Start-up krok po kroku – wskaźnik LTV (CLV)

Przedsiębiorca nie musi być mistrzem teorii ekonomii, by intuicyjnie wykorzystywać w swojej pracy jej prawa. Jednym z dobrych przykładów jest wykorzystanie racjonalności podejmowania decyzji, która zakłada, że jednostka podejmująca decyzję albo będzie dążyła do minimalizacji nakładów przy danym koszcie, albo będzie starała się zmaksymalizować efekty przy danym nakładzie. 

W praktyce przedsiębiorca realizuje tę zależność albo starając się maksymalnie wykorzystać dostępne zasoby, albo obniżać koszty przy założonym przez siebie celu. A skoro poruszamy się obecnie w obszarze pozyskania i utrzymania klienta, należy wspomnieć, że idealnie te prawa ilustruje zależność dwóch wskaźników: CAC i LTV.

Kiedy w poprzednim artykule opisywałem wskaźnik CAC (koszt pozyskania klienta – możesz go przeczytać klikając tutaj), wspomniałem, że pełne zrozumienie jego znaczenia uzyskamy wtedy, gdy skonfrontujemy go z długoterminową wartością klienta (LTV). Powody są dwa:

• Sama informacja dotycząca CAC nie powie nam, czy wskaźnik jest zbyt wysoki, czy zbyt niski. Dopiero zestawienie kosztu z osiągniętą korzyścią, udzieli nam informacji o rentowności poniesionych wydatków – czyli wysokie wydatki mogą się opłacać.
• Konieczne jest dążenie do uzyskania odpowiednio wysokiego pokrycia CAC przez LTV (dla przypomnienia – i tu znów odsyłam do poprzedniego artykułu – zdrowa relacja LTV/CAC wynosi 3x lub więcej).

Skoro sens ma rozpatrywanie tych dwóch wskaźników łącznie, to również działania optymalizacyjne można albo skupić na CAC (mianownik ułamka), albo na LTV (licznik ułamka), albo też na obu parametrach jednocześnie. Ponieważ CAC poświęciłem sporo miejsca na łamach poprzedniego artykułu, czas przyjrzeć się bliżej wskaźnikowi LTV, czyli zastanowić się nad tym, ile tak naprawdę jest wart nasz klient.

Definicja LTV

Wskaźnik LTV lub CLV (Customer Lifetime Value) oznacza, ile pieniędzy klient przyniesie firmie w całym czasie trwania jego „cyklu życia”, czyli w czasie, gdy pozostaje płacącym klientem. Mierzy on także jakość klientów wyrażoną połączeniem generowanej przez nich marży na tle czasu spędzonego w rejestrze klientów.

Mówiąc o cyklu życia klienta, powinniśmy mieć na myśli czas, który rozpoczyna się w momencie jego „narodzin” (dokonania pierwszej transakcji zakupu) i który trwa do „śmierci” (czyli odejścia – Churn).

Intencją firmy powinna być praca z klientem w taki sposób, aby relacja trwała jak najdłużej oraz by klient dokonał w tym czasie jak największych wartościowo zakupów. Wartość można budować przez oba z tych czynników, choć z jakościowego punktu widzenia większe znaczenie ma długoterminowa lojalność klientów. Daje ona bowiem biznesowi większą pewność i stabilność, co ma znaczenie dla przetrwania firmy i budowania solidnej bazy do rozwoju.

Długoterminowa wartość klienta wiąże się z całym szeregiem korzyści widocznych zarówno w parametrach typowo ilościowych, jak i jakościowych:

• Przewaga konkurencyjna – stabilny portfel lojalnych klientów jest elementem stanowiącym o sile firmy i budującym jej przewagę konkurencyjną. Im bardziej lojalni bowiem są klienci, tym trudniej będzie ich „kupić” konkurencji.
• Efektywność – LTV mierzy wpływ strategii ukierunkowanej na klienta i inwestycji w marketing na wartość klienta. Mierząc LTV, widzimy więc zwrot z poczynionej inwestycji, a typowym reprezentantem tej miary jest porównanie LTV do CAC, co pokazuje czy klient „zarabia” na koszty jego pozyskania.
• Optymalizacja – wspiera w wyznaczeniu optymalnego poziomu inwestycji w aktywności sprzedażowe i marketingowe (miarą tego optimum jest relacja LTV/CAC)
• Jakość klientów – pomaga orientować działania na pozyskaniu klientów o długoterminowej wartości i jakości, zamiast klientów tanich, ale nielojalnych i o niskiej wartości.
• Użyteczność krańcowa – ocenia użyteczność dodatkowej inwestycji w marketing (czyli: czy opłaci się nam zainwestowanie dodatkowych 100.000 PLN w kampanię reklamową).
• Alokacja limitowanych zasobów – zgodnie z zasadą maksymalizacji efektu przy danym nakładzie, służy znalezieniu metody alokacji zasobów (które przeważnie są ograniczone) tak, aby osiągnięty zysk (wartość klienta) był jak największy.
• Indywidualne podejście do klientów – jeśli analizując LTV dokonamy segmentacji klientów, można będzie uczynić relację z nimi bardziej zindywidualizowaną i skierować do nich bardziej personalną komunikację.
• Automatyzacja – maksymalizacja wartości klienta może być istotnym kryterium decyzyjnym np. dla zastosowania automatyzacji w CRM lub automatyzacji onboardingu klienta.
• Lojalność klientów – mierzy lojalność klientów wyrażoną długością cyklu życia i jakością zakupów.
• Baza do rozwoju – baza lojalnych klientów może być dobrym polem do wzrostu, np. poprzez upselling lub cross-selling.
• Retencja – dobre rozpoznanie czynników wpływających na LTV, pomaga w zmniejszeniu współczynnika odejść (churn rate), co z kolei poprawia długość życia klienta i jego długoterminową wartość.

Opisane wyżej korzyści mają swoje odzwierciedlenie w rzeczywistych wynikach biznesowych. Lojalni klienci cechują się nie tylko o wiele większym prawdopodobieństwem sprzedaży (co daje pole do upsellingu i cross-sellingu), ale także zwykle wydają więcej dokonując powtórnego zakupu. Koszt zamknięcia sprzedaży z nowym klientem wielokrotnie przewyższa koszt sprzedaży w ramach istniejącego portfela, a koszt utrzymania klienta jest o wiele niższy niż CAC klienta nowego. Wreszcie, zwiększając retencję, jesteśmy w stanie mocno zmaksymalizować osiągane zyski.

Warto przy tym wspomnieć, że w portfelu klienta często swoje zastosowanie znajduje zasada Pareto (która mówi, że 20% populacji odpowiada za 80% efektów). Często połączenie analizy cyklu życia klientów i ich poprawna segmentacja pomaga w dodatkowym maksymalizowaniu korzyści, jeśli skupi się działania na grupie najbardziej lojalnych i najlepszych jakościowo oraz wartościowo klientów.

Wyliczenie LTV

Do wyliczenia wartości klienta potrzebne są dwa elementy: długość jego „cyklu życia” oraz marża uzyskiwana ze sprzedaży. Wyliczeń można dokonywać albo na poziomie największego ogółu, czyli licząc wszystkie elementy wskaźnika na średnich dla całej firmy, albo też schodząc do poziomu segmentów klientów lub nawet pojedynczych klientów.

Dokonując rozbicia wskaźnika na składowe dochodzimy do następującego wzoru: średnia ilość transakcji w danym okresie przemnożona przez średnią wartość transakcji daje nam średni przychód osiągany z jednej transakcji à przemnażając ją przez % marży brutto uzyskujemy informację o tym, ile osiągnięty przychód generuje nadwyżki, ponad bezpośrednie koszty jego uzyskania à na koniec przemnażając uzyskaną marżę dla danego okresu przez ilość okresów „cyklu życia” klienta, uzyskamy jego całkowitą wartość.

Case study

Prześledźmy wyliczenie LTV w oparciu o rozbudowany wzór, uwzględniający składowe wpływające na przychody i marżę:

1. Średnia ilość transakcji w danym okresie: 

Ilość wszystkich transakcji w danym okresie / ilość klientów w danym okresie

Wyliczając tę i kolejne średnie należy pamiętać, że jeśli cykl życia klienta wyliczany jest w latach, to średnie również powinny dotyczyć okresu rocznego (jeśli cykl życia wyrażony jest w miesiącach, wówczas średnie liczymy również dla okresów miesięcznych).

W analizowanym przykładzie, średnia wyliczana jest dla okresu rocznego, w oparciu o dane z 3 lat. Dla analizowanego szeregu lat, średnia wynosi 1,172 transakcji na klienta, co oznacza, że klient kupuje średnio nieco więcej, niż 1 raz na rok.

2. Średnia wartość transakcji w danym okresie:

Suma wartości wszystkich transakcji w danym okresie (przychód) / ilość transakcji

Dla analizowanego zakresu danych, średnia wartość jednej transakcji wynosi 11.765 PLN.

3. Średnia marża brutto w danym okresie:

(Przychody ze sprzedaży – koszt własny sprzedaży) / Przychody ze sprzedaży

Dla potrzeb analizowanego przykładu, przyjmijmy marżę na poziomie 20%.

4. Średnia ilość okresów, w których klienci dokonują zakupów

Średnia cykli życia wszystkich klientów lub (1/churn rate)

W analizowanym przykładzie, klienci zostali podzieleni na 3 grupy zbliżone do siebie parametrami, dla których następnie wyznaczono cykle życia, czyli ilość miesięcy, którą średnio korzystają z usług firmy, zanim zdecydują się na odejście. Następnie wyciągnięto globalną średnią dla całości portfela klientów, z której wynika, że przeciętny klient „żyje” 1,25 roku.

5. LTV

1,172 transakcji/rok x 11.765 PLN/transakcję x 20% marży x 1,25 lat = 3.448 PLN

6. Dodatkowe informacje

Przeciętny klient kupuje 1,172 raza w roku, a w ciągu swojego cyklu życia kupi średnio 1,172 x 1,25 = 1,5 raza

Przeciętny klient daje przychód w wysokości 1,25 x 1,172 x 11.765 = 17.421 PLN

Wartość marży na średnim zamówieniu = 11.765 x 20% = 2.353 PLN

Zaawansowane podejście do wyliczania LTV

Co prawda pokazana powyżej metoda jest wystarczająco szczegółowa, aby poprawnie wyliczyć wartość klienta, wyliczenia mogą jednak podlegać dodatkowym modyfikacjom z uwagi na specyficzne uwarunkowania biznesowe.

• Segmentacja – LTV może być liczone dla całości portfela klientów lub gdy istnieje taka potrzeba, w rozbiciu na poszczególne segmenty klientów lub nawet indywidualnie (np. dla klientów kluczowych).
• Dyskontowanie przyszłych przepływów pieniężnych – im dłuższy cykl życia klienta i wyższa inflacja, tym ważniejsze staje się doprowadzenie wartości LTV do poziomu realnego, który można osiągnąć przez dyskontowanie przyszłych strumieni przychodów od klienta.
• Obliczanie LTV jako wskaźnika obrazującego nie całość cyklu życia, a jedynie czas pozostały do jego końca. W tej metodzie wylicza się średni czas życia klienta, następnie sprawdza, ile średnio „przeżyli” już istniejący klienci. Wartością interesującą firmę jest różnica pomiędzy tymi dwoma okresami.
• Obliczanie LTV nie na bazie marży, a całości zysku – wymaga alokacji wszystkich kosztów włącznie z kosztami stałymi. Uzyskaną wartość klienta można wówczas skonfrontować nie tylko z kosztem jego pozyskania, ale także sprawdzić, czy wartość klienta pozwala na sfinansowanie całości kosztów firmy (trzeba mieć jednak świadomość, że to obliczenie bywa skomplikowane).
• Uwzględnienie prawdopodobieństwa przyszłych zakupów – LTV jest liczone na podstawie danych historycznych, co oznacza założenie, że częstotliwość zakupów nie ulegnie zmianie. Jeśli firma spodziewa się istotnych fluktuacji w popycie, wówczas warto rozszerzyć wzór o dodatkową zmienną, pokazującą prawdopodobieństwo przyszłych zakupów.
• Użycie przychodów zamiast marży brutto – do zaaplikowania w niektórych typach biznesów usługowych, gdzie trudno jest wyznaczyć bezpośrednie koszty własne sprzedaży.

Optymalizacja LTV

Dla zoptymalizowania cyklu życia klienta warto spojrzeć szerzej, nie tylko na samego klienta, ale również na jakość oferowanej mu przez firmę wartości dodanej. Działania bowiem można ukierunkować nie tylko na klienta, ale także na własne procesy, czy wreszcie na produkt lub usługę.

• Istotne jest zbudowanie trwałej i dobrej jakościowo relacji. Służy temu zrozumienie, że klient lubi być traktowany wyjątkowo. Konsekwencją tego powinna być segmentacja, a następnie kierowanie komunikacji trafiającej do persony klienta. W przypadku klientów kluczowych, może to być nawet dedykowany account manager. Warto również rozważyć odzwierciedlenie „wdzięczności” firmy dla lojalnych klientów w postaci gratisów, darmowych upgrade’ów lub usług premium, czy elastycznego podejścia do polityki cenowej (np. gdy klient chce czasowo zmienić zakres kupowanych usług).
• Komunikacja do klienta powinna być regularna i zindywidualizowana, ale nie nosić znamion spamu. Firma może również angażować klienta po zakupie, poprzez kierowanie do niego dedykowanych treści. Ważne wreszcie jest budowanie ogólnego wizerunku firmy przez media społecznościowe lub akcje związane z CSR.
• Działania zmierzające do zwiększenia zakupów mogą się opierać na upsellingu i cross-sellingu (dobrze, gdy są dobrze kierowane tak, by klient nie miał wrażenia, że próbujemy mu sprzedać coś, czego absolutnie nie potrzebuje). Dobrym pomysłem mogą być również kampanie lojalnościowe i promocje kierowane do istniejących klientów.
• Serwis i produkt to obszary pracy nad samym sobą. Z jednej strony jest to zapewnienie wysokiego standardu obsługi (zarówno tuż przed samą sprzedażą, poprzez onboarding w procesie sprzedaży, aż po rozwiązywanie problemów klienta w trakcie współpracy. Z punktu widzenia produktu jest to z kolei dbanie o to, by maksymalnie spełniał on oczekiwania klienta i był wolny od błędów. W obszarze optymalizacji mieści się także „bezdotykowa” konwersja klienta, czyli włączenie automatyzacji w proces pozyskania klienta, aby zmniejszyć wysiłek firmy i zwiększyć komfort klienta, co ma zapobiec jego rezygnacji.

Zapraszam do lektury moich pozostałych artykułów poświęconych wskaźnikom w start-upach: