Cálculo del valor del ciclo de vida del cliente
El valor del ciclo de vida del cliente es una métrica clave que todo profesional del marketing debería seguir, ya que suele reflejar la salud fundamental de los negocios centrados en el cliente.
En Internet circulan diversas fórmulas destinadas a ayudar a los profesionales del marketing a calcular rápidamente el valor del ciclo de vida del cliente. El uso de estas ecuaciones sencillas puede resultar atractivo, pero cuando los componentes de la fórmula se basan en medias (como debe ser), los resultados suelen ser bastante aproximados.
En su lugar, es posible que desee utilizar el siguiente método sencillo. Este enfoque utiliza Excel, pero no requiere fórmulas complejas ni macros. No es tan preciso como crear un modelo de cliente basado en la microsegmentación predictiva (que es la base del software de automatización de la retención de Optimove), pero es más rápido, más rentable y más preciso que muchas otras alternativas.
Realice un seguimiento del gasto de un grupo de nuevos clientes
Comience por tomar un grupo de nuevos clientes y siga su gasto acumulado a lo largo del tiempo. Este enfoque le proporciona una base precisa, tanto porque las cohortes son grupos cerrados de clientes reales, como porque las cohortes ya incluyen todos los parámetros que, de otro modo, tendría que introducir en sus fórmulas (por ejemplo, la pérdida de clientes está incorporada porque el valor de la cohorte disminuye de un período a otro debido a la pérdida de clientes).
Calcule los ingresos acumulados totales de la cohorte (o cualquier otra métrica de valor que elija) en Excel para cada período, comenzando por el primer período. Divida esta cifra por el número de clientes de la cohorte para obtener una cifra media por cliente. En este ejemplo, estoy analizando los ingresos acumulados generados por un cliente medio dentro de una cohorte concreta durante sus primeros seis meses:
Cree un gráfico de líneas sencillo en Excel para estos datos (instrucciones aquí).
Trace una línea de tendencia logarítmica de los datos
A continuación, utilice la función de línea de tendencia integrada en Excel para descubrir la fórmula logarítmica que mejor se ajusta a la tendencia del valor de la cohorte a lo largo del tiempo. A continuación, puede utilizar esa fórmula para predecir el valor medio de los clientes de esta cohorte en el futuro. (La razón por la que sugiero utilizar una línea de tendencia logarítmica es porque suele ser la que mejor se ajusta a cualquier patrón que muestre aumentos periódicos decrecientes a lo largo del tiempo, lo que suele ocurrir cuando se analiza el valor acumulado de cualquier cohorte de clientes determinada).
A continuación se muestra un ejemplo en el que he representado gráficamente los datos de gasto acumulado de seis meses de un cliente medio de nuestra cohorte y, a continuación, he generado una línea de tendencia predictiva para seis periodos adicionales en el futuro:
Para obtener este tipo de gráfico en Excel y revelar la fórmula logarítmica como se muestra, añada una línea de tendencia a su gráfico de líneas haciendo clic en Línea de tendencia y, a continuación, en Más opciones de línea de tendencia:
Seleccione Logarítmica, introduzca el número de períodos que desea ver en su previsión y seleccione la casilla de verificación Mostrar ecuación:
Ahora puede utilizar la fórmula logarítmica determinada por Excel para calcular el CLV en el futuro hasta donde considere razonable.
Dos consejos para obtener mejores resultados
- En lugar de seleccionar una cohorte concreta, considere la posibilidad de utilizar los promedios de las cifras por período de varias cohortes. Esto suavizará la varianza estadística que podría aparecer en cualquier cohorte individual, que podría tener un comportamiento muy diferente al de una cohorte media.
- Realice el proceso anterior para tres o cuatro segmentos de clientes de alto nivel, como la fuente de adquisición o la ubicación geográfica principal. La elección de la base de segmentación depende de lo que tenga más sentido para cada negocio en particular. Si omite este paso y considera a todos sus clientes como un gran grupo, los resultados serán menos precisos, ya que la varianza en toda su base de clientes suele ser demasiado grande para obtener información útil. Además, puede ser valioso comparar las cifras del valor de por vida de diferentes segmentos.
Utilice una solución avanzada para calcular el valor del ciclo de vida del cliente
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