В серии статей рассмотрим основы методики оценки LTV, практику применения метрики и разберем ее предназначение и особенности использования.
28 июля 2021
Гайд по LTV, первая часть: что это такое, польза, стратегии использования, 6 подходов к росту метрики
Гайд по LTV:
LTV (life time value), пожизненная ценность клиента (или в некоторых источниках — CLV, customer lifetime value) — это ценность клиента в деньгах, которые он предположительно принесет компании в течение своей жизни как покупателя. Стандарт для ритейл-индустрии — анализировать годовые показатели LTV.
LTV нужен, чтобы долгосрочно отслеживать процесс привлечения клиентов, выстраивать взаимоотношения с ними и формировать гипотезы роста.
Как в известной аналогии с айсбергом, компании часто анализируют покупки клиента в «настоящем» для оценки операционных показателей (например, ROAS, CPO). Важнее же понять, какую выручку принесут клиенты в будущем, и формировать стратегию роста данной метрики и, как следствие, ценности всего бизнеса.
В серии статей рассмотрим основы методики оценки LTV, практику применения метрики и разберем:
— предназначение метрики и особенности ее использования;
— способы расчета LTV — валовый, статистический, с помощью машинного обучения;
— российские и зарубежные кейсы LTV от ритейлеров Benetton, Ozon, Asos;
— результаты исследования применения LTV в СНГ;
— алгоритм создания статистических или ML-моделей LTV для создания метрики для уникального клиента;
— направления развития концепции ценности клиента.
Содержание первой части
Какие индустрии выиграют от расчета LTV
Традиционно LTV считают в мобильных приложениях и сервисах подписки, так как там предсказуемость поведения потребителя выше, чем в остальных видах бизнеса, — компании изначально собирают и хранят о пользователях множество разных данных.
Разница в природе транзакций и объеме данных также влияет на использование разных формул вычисления LTV. Успешно применяемая для одной индустрии методика расчета LTV может не подходить другой.
Виды бизнеса, где клиенты совершают более одной покупки
Таким образом, почти любая компания может посчитать LTV. Главное — подобрать подходящий метод расчета.
Какую пользу получит компания от мониторинга LTV
По данным исследования Coffee Analytics, главным преимуществом внедрения метрики 65% респондентов считают «Улучшение прозрачности бизнеса». Следующие преимущества — новые возможности и повышение качества работы с клиентами. Вот что отмечали респонденты:
— «Увеличили срок жизни клиентов» — 48%.
— «Персонализировали офферы» — 44%.
— «Приоритетность сегментов» — 42%.
Среди B2B-компаний «Улучшение удержания клиентов» отметили 66%, а «Повысили приоритетность сегментов клиентов» — 55%.
В B2C-компаниях вариант «Оптимизировать закупку рекламы» выделили 37%, а «Персонализацию офферов» — 49%.
Ответы респондентов можно разделить на три группы, на которых фокусируются компании:
1. Стратегии роста.
2. Клиентоориентированность.
3. Эффективность бизнеса.
На чем фокусируются компании благодаря работе с метрикой LTV
При этом фокус на клиентах выше в B2B-сегменте (47%):
Какие решения принимает компания, основываясь на LTV
По данным исследования Coffee Analytics, приоритизация клиентов и каналов продвижения — основная цель компаний, которые работают с LTV. Эффективное управление маркетингом и ценообразование — следующий блок интересов. Также респонденты отмечали решения в персонализации товарных рекомендаций и рекламных сообщений:
В B2B наиболее важные решения связаны с клиентом и персонализацией:
— «Выявляют сегменты доходных клиентов» 77% респондентов.
— «Определяют ценообразование / размер скидок» — 60%.
Для B2C характерно делать акцент на эффективность и сегментацию:
— «Выбирают эффективные каналы продвижения» 63% респондентов.
— «Оценивают ROMI / эффективность маркетинга» — 57%.
— «Выявляют сегменты доходных клиентов» — 69%.
Какие решения принимают B2B- и B2C-компании, основываясь на LTV
Товарные компании фокусируются на клиентах (53%) и персонализации (40%), компании с услугами — на эффективности (58%):
Объем базы клиентов незначительно влияет на решения, которые принимают респонденты. Компании, у которых больше миллиона клиентов, ориентируются на эффективность, а компании с меньшим объемом базы акцентируют внимание на клиентах:
Стратегии использования LTV в маркетинге
Считается, что LTV помогает оптимизировать затраты на привлечение клиентов. Но это далеко не единственная область его применения. Метрика тесно связана с циклом жизни (lifetime) и, следовательно, со всеми стратегиями воздействия и управления жизненным циклом клиента (life cycle management).
Рассмотрим полный жизненный цикл клиента от знакомства с компанией и первой покупки до развития лояльности и удержания. В этот процесс вовлечены разные отделы маркетинга: performance-команда отвечает за эффективность привлечения клиента (метрики CAC, ROMI, ДРР), CRM-команда — за развитие клиента и рост лояльности (метрики частота покупок, NPS), retention-команда — за удержание клиента (отток).
Задачи этих команд распределены на всем протяжении пути клиента. И именно поэтому умение точно предсказывать LTV на моделях, чувствительных к любому поведению клиентов (например, обращения в службу поддержки, взаимодействия с товаром, возвраты, реакция на прямую коммуникацию итд), дает возможность всем командам запускать разнообразные механики.
Рассмотрим примеры стратегий, в которых будет полезна пожизненная ценность клиента:
1. Расчет ROI вместе с ARPU и LTV позволяет оценить каналы в пределах месяца и в долгосрочной перспективе. Окупаемость может меняться: в течение месяца у канала низкий ROI, а на дистанции оказывается, что канал окупается.
Например:
Замечания:
— Важно точно проводить атрибуцию дохода между каналами (ARPU), так как клиент переходит в магазин из нескольких источников до покупки.
— Каналы оказывают друг на друга кросс-медийный эффект (например, баннерная реклама — на CTR в контексте), поэтому изменение медиамикса может неочевидно изменить показатели оставшихся каналов.
2. Сегментация и фокус на наиболее ценных клиентов помогают определить, в какие группы лучше увеличить инвестиции.
Рассмотрим пример Ozon. Компания провела RFM-сегментацию и для каждого из 27 сегментов рассчитала корректировку ставки пропорционально будущему доходу (LTV):
Это позволило приоритизировать рекламные показы на более ценные группы клиентов:
Результат: повышение конверсии на 100% и ROI — на 55%. Кейс явно показывает, как данные, позволяющие прогнозировать LTV пользователя из CRM, могут улучшить эффективность рекламы.
Какие данные нужны для расчета LTV
Каждая индустрия собирает о клиентах свой набор данных. Минимум данных, который нужен для расчета — транзакционные (дата, сумма и состав покупок). С ними вы сможете использовать любой из описанных ниже методов. При этом выбор и точность методов расчета напрямую коррелируют с полнотой доступных данных, характерных для вашей индустрии и типа бизнеса.
Например, в СНГ товарные компании активнее компаний, предоставляющих услуги, используют клиентские (27% против 19%) и рекламные (49% против 23%) данные. До 44% повышается использование клиентских данных у компаний, у которых в базе миллион и более клиентов:
Данные для расчета LTV в разных индустриях
Есть свои закономерности в B2B- и B2C-компаниях. B2B чаще используют поведенческие данные (конверсии, звонки, потребляемый контент), а B2C — рекламные (промобаллы, скидки и т. д.).
Компании тестируют и другие данные для своих моделей. Например, данные из КП, размер бизнеса клиента, обращения в сервис и другие:
Данные, которые используют компании для расчета LTV
Как увеличить LTV: 6 главных способов
1. Персонализация маркетинга, привлечения и цен увеличит конверсию в первую покупку и средний чек.
2. Эффективная программа лояльности увеличит частоту покупок.
3. Кросс-сейл- и апсейл-механики увеличат частоту покупок и средний чек.
4. Лучшие товарные рекомендации с учетом истории покупок повысят рентабельность.
5. Снижение расходов на удержание лояльных клиентов повысит прибыль с каждой транзакции.
6. Предсказание и снижение оттока повысят срок удержания.
Эти способы по-разному влияют на бизнес-показатели. Поэтому важно формулировать и проверять гипотезы (на AB-тестах), перенимать опыт других компаний, идеи из публичных кейсов.
По данным исследования Coffee Analytics, компании в пункте «Как планируют увеличить LTV» отметили:
— «Удержание клиентов (retention)» — самая популярная мера повышения LTV.
— «Сделать ставку на коммуникацию с клиентами» — 60%, «Новые инсайты о клиентах» — 50%, условия программы лояльности — 35%.
— «Улучшение маркетинга: персонализация» — 50%, «Рост репутации бренда» — 48%.
— «Доступ к новым данным» — 48% и их объем — 33%.
При этом товарные компании активнее работают над тактиками в блоках «Данные» — 54% и «Маркетинг» — 70%. Это связано с меньшей маржинальностью и более высокой конкуренцией на рынках:
Для B2C характерны следующие тактики удержания клиентов и стимулирования роста ценности:
— «Улучшение персонализации маркетинга» — 60%.
— «Условия программы лояльности» — 43%.
За счет этих тактик блок «Лучше маркетинг» доминирует — 55%.
Для B2B характерна работа с тактиками привлечения новых клиентов:
— «Качество и объем данных» — 40%.
— «Продуктовое предложение» — 50%.
— Акцент на весь блок «Продукт» — 32%.
Как B2B- и B2C-компании планируют увеличить LTV
Компании с базой клиентов от 100 тысяч до миллиона фокусируются на «Новом знании о клиенте» — 43% и «Лучшем маркетинге» — 70%. А компании с базой до 100 тысяч клиентов фокусируются на «Данных» — 42% и «Продукте» — 28%. Это подтверждает органическое смещение фокуса и возможностей по мере увеличения базы клиентов:
Мы повышаем LTV через контроль размеров ключевых сегментов аудитории (лучшие, лояльные, киты, новички, уходящие и т.д.) и перехода клиентов между ними.
Наша цель — при увеличении базы не снижать процент членов программы лояльности с покупками и увеличивать процент покупателей, попадающих из активных в лучшие по характеристикам сегменты. Так мы добиваемся роста среднего LTV на десятки процентов год к году.
Важные вопросы при расчете LTV
Считать по выручке или марже (валовой прибыли)?
Ценностью клиента логично считать ту прибыль, которую принесла компании продажа товара или услуга. В данном случае речь идет о валовой прибыли (gross profit), или марже:
С выручкой обычно все просто, главное — учесть возвраты. А с переменными расходами сложнее. Они зависят от бизнеса. Для магазина к ним относят закупочную цену (COGS — cost of goods sold), стоимость упаковки, стоимость доставки.
Если нет данных по себестоимости каждого товара, маркетолог может использовать усредненные цифры. Или же считать всю выручку (revenue) с клиентом в LTV. В таком случае нужно четко понимать, какую суть передает метрика. Кстати, для нее тоже есть название — LTR (lifetime revenue).
Исторический или предиктивный показатель?
Для исторического подхода берутся только транзакционные данные. Например, компания считает LTV за год жизни. Таким образом, честно можно посчитать LTV только для когорты, пришедшей 12 месяцев назад, просуммировав маржу всех их покупок. Эта цифра будет мало значить в настоящий момент. Также неправильно будет посчитать LTV трехмесячной когорты и умножить его на 4.
Поэтому исторический подход применим только в том случае, если ваши клиенты отличаются стабильным поведением и остаются с вами в течение одинакового периода времени. Все валовые методы считают исторический LTV клиентов, не учитывая изменения в их поведении.
Если интересы пользователей меняются, что справедливо для 99% компаний, нужно использовать предиктивные модели. Они оценивают вероятность следующей покупки и их размер исходя из косвенных факторов (Pareto/NBD, метод Питера Фадера, машинное обучение и другие).
Доступны ли онлайн-, офлайн-, app-транзакции для уникального клиента?
Для расчета реального LTV клиента важно иметь всю цепочку его покупок во всех каналах — сайт, соцсети, мобильные приложения, офлайн-точки. При этом все покупки должны быть связаны единым ID клиента.
Расчет показателя в рамках замкнутого контура, например только app (в Amplitude или Mytracker) или онлайн (в Гугл аналитике), проигнорирует значимую часть транзакций в остальных каналах.
Все транзакции должны быть корректно интегрированы в единую базу данных и связаны уникальным идентификатором клиента.
Кейсы и выступления
Вебинар «Опыт Benetton: как „поженить“ данные из офлайна и онлайна для прогноза LTV»
Демоотчет Power BI
Ключевые мысли
1. LTV помогает тестировать разные каналы и оценивать их потенциал. В результате компания инвестирует в каналы, которые окупятся и принесут выручку в долгосрочной перспективе.
2. LTV помогает расставить приоритеты — вместо того, чтобы искать способы, как дешево привлечь много клиентов, метрика позволяет компаниям оптимизировать затраты на привлечение с максимальной отдачей в долгосрочной перспективе.
3. Анализ LTV используют 82% компаний, в которых маркетинговая аналитика максимально способствует эффективности и росту.
4. На тактическом уровне показатель LTV помогает всему отделу маркетинга:
— в performance — применять экономическую дисциплину, сопоставляя LTV с CAC.
— в CRM-направлении — расставлять приоритеты при сегментации и удержании клиентов, планировании промокампаний.
5. На стратегическом уровне LTV позволяет отслеживать эффективность используемых методов, управления жизненным циклом клиентов и динамику ценности всей базы клиентов.
Опыт индустрии
О пользе, недостатках и плюсах LTV, способах влияния на рост метрики рассказывают эксперты рынка — head of analytics «Яндекс.Еда», директор по корпоративным продажам «220 Вольт», руководитель команды привлечения и удержания пользователей «Яндекс Go», руководитель digital-маркетинга НЛМК.
Маркетплейс NLMK.SHOP — это преимущественно B2B-клиенты с высоким средним чеком и частотой покупок. 80% портфеля наших клиентов составляет малый и средний бизнес (SMB). Поэтому нам важно отслеживать LTV клиентов в этих сегментах. Наибольший эффект на метрику оказывает удержание, которому способствует повышение клиентского сервиса в онлайн- и офлайн-каналах.
Онлайн-площадка активно развивается. Мы работаем с разными маркетинговыми каналами привлечения. Перед тем как масштабировать любой из них, проводим сравнение LTV со стоимостью привлечения клиентов и если видим превышение в два раза и более, можем уверенно инвестировать в него. Правило работает абсолютно для любого бизнеса B2B или B2C.
Для оценки эффективности в краткосрочной перспективе и определении дальнейших шагов стоит ориентироваться на стоимость привлечения (CAC), конверсию на всех этапах воронки, количество пользователей, возвращающихся на второй и последующие месяцы (retention).
Важно собирать данные с момента старта проекта. Если вы этого еще не делаете, то начните прямо сейчас, потому что LTV показывает, какую ценность ваш продукт несет для клиента и его вовлеченность.
LTV — ключевая метрика любого бизнеса, по сути в ней аккумулируются и отражаются все основные характеристики сервиса: у вас классный продукт, люди им регулярно пользуются и готовы за него платить? Супер, значит с LTV у вас все в порядке, и наоборот. Более того, зная LTV и CAC (customer acquisition cost — стоимость привлечения нового клиента) можно ответить на вопрос о состоятельности вашего бизнеса, если LTV < CAC, то есть инвестиции на привлечение клиентов никогда не отобьются, то у меня для вас плохие новости. Несмотря на универсальность LTV, у этой метрики есть два значимых минуса — во-первых, она слабо чувствительна к небольшим изменениям в продукте, во-вторых, как правило, необходимы недели и месяцы для того, чтобы оценить изменения в LTV. Эти две проблемы делают затруднительным использование LTV в качестве метрики принятия продуктовых решений. Хорошая новость в том, что эти проблемы вполне можно преодолеть, например, создав скоррелированные, но более чувствительные к изменениям продуктовые метрики: конверсию в заказ, средний чек, частоту запуска приложения и так далее. Также есть ряд способов предсказания и оценки LTV клиента на основе его поведения на ранних стадиях использования сервиса. Всё это позволяет оперативно принимать решения, а значит, и развиваться намного быстрее!
LTV как метрику мы используем главным образом при планировании и оценке результативности проектов и каналов продаж в долгосрочной перспективе, так как показатель не обладает высокой динамикой ввиду большого объёма портфеля клиентов. В B2B показатель LTV обретает особый смысл, учитывая более высокую стоимость привлечения и обслуживания в сравнении с B2C. На практике показатель LTV является метрикой для решения задачи удержания клиента и перевода в статус приверженца бренда или продукта.
Встает очевидный вопрос: как эффективно повлиять на рост показателя? Мы в решении операционных задач используем скорее переменные, производным от которых является LTV, такие как средний чек, ARPU, качественные показатели состояния портфеля клиентов. Работу над каждым показателем стоит разделять и оценивать воздействие конкретных инструментов. Здесь важными факторами являются прозрачная оценка и методология измерения. К примеру, мы измеряем динамику жизненного цикла своего портфеля клиентов на еженедельной основе и строим на основании полученных данных целеполагание отделов продаж и маркетинговых кампаний. Также при запуске проекта или корректировке инструментов привлечения или мотивации клиента к покупке мы закладываем в модель расчетные значения, движение к которым измеряем на уровне регулярной отчетности. Мы считаем, что применение такого подхода является обязательным условием достижения результата.
Кривые retention бизнеса «Яндекс.Такси» «плоские», то есть не опускаются до нуля на любом наблюдаемом (даже очень большом) сроке жизни когорты. Это не позволяет вычислять LTV привычным способом через площадь под кривой retention. Поэтому для оценки ценности клиента мы строим оценку его потребления в ближайший год на основе истории его поведения.
Такой подход позволяет сильно расширить область применения LTV и выйти за рамки «LTV vs CAC» и выделения самого доходного сегмента.
1. Оценка динамики LTV. Сравнив краткосрочный и долгосрочный прогнозы (например, на месяц и на год) можно выделить сегменты с падением или ростом потребления и начать правильно с ними взаимодействовать (падающих поддерживать, растущих апсейлить).
2. Яндекс Go — суперапп, в котором помимо такси представлены сервисы «Еда», «Лавка», «Драйв», «Маркет», «Самокаты», «Доставка», Ultima и расписание транспорта. Анализ LTV клиента в разных сервисах позволяет увидеть устройство аудиторий и оценить потенциал аудитории сервиса в новых городах.
3. Анализ распределения LTV разных тарифов в разных городах подсвечивает явные успехи и «западающие» места, на которых важно сфокусироваться.
4. Помимо бренда «Яндекс Go», в РФ и странах СНГ мы развиваем и бренд Uber. Одна из важнейших задач на стыке брендов: выделить аудиторию, дающую наибольший инкремент к основному бренду. LTV и его динамика — две наиболее разделяющие и сильные фичи в этой задаче.
Список далеко не исчерпывающий, мы продолжаем развивать аналитику в других направлениях. LTV — одна из важнейших характеристик клиента, поэтому клиентская аналитика в отрыве от этой метрики многое теряет.
