Customer Lifetime Value: come calcolare il valore di un cliente e potenziare il suo engagement

Customer Lifetime Value come parametro utile a identificare a quanto ammonta il valore potenziale di un cliente. I calcoli aiutano un’organizzazione a capire quali clienti specifici contribuiscono maggiormente ai suoi profitti. Il che consente di servire questi clienti con i prodotti, i servizi e le comunicazioni che apprezzano maggiormente per incrementare i livelli di interazione e i motivi di soddisfazione. Al di là dei motivi transazionali, ponderare il CLV dà indicazioni utili a sviluppare le giuste strategie di loyalty e di engagement.

Customer Lifetime Value: che cos’è e a cosa serve

Customer Lifetime Value, detto anche Customer Lifecycle Value (CLV), è un indicatore aziendale strategico, di tipo predittivo, che serve a misurare quanto un’azienda può pianificare di guadagnare da un cliente (ovviamente fintanto che questa persona rimane attiva nei confronti di un brand). La stima del valore di ogni singolo cliente rispetto all’arco temporale della relazione e dell’interazione consente di indirizzare al meglio i processi decisionali a livello di prodotto, di servizio e, più in generale, di customer experience. Sempre e in ogni caso, il CLV aiuta potenziare i processi di ingaggio e di fidelizzazione.

Perché calcolare il CLV è così importante

Conquistare e fidelizzare i clienti è costoso. Ecco perché è fondamentale investire principalmente in quei clienti che sono redditizi per l’azienda nel lungo periodo. Non solo è importante comprendere a fondo questi clienti, ma anche coinvolgerli attraverso i canali giusti nonché adattando la comunicazione e l’offerta al loro contesto e alle loro esigenze. Il che può essere ottenuto solo attingendo a varie metriche di cui il valore del ciclo di vita del cliente (CLV) è forse quello più importante e strategico per un marketing efficace ed efficiente. Il calcolo del Customer Lifetime Value, infatti, aiuta i brand a determinare:

• Quanto è possibile spendere per acquisire un cliente simile e avere comunque una relazione proficua
• Quali tipi di prodotti desiderano i clienti con il CLV più elevato
• Quali prodotti hanno la redditività più alta
• Chi sono i tipi di clienti più redditizi

L’insieme di queste informazioni contribuisce a supportare i giusti processi decisionali e ad aumentare significativamente la redditività aziendale.

Calcolare il Customer Lifetime Value presuppone un approccio data driven

Prima di effettuare il calcolo del Customer Lifetime Value è importante definire una strategia trifasica che consiste nel:

1. raccogliere i dati durante ogni singolo customer journey
2. effettuare delle clusterizzazioni per tipologie/comportamenti
3. determinare qual è il vero valore relativo ai vari gruppi e sottogruppi cliente creati
4. veicolare gli investimenti ai clienti più preziosi

Per stimare il valore attuale e futuro dei clienti, infatti, le aziende devono raccogliere dati rilevanti sul maggior numero possibile di consumatori reali, registrando i loro comportamenti su un arco temporale possibilmente di diversi anni. Questo perché i modelli analitici dipendono dalla disponibilità di un numero quanto più possibile elevato di dati. Maggiore è il volume di dati disponibili, infatti, più significative e accurate sono le analisi. Il tutto tenendo sempre ben presente le normative sulla privacy il che presuppone anche l’abilità di collezionare dati freschi e quanto più possibili di prima mano, privilegiando gli zero-party data rispetto a tutte le altre tipologie di dati.

Quali dati aiutano a ponderare il CLV

Per effettuare una valutazione del Customer Lifetime Value sono richieste tre categorie di dati:

• I dati delle transazioni come, ad esempio, la cronologia degli acquisti, la selezione relativa a prodotti, i prezzi opzionati ma anche i metodi di pagamento, le modalità di consegna prescelte, gli eventuali resi che sono forniti dalla piattaforma di e-commerce utilizzata e tutti i vari sistemi finanziari collegati.
• I dati demografici come sesso, età, occupazione e luogo di residenza sono condensati nei profili dei clienti che si registrano in genere per accedere a benefit come sconti sul primo acquisto e promozioni. Questo tipo di dati aiuta i brand a prevedere meglio il comportamento di acquisto futuro e personalizzare le azioni di marketing.
• I dati di marketing come quelli relativi al comportamento degli utenti rispetto alle loro modalità di ricerca, alle loro tipologie di navigazione e ai loro tempi di attenzione, al loro tasso di risposta alle campagne così come ai dati online esterni (first party data, second party data &Co), che aiutano ad arricchire il profilo del cliente e, a loro volta, ad approfondire la relativa conoscenza anche per quanto riguarda le sue preferenze o il suo comportamento di acquisto.

Attenzione a mappare tutti i touchpoint

La raccolta dei dati deve considerare le varie fonti informative che possono essere utilizzate dai consumatori per interagire con il brand. Il CLV, infatti, deve essere misurato:

1. Identificando quali sono i punti di contatto in cui il cliente crea valore
2. Integrando dei sistemi di raccolta e di reportistica che aiutano a creare un customer journey accurato
3. Misurando i profitti ad ogni singolo punto di contatto
4. Aggiornando i dati per tutta la durata del rapporto col cliente

Come e perché i dati raccolti aiutano a determinare il vero valore dei clienti

Cosa succede ai dati raccolti? In questa fase entra in gioco il Customer Lifetime Value che può essere utilizzato per misurare il valore di un cliente, a lungo termine, per tutto il suo tempo come cliente dell’azienda. Tale valore viene confrontato con i costi di acquisizione/ritenzione del cliente (CAC – Customer Acquisition Cost), ovvero gli investimenti di marketing effettuati o pianificati necessari per acquisire e fidelizzare il cliente. Infine, entrambi gli indicatori sono collegati per ricavare raccomandazioni di azione in merito alle decisioni strategiche e operative.

CLV e CAC: quali sono i modelli di riferimento

Durante la modellazione di CLV e CAC deve essere fatto un distinguo tra tre livelli di complessità:

• Il modello descrittivo calcola il CLV utilizzando i dati storici dei consumatori e identifica i modelli comportamentali dei gruppi di clienti principalmente attraverso una semplice analisi manuale. Questo metodo, relativamente semplice, produce risultati rapidi, ma sono solo ipotesi e quindi di valore limitato; possono fungere solo da indicatore iniziale per decisioni potenziali.
• Il modello predittivo utilizza modelli di dati storici per determinare il CLV futuro. Di conseguenza, i risultati sono più accurati e significativi poiché il profilo individuale del cliente viene preso in considerazione nell’equazione insieme al tempo rimanente come cliente. Supportati da questa conoscenza, i manager del CLV possono fare di più decisioni efficaci. Tuttavia, questo modello richiede capacità di analisi avanzate più complete, come l’identificazione dei clienti su più canali. Per una visione a 360 gradi, vale la pena disporre di dati storici completi sui clienti, nonché aggiornamenti regolari delle vendite e dei dati sui costi.
• Il modello operativo fa un ulteriore passo avanti: prevede automaticamente i CLV utilizzando l’apprendimento automatico e formula raccomandazioni iniziali per le decisioni, amplificando l’effetto CLV. Inoltre, l’accuratezza predittiva e il processo decisionale migliorano ad ogni aggiornamento. Per i team operativi, ciò significa che, piuttosto che elaborando raccomandazioni decisionali, il loro compito principale è quello di riesaminarli e monitorarli continuamente.

La creazione di questi modelli è comunque un’impresa molto complessa che può richiedere mesi, se non anni. Per tutti e tre i modelli è indispensabile un continuo aggiornamento dei dati e dei calcoli: ad esempio, il CLV deve essere regolato dopo ogni acquisto del cliente, ma anche il valore del CAC deve essere aumentato se, ad esempio, viene lanciata una campagna di marketing per uno specifico gruppo di clienti. è essenziale affinché i dati e i risultati analitici associati possano essere utilizzati per campagne future.

Investimento mirato su clienti di alto valore

L’ultimo e più importante passaggio consiste nel calcolare Customer Lifetime Value e Customer Acquisition Cost in modo tale che l’azienda possa trarre dai risultati raccolti raccomandazioni a livello decisionale e operativo, continuando a misurarne l’impatto per sondare l’aumento del CLV a seguito di alcune misure di marketing intraprese. Per quanto riguarda la profondità della valutazione, si possono distinguere due livelli.

Primo livello

Al primo livello viene considerata solo la media di tutti i clienti, il che è molto utile quando si prendono decisioni sull’espansione in nuovi mercati, canali o marchi. Come regola pratica, l’espansione è consigliabile non appena il CLV stimato supera il CAC di un multiplo, anche se la redditività non è stata ancora raggiunta. In pratica, i modelli di business digitali maturi dovrebbero mostrare rapporti CLV/CAC compreso tra almeno 2:1 e fino a 8:1 o più. A questo livello, CLV può essere utilizzato anche come metrica per misurare e migliorare le prestazioni di unità organizzative come le filiali nazionali, o per ottenere una maggiore attenzione al cliente prospettiva sul business (piuttosto che una visione puramente incentrata sulle vendite e sul profitto).

Secondo livello

Il livello analitico successivo si concentra su cluster di clienti raggruppati in base ai loro valori CLV e CAC al fine di migliorare in particolare le decisioni operative. Dati demografici, come sesso, età, luogo di residenza, ma anche dati comportamentali come l’acquisto in genere vengono presi in considerazione la frequenza, la fedeltà al marchio e i rendimenti. Questi set di dati aiutano i team di marketing e vendita a identificare rispettivamente gli indicatori di CLV elevato e CAC basso e ad adattare le campagne di marketing ai vari cluster di riferimento tra cui, ad esempio, i clienti meno redditizi ma particolarmente preziosi.

Vantaggi del Customer Lifetime Value

Per trarre il massimo vantaggio dal Customer Lifetime Value è necessario analizzare il feedback di ogni cliente (e misurarne nuovamente il CLV) cercando di valutare l’andamento di ogni singolo punto di contatto. Questo approccio risulta estremamente vantaggioso quando si ha a che fare con rapporti clientelari pluriennali perché può permettere di rilevare i primi segni di logoramento del rapporto. Nel caso della sottoscrizione di un di un abbonamento, ad esempio, quando la spesa di un cliente X mostra tendenze in negativo dopo il primo anno, è evidente che l’abbonamento viene utilizzato sempre meno e che i propri profitti potrebbero essere a rischio. Le aziende che introducono nelle loro strategie la gestione del Customer Lifetime Value:

• Migliorano la fidelizzazione dei clienti

Uno dei principali fattori nell’affrontare il CLV è migliorare la loyalty dei clienti ed evitare i possibili attriti. Tenere traccia di questi dettagli con una segmentazione accurata può aiutare il brand a identificare i suoi migliori clienti e determinare cosa funziona bene (e cosa no).

• Aumentano le vendite ricorsive

Alcuni rivenditori, aziende tecnologiche, catene di ristoranti e altre attività hanno basi di clienti fedeli che tornano e ritornano nel tempo. Il CLV aiuta a tenere traccia del numero medio di visite all’anno o nel corso della vita del cliente e utilizzare quei dati per elaborare strategie finalizzate aumentare le attività ripetute.

• Incoraggiano vendite di valore superiore

Il Customer Lifetime Value aiuta le aziende a stabilire strategie di ingaggio e politiche di loyalty premianti per il consumatore, incrementando il valore di ritorno in termini di business. Il giusto equilibrio tra aumento dei prezzi e/o del numero delle transazioni e attività e/o servizi percepiti come un valore di ritorno importante dal consumatore è la chiave del successo e di un equilibrio tra effort e risultati. Nel complesso, un CLV più elevato dovrebbe portare a maggiori profitti. Mantenendo i clienti più a lungo e costruendo un’attività che li incoraggi a spendere di più, i profitti.

Engagement e Loyalty richiedono progetti su misura

Calcolare il Customer Lifetime Value richiedere a ogni brand della distribuzione o dell’Ho.Re.Ca la capacità di considerare diverse variabili. Per chi ha un sito di e-commerce determinare il valore medio dell’ordine può sembrare più facile ma se non si tiene traccia di questi dati da molto tempo è importante valutare un delta temporale che abbia almeno una consistenza di qualche mese. La frequenza delle visite, che è uno dei principali motori di CLV, può variare da brand a brand: essendo abbastanza frequente con i clienti vengono più volte alla settimana in un negozio di caffè mentre nel caso di una concessionaria di automobili la frequenza è evidentemente assai inferiore. Anche misurare la fidelizzazione dei propri clienti è strategico al computo del CLV. Capire per quanto tempo il cliente medio rimane fedele al proprio marchio è un dato fondamentale perché aiuta a inquadrare quali sono i propri punti di forza e punti di debolezza. Alcuni marchi, come l’industria High tech o le marche automobilistiche ispirano una fedeltà permanente. Altri, come distributori di benzina o catene di vendita al dettaglio, possono avere clienti molto meno fedeli. Ecco perché una strategia di engagement deve essere costruita a misura di brand con un’attenzione elevata alle modalità di riconoscimento dei clienti per formulare modalità di personalizzazione sempre più mirate.

Come migliorare il Customer Lifetime Value in 8 esempi

Per incrementare il Customer Lifetime Value ci sono strategie diverse. Di seguito alcuni esempi.

1. Programmi fedeltà e/o premi per i clienti

I loyalty program mantengono i clienti coinvolti e li inducono a fare più acquisti: i più classici esempi, infatti, sono di tipo transazionale come i programmi frequent flyer delle compagnie aeree o le tessere usate da bar e ristoranti che dopo un tot di consumazioni ne offrono una gratis o scontata. Incentivare i clienti a tornare può aumentare la frequenza di acquisto e la quantità di tempo che un cliente acquista da un marchio ma bisogna premiare anche i clienti che supportano i brand attraverso i loro post social, il loro passaparola, le loro recensioni positive attraverso formule di ingaggio capaci di premiare anche questo tipo di contributi.

2. Gestione della customer experience

Un sito web, una vetrina, un call center e altri punti di contatto del brand fanno tutti parte dell’esperienza del cliente. È importante garantire un’esperienza fluida e senza frizioni non solo relativamente alle fasi di acquisto ma anche in ogni tipo di interazione, progettando una coerenza di marca sia nello stile e nel tono di voce tale da garantire una riconoscibilità e un’identità che generano fiducia e aumentino le probabilità che un cliente torni a interagire col brand.

3. Potenziare le strategie di onboarding dei clienti

Alcuni clienti acquistano un prodotto o un servizio da un’azienda ma, senza una strategia a seguire, il rischio che il rapporto si raffreddi è alto. Trasformare un cliente occasionale in una fonte di entrate ricorrenti è essenziale per la crescita del business ma la fedeltà emotiva (ti scelgo perché mi piaci), rispetto a quella razionale (ti scelgo perché mi convieni) è un fattore che va coltivato perché condiziona profondamente il Customer Lifetime Value. Le aziende di successo progettano un percorso che incrementa il sequel di relazioni con i clienti nel tempo per rafforzare la qualità dei rapporti su principi di calore come, ad esempio, la sostenibilità e la responsabilità sociale.

4. Attenzione alla progettazione dell’engagement

Le aziende che monitorano attivamente tutte le interazioni tra l’azienda e i loro clienti devono focalizzaresi su come migliorare l’esperienza del cliente e la relativa soddisfazione e fidelizzazione. Il che include nuove capacità di visione e di gestione di tutti i punti di contatto attraverso un approccio olistico, razionalizzato e aperto a tutte le possibili new entry tecnologiche e/o di servizio. Dall’assistenza clienti alle app, dalle pagine web ai chatbot fino a includere gli smart object distribuiti nei punti vendita e fuori dai punti vendita (scaffali e teche intelligenti, magic mirror, totem interattivi, path finder installazioni di digital signage di ultima generazione e via dicendo) è importante ragionare in modo da poter aggiungere in maniera nativa ogni nuovo touch point della relazione e del business. Un cattivo servizio clienti, ad esempio, può far precipitare il Customer Lifetime Value dal momento inducendo i clienti a rivolgersi ad altri concorrenti. Concentrarsi sul rendere positiva ogni interazione con il servizio clienti aumenta ulteriormente la loro fedeltà. Altrettanto importante è rendere coinvolgente e ad effetto l’interazione con una vetrina intelligente o più attrattiva una app con un pizzico di gamification che incrementa la qualità dell’esperienza dei clienti.

5. Gestione delle relazioni con i clienti

Le aziende devono comprendere le loro relazioni e la cronologia delle comunicazioni con i clienti triangolando vendite, servizio clienti e marketing. I sistemi ERP e CRM aiutano a tracciare e migliorare queste relazioni nel tempo creando un flusso continuo di informazioni lungo l’intero ciclo di vita del cliente: dall’onboarding alle comunicazioni mirate, dall’ordine alla sua evasione, dall’upsell al supporto.

6. Ciclo di feedback dei clienti

Le aziende dovrebbero sollecitare continuamente il feedback dei clienti per migliorare la loro esperienza. Iterazioni e correzioni regolari di prodotti o servizi possono risolvere aree problematiche, contribuendo a migliorare la soddisfazione dei clienti. Nel momento in cui i clienti tendono ad essere passivi e silenziosi, introdurre modalità di interrogazione tramite quiz e survey rinfresca la relazione e permette ai brand di portarsi a casa informazioni di prima mano sempre aggiornate e pertinenti.

7. Contenuti mirati

Il content marketing è una strategia utilizzata per educare o intrattenere i clienti target, solitamente progettata per aumentare la fiducia e la fedeltà del marchio. I post di blog, i video di e-book, i podcast e altri media sono forme ormai consolidate di contenuti mirati che possono parlare a particolari segmenti del pubblico di riferimento. Per potenziare il Customer Lifetime Value la fruibilità e la qualità dei contenuti sono aspetti chiave che vanno risolti in maniera strutturata, considerando come questi fluiscono verso gli utenti in molteplici e inedite modalità (molte delle quali ancora non conosciamo). Ecco perché è necessario che le aziende si organizzino con tecnologie idonee e coerenti. Le più innovative si affidano già a soluzioni CaaS (Content as a Service).

8. Investire nel digitale

La tecnologia può automatizzare i processi e monitorare e centralizzare gran parte dei dati aziendali. Alcune aziende si affidano a strumenti di base come e-mail, fogli di calcolo e database di contatti per gestire tutte queste informazioni, ma è molto più semplice utilizzare suite software collaudate in pacchetti per gestire queste funzioni. Anche perché in questo modo i clienti troveranno una coerenza funzionale che rafforzerà la loro percezione del brand. YouserEngage, ad esempio, offre al consumatore un’esperienza continuativa e iper-connessa, intensificando l’identità di marca e il senso di appartenenza e vicinanza al brand.

Grazie a una programmazione Agile, la soluzione è progettata per supportare tutti i touchpoint in essere e in divenire, con coerenza e consistenza, massimizzando i risultati in termini di lead generation, conversion e engagement, potenziando customer satisfaction e advocacy.