Гайд по LTV, первая часть: что это такое, польза, стратегии использования, 6 подходов к росту метрики

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.