Ügyfél élettartam értéke (CLV vagy LTV) képlet: hogyan kell helyesen kiszámítani

Gondolt már arra, hogy az ügyfél élettartamának helytelen kiszámítása hogyan befolyásolhatja vállalkozását?

Az Ügyfél élettartamának értéke (más néven CLV vagy LTV) az SaaS számára az egyik legfontosabb teljesítménymutató minden vállalat számára. Ez lehetővé teszi, hogy sokat lehet költeni, hogy megszerezzék az ügyfelek és még mindig:

• profitot generál a felhasználó megszerzése, és / vagy
• maradjon a költségvetésen belül generáló felhasználói bázis növekedés.,

hogyan kell kiszámítani az ügyfél élettartamát

általában először meg akarja tudni, hogyan kell kiszámítani az ügyfél élettartamát a következő képlet segítségével:

élettartam = 1/lemorzsolódási arány

hogyan kell kiszámítani az ügyfél élettartamát(CLV vagy LTV)

következő az élettartam értékét., Bár van néhány módon, hogy kiszámítja CLV vagy LTV, mind kezdeni a következő ügyfél élettartam értéke a képlet:

• David Skok: mi az igazi CLV?
• Forbes: CLV: Az Egyetlen szempont, Ami Számít

a Munka egy adott cég, nemrég számított négy különböző értékeket CLV, attól függően, hogy az adatok forrás(ok) használtuk:

1. a Számítás 1 = $162
2. Számítási 2 = $222
3. Számítás 3 = $814
4. Számítás 4 = $1333

Ez egy elég tartományban. Miért olyan sok ellentmondás?

az első érték, amit találtunk, $1333 volt. A reakció, amit erre a CLV-re kaptunk, az volt: túl szép, hogy igaz legyen!, (Bennfentes tipp: egy ilyen reakció általában egy jel, amelyet tovább kell vizsgálnia.)

a cég műszerfalai 3% – os lemorzsolódást és 40 dolláros ARPA-t jelentettek. Tehát a CLV kiszámításának egyszerű három perces feladatnak kell lennie, igaz?

nem olyan gyors.

Validating Customer Lifetime Value

egy íratlan tudománytörvény azt mondja, hogy ahhoz, hogy valami igaz legyen, minden szögből igaznak kell lennie. Nem lehet csak nagyítani a fekete-fehér csíkok, hogy meghatározza, ha egy állat egy zebra vagy egy fehér tigris, például.,

a cég dolgoztunk már az üzleti életben több mint hét éve, így akartuk látni, hogy az ügyfél élettartama értéke $1333 illeszkedik a tényleges átlagos bevétel által generált felhasználók, akik már nem ügyfelek.

a felhasználó élettartamát 1 / lemorzsolódási arányként számítják ki, így ebben az esetben az élettartam 33 hónap, vagy valamivel kevesebb, mint három év. Ez azt jelenti, hogy elegendő felhasználónk van, akik már kiszámították, hogy mennyit költöttek a vállalat termékeire.,

exportáltuk az e-kereskedelmi adatokat az összes ex-ügyfélre, beleértve azt is, hogy mennyit költöttek a társasággal, mind az átlagos, mind a disztribúció kiszámításához ebben a csoportban. Több mint 20 000 felhasználó volt ebben a lemorzsolódási csoportban, elegendő adatot adva ahhoz, hogy eredményeinket relevánsnak tekintsük.

Az átlagos összeg, amelyet minden ügyfél a társasággal töltött, 180 dollár alatt volt. Így nézett ki a disztribúció:

Hogyan magyarázzuk ezt a vállalatnak? Csak kiderült, hogy az összes felhasználó, aki elhagyta a céget az elmúlt hét évben, átlagosan 180 dollárt költött., De korábban úgy becsültük, hogy a vállalat jelenlegi felhasználói több mint 1300 dollárt költenek.

híres matematikusunk szavaival: valami nem tűnik helyesnek.

amikor kiszámoltuk a $1333 CLV-t, különböző eszközök által szolgáltatott összesített adatokat használtunk. Ennek a számnak az érvényesítéséhez meg kellett próbálnunk újra kiszámítani a churn-t és az ARPA-t a semmiből.

a cég, amellyel együtt dolgoztunk, eladja a fintech terméket, amelyet kisvállalkozásoknak vagy solopreneurs-nek terveztek havi előfizetéssel., Az ügyfelek választhatnak, hogy kedvezményes áron vásárolnak éves előfizetést, vagy vásárolhatnak különböző kiegészítőket egyszeri fizetéssel.

a vállalat műszerfalain jelentett lemorzsolódás nem volt elválasztva a havi és az éves felhasználók vagy a kiegészítő vásárlások között. Az egy számlára jutó átlagos bevételt bevételként számították ki, osztva az ügyfelek számával, de az éves előfizetéssel rendelkező ügyfelek jelentős hatással voltak erre a mutatóra.

ezzel a háttérinformációval megértettük, hogy egy dolog maradt hátra: a lemorzsolódás és az ARPA kiszámítása csak a havi ügyfelek számára.,

hogyan kell kiszámítani a havi lemorzsolódást

a havi lemorzsolódás kiszámításához tudnunk kell, hogy hány ügyfelünk van egy adott hónap első napján. Ezt úgy kapjuk meg, hogy számoljuk az egyedi ügyfelek számát, akik havi előfizetésért fizettek – új akvizíciók plusz megújítások – az előző hónapban.,

lemorzsolódási ráta Formula

lemorzsolódási ráta = (felhasználók az időszak elején – felhasználók az időszak végén)/felhasználók az időszak elején

a lemorzsolódási arány kiszámításához számoljuk az aktuális hónapban lejárt havi előfizetések számát (felhasználók a hónap elején – felhasználók a hónap végén), és osztjuk meg az ügyfelek számával a hónap elején.

biztosak akartunk lenni abban, hogy ez a lemorzsolódási arány helyes, ezért ellenőriztük, hogy azok a felhasználók, akiknek előfizetése lejárt, később nem vásároltak más előfizetést., Kiderült, hogy a felhasználók jelentős hányada (nagyjából 10%) mutatta ezt a viselkedést.

Ezen felhasználók kivételével a CLV-t 162 dollárra számítottuk. Ez jóval kevesebb volt, mint az eredeti számítás, és kár volt igaznak lenni.

ezután újraszámítottuk a lemorzsolódási arányt azáltal, hogy eltávolítottuk azokat a felhasználókat, akik később vásároltak valamit, mivel végül nem köpültek.

a lemorzsolódási ráta végső értéke 10-12% között volt.,

Számítsa ki az ARPA

értéket, mivel csak a havi előfizetéssel rendelkező felhasználók számára számítottuk ki az ügyfél élettartamát, az ARPA-nak meg kell mutatnia, hogy egy ügyfél átlagosan mennyit költ egy adott hónapban.

APRA Formula

havi ARPA = havi bevétel az előfizetésekből/összes Ügyfélből

az ARPA kiszámítása egyszerű, mindaddig, amíg helyesen szűri az adatokat. A havi ARPA esetében ossza meg a havi előfizetésekből származó bevételt a havi ügyfelek számával.

felfedeztük, hogy az igazi ARPA érték $23 és $26 között van, nem $40, amint azt eredetileg jelentették., A 40 dolláros szám magában foglalta az egyszeri vásárlásokat és az éves előfizetéseket, amelyek csaknem 100% – kal torzították az adatokat.

tehát, az új számokkal a helyén, itt van a CLV a havi felhasználók számára:

Ez a szám szorosan illeszkedik azoknak a felhasználóknak az elemzéséhez, akik már elhagyták a társaságot. A Társaság áremelkedése az elmúlt évben is egyértelműen tükröződik ebben a CLV-ben.

mi a helyzet az éves előfizetésekkel?

Az éves előfizetések CLV kiszámításához meg kellett válaszolnunk ezt a kérdést:Hány éves előfizető megújul?, Kiderült, hogy az éves megújítási arány kevesebb, mint 10% volt, így 90% – os lemorzsolódási arányt kaptunk.

a második kérdés az, hogy az emberek átlagosan mennyit költenek éves előfizetéseikre. A válasz: $240.

tehát az éves előfizetések CLV-je:

egy lépéssel tovább

az utolsó lépés a CLV kiszámítása a beszerzési csatornák alapján. Nyilvánvaló, hogy nem minden felhasználó azonos.,

a szóban forgó vállalat számára az organic channels az ügyfelek több mint 60% – át generálta, akiknek élettartama $255 volt, míg a fizetett csatornák az ügyfelek 40% – át generálták, akiknek élettartama $172.50 volt.

Ez a bontás sokkal világosabb képet adott a vállalatnak arról, hogy milyen beszerzési költségüknek csatornánként kell lennie.

ügyfél élettartam érték jelentések kínálnak ki a dobozból InnerTrends. Automatikusan integráljuk a fizetési platform, és győződjön meg arról, hogy az összes adatot szűrjük és megfelelően számítják ki., Tehát mindig számíthat arra, hogy megkapja az igazi CLV-t, függetlenül attól, hogy honnan származnak az ügyfelek.

mély betekintést keres abban, hogy ügyfelei hogyan használják a terméket?

InnerTrends segíthet. Nem kell adattudósnak lennie ahhoz, hogy felfedezze vállalkozása számára a legjobb növekedési lehetőségeket, szoftverünk gondoskodik erről az Ön számára.

ütemezzen velünk egy demót, és nézze meg saját szemével, hogy milyen erős lehet az InnerTrends.