Customer Lifetime Value (CLV) to wskaźnik, który szacuje całkowity dochód, jakiego firma może się spodziewać od jednego klienta przez cały okres współpracy. Zrozumienie CLV pozwala lepiej docenić wartość naszych klientów i podejmować świadome decyzje dotyczące inwestycji w ich pozyskiwanie i utrzymanie. Metryka dostarcza informacji o rentowności klientów, pozwala podjąć trafne decyzje na temat alokacji budżetu marketingowego, wspomaga segmentację i targetowanie oraz wzmacnia strategie zarządzania relacjami z klientami. Zgodnie z Harvard Business Review, zwiększenie wskaźników utrzymania klientów o 5% może zwiększyć zyski od 25% do 95% [1].
Obliczanie wartości życiowej klienta
Podstawowa formuła Client Lifetime Value obliczana jest w następujący sposób:
CLV=(Średnia wartość zakupu)×(Częstotliwość zakupu)×(Średni czas trwania relacji z
klientem).
Na przykład, jeśli klient wydaje 100 zł na każdy zakup, kupuje pięć razy w roku i pozostaje z firmą przez trzy lata, jego CLV wynosi 100zł x 5 x 3 = 1 500 zł.
Ważne, by dane, które bierzemy do obliczeń, pochodziły z tego samego okresu.
.
Istnieją jednak także inne wzory, które biorą pod uwagę retention rate zamiast średniego czasu trwania relacji z klientem.
Bardziej zaawansowane modele CLV obejmują także analizę predykcyjną i analizę kohortową. Analiza predykcyjna wykorzystuje dane historyczne i uczenie maszynowe do prognozowania przyszłych zachowań klientów i CLV. Na przykład, firma ASOS używa zaawansowanej analizy predykcyjnej do identyfikacji klientów z wysokim ryzykiem rezygnacji i dzięki tej wiedzy lepiej zarządza budżetem wydawanym na działania retencyjne [2]. Analiza kohortowa zaś segmentuje klientów na kohorty na podstawie na przykład daty ich pozyskania, aby analizować trendy CLV w czasie.
Aby bardzo dokładnie obliczyć CLV i móc wyciągać z niej rozległe wnioski firmy potrzebują różnych rodzajów danych:
- Dane transakcyjne: historia zakupów, wartości zamówień, częstotliwość zakupów.
- Dane o interakcjach z klientem: wizyty na stronie internetowej, interakcje z obsługą klienta, open rate i zaangażowanie w treść dostarczanych klientowi e-maili.
- Dane demograficzne: wiek, płeć, lokalizacja, poziom dochodów
Jednak już podstawowe informacje z pierwszego, powyżej przedstawionego wzoru pozwolą na lepsze poznanie firmy w liczbach i jej Klientów. Jak zatem wykorzystać wskaźnik w rzeczywistości?
Najlepsze sposoby wykorzystania CLV w praktyce
Segmentacja i targetowanie
Segmentowanie klientów na podstawie ich CLV pozwala firmom skuteczniej dostosowywać działania marketingowe. Tu przykładem może być Amazon, który wykorzystuje dane CLV do tworzenia spersonalizowanych kampanii e-mailowych dla klientów o wysokiej wartości CLV i oferuje im ekskluzywne zniżki.
Strategie utrzymania klientów
Skupienie się na utrzymaniu klientów o wysokiej wartości CLV może znacznie zwiększyć rentowność. Program lojalnościowy Starbucks, który koncentrował się na zwiększaniu lojalności i zaangażowania klientów poprzez zbieranie gwiazdek, które następnie można wymieniać na nagrody, poskutkował wzrostem wartości sprzedaży, wynagradzając konsumentów wydających najwięcej i wzmacniając ich przywiązanie. Dzięki tym działaniom Starbucks podniósł retention rate do 44%, które porównując ze średnią w branży, która wynosi 25%, jest bardzo imponujące [3].
Optymalizacja wydatków marketingowych
Alokacja budżetów marketingowych w celu targetowania klientów o wysokiej wartości CLV zapewnia maksymalny zwrot z inwestycji (ROI). Sklepy e-commerce, dzięki jasnemu dostępowi do danych sprzedażowych mogą identyfikować i wspierać mocniej te kanały marketingowe, które dostarczyły im klientów dokonujących wyższych zakupów. Priorytetyzacja działań marketingowych dla klientów o wysokim potencjale inwestycyjnym często skutkuje zwiększoną sprzedażą dodatkowych usług i produktów.
Rozwój produktów i sprzedaż krzyżowa
Wnioski z analizy CLV mogą kierować rozwojem produktów i możliwościami sprzedaży dodatkowej. Birchbox, oferujący subskrypcyjne boxy z kosmetykami, oparł swoje funkcjonowanie i rozwój oferty o najbardziej zaangażowanych odbiorców, którzy recenzując próbki kosmetyków, mogą otrzymywać punkty pozwalające na zakup wybranego kosmetyku o standardowej pojemności. Firma analizuje dane CLV, aby zidentyfikować popularne kategorie produktów i wprowadza dodatkowe poziomy subskrypcji z dodatkowymi korzyściami dla najbardziej wkręconych w recenzowanie [4].
Wdrożenia CLV specyficzne dla branż
E-commerce
CLV może znacznie poprawić strategie pozyskiwania i utrzymywania wartościowych klientów. ASOS – e-commerce z branży fashion, wykorzystuje zaawansowane dane CLV wspierane machine learningiem do tworzenia potencjalnej grupy odbiorców o wyższej wartości koszyka. Następnie kieruje do nich szereg odpowiednich reklam remarketingowych w mediach społecznościowych, co skutkuje wzrostem skuteczności kampanii. Ten imponujący zabieg jest o tyle istotniejszy, że biorąc pod uwagę możliwość darmowych zwrotów towarów w branży fashion o wiele trudniej jest odszukać klienta wydającego dużo od wyłącznie dużo przymierzającego! [5].
SaaS
Firmy SaaS mogą optymalizować onboarding klientów, retencję i redukować wskaźniki rezygnacji, wykorzystując CLV. Tu przykładem może być firma HubSpot, która zapewnia spersonalizowane doświadczenia onboardingowe i proaktywne wsparcie klienta, aby zwiększyć wartość życiową swoich klientów, co skutkuje wyższą satysfakcją i retencją klientów [6].
Handel detaliczny
Detaliści mogą tworzyć spersonalizowane doświadczenia zakupowe i programy lojalnościowe, korzystając z CLV. Kroger analizuje CLV, aby zidentyfikować częstych klientów i oferuje im spersonalizowane zniżki i promocje na podstawie ich nawyków zakupowych, co prowadzi do zwiększenia lojalności klientów i zwiększenia sprzedaży [7].
Wyzwania dotyczące obliczania Customer Lifetime Value
Jakość i integracja danych
Dokładne zbieranie i integracja danych z różnych źródeł są kluczowe dla wiarygodnych obliczeń CLV. Firma detaliczna, która wdraża solidny system CRM do gromadzenia i analizowania danych klientów z wielu punktów styku z marką, może zapewnić dokładne i użyteczne wnioski z analizy CLV. W przypadku braku takich informacji i kierowania się domysłami i szacunkami wskaźnik ten może doprowadzić do wielu błędnych decyzji. Kluczowe są tutaj dane, które stoją u podstaw obliczeń i porównań.
Obawy dotyczące prywatności
Równoważenie personalizacji z przepisami dotyczącymi ochrony prywatności jest kluczowe. Tylko firma, która, zapewnia zgodność z RODO poprzez anonimizację danych klientów, jednocześnie wykorzystując wnioski z analizy CLV do strategii marketingowych, może utrzymać zaufanie klientów i zgodność z przepisami.
Zmieniające się warunki rynkowe
Adaptacja modeli CLV do zmieniających się zachowań klientów i trendów rynkowych jest niezbędna. Agencja turystyczna, która dostosowuje swoje obliczenia CLV podczas spowolnień gospodarczych, aby odzwierciedlić zmiany w wydatkach klientów, może bardziej precyzyjnie prognozować i dostosowywać swoje strategie.
Podsumowanie
Wartość Życiowa Klienta (CLV) to potężny wskaźnik, który pozwala na zmianę sposobu myślenia o pozyskaniu Klientów. Pomaga zmniejszyć presję na pozyskanie jak najniższym kosztem nowego odbiorcy i przekierować ją w kierunku utrzymania. Umożliwia także skupienie się na pozyskaniu i utrzymaniu Klientów generujących najwyższe przychody, dostosowując do nich poziom obsługi i udogodnienia takie jak rabaty czy promocje.
Źródła:
1. Gallo A., The Value of Keeping the Right Customers, https://hbr.org/2014/10/the-value-of-keeping-the-right-customers
2. ChamberlainB. P., Cardoso A., Bryan Liu C.H., Customer Lifetime Value Prediction Using Embeddings, https://arxiv.org/pdf/1703.02596
3. Yaqub M., 42+ Crucial Customer Loyalty Statistics: A Must-Know in 2025, https://www.businessdit.com/customer-loyalty-statistics/
4. SonaliBloom, Birchbox: the beauty of data, https://d3.harvard.edu/platform-digit/submission/birchbox-the-beauty-of-data/
5. Skinner R., ASOS Uses Machine Learning To Understand Customer Value, https://www.forrester.com/blogs/machine-learning-asos-customer-value/
6. Statti A., HubSpot Onboarding for Startups, https://blog.revpartners.io/en/revops-articles/hubspot-onboarding-startups
7. Brief D., Kroger improves pickup experience, personalized offerings in CX push, https://www.customerexperiencedive.com/news/kroger-q3-cx-delivery-personalization-digital/701499/
