Cómo calcular el Customer Lifetime Value y usar esta métrica en tu estrategia

Customer Lifetime Value

El Customer lifetime value (CLV) es una métrica clave a la hora de planificar mejor el presupuesto y los recursos que van a invertirse en un contacto, teniendo en cuenta el valor actual y futuro de la relación con ese cliente. Si quieres saber qué es exactamente este indicador, cómo puede ayudarte a potenciar la rentabilidad de tu eCommerce y cómo acceder a su cálculo, sigue leyendo.

 

¿Qué es el Customer Lifetime Value?

 
Como todos sabemos, adquirir nuevos clientes es un objetivo fundamental para cualquier eCommerce. La preocupación es que, si gastamos más en un cliente potencial de lo que ese cliente gastará en el futuro, la inversión no nos será nunca rentable. Por ello, el análisis del valor del cliente es de gran importancia para el negocio.

 

El CLV es un indicador clave predictivo que permite conocer el valor que tiene cada uno de tus clientes para tu negocio y que ayuda a tomar mejores decisiones de marketing.

 

Esta métrica te indica el beneficio que genera cada cliente para tu eCommerce a lo largo del tiempo, por lo que resulta un indicador muy valioso.

Otras métricas interesantes: P-Alive, Churn Rate y Compras estimadas

 
Junto al CLV, existen algunas otras métricas muy potentes relacionadas. Toma nota porque también interesan:

 

  • P-alive: probabilidad que tiene tu cliente de volver a comprar.
  • Churn Rate: probabilidad de que tu cliente haya dejado de comprar definitivamente
  • Compras esperadas: transacciones esperadas de ese cliente en los próximos 12 meses

¿Para qué te sirve el Customer Lifetime Value?

 
Las ventajas específicas de comprender el CLV de tus clientes incluyen:

 

  • Permite comprender la rentabilidad general del cliente para predecir cuál debe ser un Coste de Adquisición de Cliente (CAC) óptimo para tu eCommerce. Es decir, sin un conocimiento sólido de tu CLV, no puedes medir si tu CAC es demasiado alto.

     

  • Indica la rentabilidad del usuario a lo largo del tiempo para poder comprender cuál es su time to value y optimizar estrategias de captación, retención y fidelización.

     

  • Aporta un indicador de la lealtad de los clientes y hace posible diseñar mejores objetivos de fidelización.

     

  • Facilita la segmentación de clientes según el valor que tienen para el negocio.

     

  • Permite elevar el retorno de tu gasto en publicidad (ROAS) si usas tus segmentos de clientes con un CLV más alto para crear campañas look-a-like.

     

  • Es posible desglosar el CLV por segmentos de audiencia, por categorías de producto, etc. para promover campañas más rentables.

     

  • Mejora la toma de decisiones a la hora de enfocar los esfuerzos de marketing en aquellos clientes más rentables.

     

  • Ayuda a encontrar el equilibrio en términos de objetivos de marketing a corto y largo plazo.

CLV y machine learning para predecir el futuro

 

El CLV cobra mayor importancia cuando es estimado por medio de modelos de machine learning. El machine learning, o aprendizaje computacional, es el método por el cuál las computadoras son capaces de aprender conceptos a partir de datos. De esta forma, es posible definir modelos que son capaces de hacer clasificaciones o predicciones automáticas.

 

Puesto que estos modelos se basan en datos, cuanto mayor sea la disponibilidad de datos, más acertado será el modelo predictivo. Con un modelo de CLV predictivo, se pueden hacer predicciones sobre el beneficio estimado por cliente para el próximo mes, trimestre o incluso año.

 

El objetivo de una estrategia de marketing basada en el CLV y apoyada por machine learning es construir una relación a largo plazo con el cliente ya que siempre resulta más beneficioso retener clientes existentes que ganar nuevos

¿Cómo se calcula el Customer Lifetime Value?

 

Existen diversas fórmulas para calcular el CLV, algunas más sencillas, otras más complejas, pero todas siguen la misma fórmula general:

Valor medio del pedido: es el gasto promedio que los clientes realizan en un periodo de tiempo concreto (Gasto total / Compras totales).

 

Frecuencia media de compra: es el total de compras divididas por la cantidad de clientes únicos en un periodo de tiempo concreto.

 

Margen de beneficio: es el margen de beneficio medio que nuestro negocio se lleva por cada compra.

 

Pero, si no te quieres complicar la vida, recuerda que con Connectif puedes calcular el CLV de tus clientes de forma automática, precisa y siempre actualizada. Nuestra plataforma utiliza modelos estadísticos apoyados por IA para calcular el CLV de tus contactos, usando una fórmula basada en la que acabamos de explicarte.

 

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