упрощения этой формулы и некоего сравнения источников можно использовать

GrossMargin per Customer = (TotalRevenue — Costs) / Nt

Вообще, в Интернете можно найти множество формул и адаптировать их к конкретной структуре управления отношениями с клиентом. Вот, например, довольно универсальная формула, которую можно найти:

где AC – средний чек, N – среднее число покупок в месяц, P – доля прибыли к средней сумме чека, t – среднее время жизни пользователя (сколько выделенных периодов времени он является вашим покупателем — в месяцах, днях, годах).
Есть также формулы, составленные с учётом оттока клиентов. Интересный кейс расчёта LTV можно посмотреть, например, в переводной статье блога.

Оценочный способ

Менеджер рассчитывает среднюю стоимость привлечения, а затем и среднюю ценность клиента, остальные группы распределяются по принципу «ниже среднего» и «выше среднего». Этот метод — не лучшее решение, т.к. не даёт точных значений и не учитывает дополнительные факторы, связанные с конкретным каналом продвижения.

Готовые калькуляторы,

которые предоставляют рекламные агентства. Можно посмотреть, например, калькулятор от Netpeak, который подсчитывает LTV на основе введённых вами данных. В принципе, хороший вариант, но он имеет общие ограничения на значения, а также не учитывает отраслевую специфику.

Калькуляторы, создаваемые специалистами под заказ

Например, мы в RealWeb рассчитываем LTV для каждого своего клиента и уже исходя из совокупности этого и остальных показателей выстраиваем дальнейшую рекламную стратегию.

Условия расчёта показателя LTV

Как вы уже смогли увидеть, простыми средствами веб-аналитики при решении задачи оценки пожизненной стоимости клиента не обойтись. К сожалению, Google Analytics в общем случае не умеет считать показатель LTV, а о частном — расскажем чуть ниже. Соответственно, для расчёта показателя вам необходимо будет провести некоторую подготовку.

Желательно проводить ценностную сегментацию, чтобы понять, какие каналы приносят наиболее ценных клиентов из каждого сегмента. Например, возьмём двух покупателей магазина техники. Пусть на привлечение каждого было потрачено по 1 000 р. (допустим, AdWords). Клиент А пришёл и купил телевизор за 27 000 рублей. Через полгода он купил колонки за 3 000 рублей. Клиент Б — руководитель фирмы, разрабатывающей софт. Раз в неделю он приходит в магазин и покупает то флешку, то кабель, то сетевой фильтр, то крутую мышку в подарок партнёру. В среднем в неделю он тратит около 1 200 рублей. Проходит год. Клиент A принёс 30 000 рублей. Он не вернётся, потому что ему больше не нужна новая бытовая техника. Клиент Б принёс 1 200*52 = 62 400 рублей. И будет приносить дальше. А как вы думаете, кто получил карту лояльности сразу, а кто — после накопления определённой суммы? Между тем, клиент Б за это время мог просто отказаться от магазина и карта лояльности в конкретном случае послужила бы дополнительным стимулом сохранить отношения.

Необходимо проанализировать каналы и кампании, которые принесли средних и выше среднего клиентов, чтобы распределить средства на стимулирование.

Нужно определиться с временем жизни клиента на основе опыта или имеющейся статистики, установить единицу измерения периодов (например, для ресторана или магазина продуктов это и месяц, и годы, а для интернет-магазина — дни и недели, хотя и тут не всё столь однозначно). Кроме этого, необходимо измерить периоды повторных действий (покупок, платежей) — так вы сможете раздробить lifetime на промежутки и спрогнозировать прибыль или спланировать рекламные активности.

В Google Analytics есть LTV для мобильных приложений

Действительно, в платформе предусмотрен раздел LTV ( на англ. и на русском). Отчёт, доступный только для представлений приложений, рассчитывает значение LTV в разрезе каналов привлечения, исходя из жизненного цикла и объёма выручки. Также доступно сравнение LTV различных групп пользователей. Максимальный период оценки — 90 дней. Это достаточно небольшой интервал, однако для мобильных приложений и их динамики вполне подходит. Нельзя сказать, что этот отчёт является идеальным, однако какое-то представление для дальнейшего анализа он даёт.
В принципе, по своей логике он приближен к когортам, которые мы уже рассматривали в своём блоге. Остаётся надеяться, что инструмент будет развиваться и веб-аналитики получат в своё распоряжение отчёт для подсчёта LTV клиентов, пришедших с различных каналов онлайна. В сочетании с моделями атрибуции это даст сильный толчок для развития аналитики в сфере e-commerce.

Расчёт LTV нельзя заменить пулом других показателей — это ценное значение, имеющее экономический и маркетинговый смысл. Безусловно, он требует сбора данных для подстановки в достаточно несложную формулу, но усилия того стоят — недаром некоторые компании восторженно рассказывают, что сохранили десятки тысяч долларов после введения LTV в систему отслеживаемых показателей бизнес-аналитики. Осознание ценности клиентов позволяет грамотно и обоснованно развивать программы лояльности, выделять действительно «правильных» клиентов. А, как вы помните, только правильные пчёлы несут правильный мёд.