Aumentare il profitto di un e-commerce con il Customer Lifetime Value

L’obiettivo di una strategia finalizzata ad aumentare il profitto di un e-commerce è quello di acquisire il maggior numero di clienti al minor costo possibile. Per farlo, il marketer prende in considerazione 3 fattori: importo speso, numero dei clienti raggiunti e quindi costo per acquisizione del cliente. In questo modo potrà decidere quali sorgenti o mezzi hanno portato più profitto al proprio e-commerce e decidere di dirottare su questi i propri investimenti.

Questo approccio, però, potrebbe portarvi in futuro a spendere di più, e non di meno, perché tralascia un elemento fondamentale: quanti dei clienti acquisiti ritorneranno a comprare?

Un canale, infatti, potrebbe acquisire molti clienti, ma nessuno di questi potrebbe acquistare in futuro; al contrario, un canale che ha acquisito pochi clienti potrebbe regalarci grandi risultati. Se veramente quindi vogliamo aumentare il profitto di un e-commerce, dobbiamo impostare una strategia finalizzata a spendere meno per il massimo valore, piuttosto che ad acquisire clienti al minimo costo. In questa ottica, non è più il Costo per acquisizione cliente a fare da ago della bilancia, ma il Customer Lifetime Value (CLV), vale a dire il profitto che ciascun cliente può portare al business nel futuro. Si tratta di un valore predittivo che davvero  può aiutarci ad aumentare il profitto del nostro e-commerce.

Il Customer Lifetime Value (CLV) può essere calcolato in differenti modi. In questo articolo scoprirai tutto quello che c’è da sapere per poter applicare al meglio questo prezioso indice.

• Cos’è il Customer Lifetime Value (CLV)
• Perché il Customer Lifetime Value è l’indice migliore per aumentare il profitto di un-ecomerce?
• Come si calcola il Customer Lifetime Value
• I limiti di calcolare il Customer Lifetime Value sull’Average Revenue per User 
• Il Customer Lifetime Value e l’analisi per Coorte

Cos’è il Customer Lifetime Value

Il Customer Lifetime Value è un valore che ti permette di predire quanto il tuo business (e-commerce, ad esempio) ricaverà dalla relazione con un determinato cliente. Indica, cioè, il profitto totale che un utente porterà al tuo e-commerce nella vita. Non conoscendo chiaramente quanto lunga sarà la ‘vita’ di questa relazione, il Customer Lifetime Value viene calcolato su un periodo di tempo circoscritto, solitamente su base annuale.

Il Customer Lifetime Value – come abbiamo visto – rivoluziona il modo di valutare i risultati di una strategia e-commerce, perché l’obiettivo principale non sarà più acquisire clienti al minor costo possibile, ma spendere meno per il miglior cliente possibile, cioè per il suo massimo valore possibile.

Perché il Customer Lifetime Value è l’indice migliore per aumentare il profitto di un e-commerce? 

Capiamolo con un esempio.

Supponiamo di voler aumentare il profitto del nostro e-commerce cercando di dirottare il nostro investimento sulle sorgenti / mezzo e campagne che hanno performato di più. E ipotizziamo di aver impostato la nostra stratega su campagne Adwords e Facebook ADS.

In un’ottica di minimizzazione del costo per acquisizione cliente, ipotizziamo di avere questo scenario:

Canale	Totale spesa	N. Clienti	CPA
facebook ads	100€	100	1€
google adwords	250€	25	10€

In base a questi dati, se volessimo aumentare il profitto del nostro e-commerce decideremmo di dirottare il nostro investimento su Facebook ADS, in quanto ci ha portato 100 clienti ad un costo per acquisizione di 1€. Se analizziamo bene la situazione, però, in un’ottica più qualitativa, ci renderemmo conto che in realtà questa strategia alla fine ci porterebbe a spendere di più nel lungo termine. I 100 clienti acquisiti, infatti, potrebbero non fare più alcun acquisto nel tempo; mentre i 25 potrebbero tutti acquistare, così ribaltando l’ottica di valutazione delle performance di ciascun canale.

Vediamo perché.

*In questo nostro esempio, il profitto non considera tutti i costi ma solo la spesa dei canali. 

Considerando come indice il Customer Lifetime Value  e non più il Costo per acquisizione cliente, vediamo che il dato si è ribaltato: nel lungo termine, è Google AdWords a portare più profitto al nostro e-commerce. Aumentando gli investimenti su questo canale, saremo stati capaci di impostare una strategia di acquisizione davvero finalizzata a spendere meno per il miglior cliente e il maggior valore.

Come si misura il Customer Lifetime Value (CLV)?

Il modo più semplice di calcolare il Customer Lifetime Value è quello di considerare l’Average Revenue per User (ARPU), vale a dire la spesa media per utente.

Per calcolare il CLV dovremmo quindi calcolare la spesa media mensile per utente (spesa totale mensile / numero dei mesi in cui l’utente ha effettuato acquisti) e moltiplicarla per  12 o 24 a seconda che vogliamo ottenere un dato su base annuale o biennale.

Facciamo un esempio.

Supponiamo che Chiara e Francesca sono tuoi acquirenti e questo è il loro comportamento:

Acquirente	Spesa	Data d’acquisto
Chiara	150€	15 gennaio 2018
	50€	9 maggio 2018
	100€	16 giugno 2018
Francesca	45€	5 maggio 2018
	75€	5 giugno 2018
	100€	20giugno 2018

Supponiamo che oggi è il 1° luglio 2018. Il tuo guadagno medio da Chiara è (150€+ 50€+ 100€) / 6 = 50€; mentre il guadagno medio di Francesca (45€ + 75€ + 100€) / 2 = 110€. Adesso sommiamo questi due valori per ottenere il profitto medio per acquirente, vale a dire 110€ + 50€ = 160€.

Il Customer Lifetime Value sarà = 160€*12 = 1.920€

I limiti di calcolare il Customer Lifetime Value solo sull’Average Revenue per User (ARPU)

Calcolare il Customer Lifetime Value basandosi sulla spesa media dell’utente è molto semplice ma anche molto limitativo perché mette tutti gli utenti – nuovi e vecchi – nello stesso calderone. Inoltre, non tiene conto dei cambiamenti nel tempo che possono riflettersi sulla tipologia di cliente e quindi sul CLV generale. Ad esempio, potremmo aver lanciato un nuovo prodotto o una nuova linea o avviato campagne advertising particolari che hanno portato all’e-commerce clienti con differenti caratteristiche e comportamenti rispetto ai precedenti; differenze che genererebbero un cambiamento del CLV.

Inoltre, il CLV è un valore predittivo calcolato sui dati dell’anno precedente, quindi potrebbe farci impostare una strategia su una condizione non più esistente.

Un modo per avere dei dati più precisi potrebbe essere quello di tenere in considerazione l’ARPPU, che considera gli utenti paganti o l’ARPDAU, che considera gli utenti attivi giornalieri. In entrambi i casi, però, i cambiamenti nel tempo all’interno di queste categorie di utenti non verrebbero presi in considerazione.

Per ovviare a questi limiti, ci sono innumerevoli modi di calcolare il Customer Lifetime Value, di cui alcuni parecchio complessi.

Calcolo del CLV utilizzando l’analisi della Coorte

Il calcolo del Customer Lifetime Value basato sull’analisi della coorte porta l’approccio ARPU ad uno step successivo. Invece di calcolare il guadagno medio mensile per utente generale, calcola il guadagno medio mensile per utente e per coorte. Una coorte è un gruppo di utenti con caratteristiche comuni.

Nel nostro caso, una coorte è definita come quelli che effettuano i loro primi acquisti in un mese particolare. La coorte di gennaio rappresenta quindi il comportamento di Chiara, mentre quella di maggio rappresenta quello di Francesca.

L’analisi di coorte è semplice da calcolare e riconosce che non tutti i mesi dei clienti sono uguali, dandoci una buona visione della variazione nel corso della vita di un cliente. Se possiamo ragionevolmente presumere che i nostri clienti di gennaio non differiscano molto dai nostri clienti di maggio, allora potremmo aspettarci che i nostri clienti di maggio seguano i nostri clienti di gennaio e diventino “silenziosi” per alcuni mesi.

Sebbene l’analisi di coorte ci fornisca un quadro più chiaro di CLV, può essere impreciso se l’azienda e / o il mercato cambiano. È possibile che alcuni cambiamenti, come la stagionalità, nuove promozioni, nuovi concorrenti o nuove categorie di prodotti, porteranno i nostri clienti di giugno ad essere molto diversi dai nostri clienti di gennaio o addirittura di maggio, rendendo i nostri dati esistenti non un ottimo predittore del futuro . Inoltre, poiché l’analisi di coorte si basa sull’osservazione dei cambiamenti reali da mese a mese, ci vuole molto tempo (due anni per essere precisi!) Per ottenere una coorte con dati sufficienti per calcolare un CLV di due anni.

-Leggi anche ‘Come acquisire clienti migliori online’-

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