Исследование в области клиентской аналитики:
Развитие и применение методологии LTV в России
и СНГ в 2021—2022
В первом полугодии 2021 года мы опросили специалистов и директоров по маркетингу, аналитиков и руководителей цифровой трансформации в компаниях, а также владельцев бизнеса и генеральных директоров.

Совместными усилиями удалось оценить значимость и применимость методологии "Пожизненной Ценности Клиента" (LTV).
Соорганизаторы исследования
Customer LifeTime Value - Ценность клиента в деньгах, которые он принесет компании за все время своей жизни с ней
Результаты исследования
Выяснилось, что в России и странах СНГ метрикой пользуется только 33% компаний. Для сравнения, в Великобритании LTV рассчитывают 93% retail/ecom бизнесов. Расчет и управление LTV снижает риск неоправданных инвестиций в привлечение клиентов.

При этом, 98% компаний, внедривших метрику, считают ее важной (из них 23% — критически и 58% — крайне важной).
Изучая методы и периодичность расчета LTV, эксперты установили, что 42% компаний обновляют метрику раз в месяц, 27% — раз в неделю и 17% — ежедневно.

94% респондентов используют при расчете данные о транзакциях. На втором месте по частотности (46%) — рекламные кампании и источники. При этом в b2b-сегменте чаще используют «поведенческие данные»: поведение на сайте (41%), звонки и обращения в чатах (31%), потребляемый контент (24%).

Причина может быть в том, что при большей ценности продажи b2b компании стремятся улучшить в первую очередь понимание перспективности клиента. А для b2c компаний актуальнее «рекламные данные»: реакции на промо (26%) или использование баллов лояльности (43%), поскольку с ними с учетом больших охватов аудитории они стремятся масштабировать маркетинг.
Как и для чего считают LTV в СНГ
Основной метод расчета метрики — валовый. Его придерживаются 52% опрошенных компаний. Это расчет по обычной формуле: LTV = (прибыль с продажи) x (среднее число продаж в месяц) x (среднее время удержания клиента в месяцах).

На втором месте по популярности статистические методы: тоже формулы, но более сложные. Этот подход более точен. И только 13% респондентов научились использовать алгоритмы ML (машинного обучения) для выявления факторов влияния на метрику.

На базе LTV компании могут достигать нескольких целей. Среди них — приоритизация клиентов и каналов продвижения, эффективное управление маркетингом и ценообразование, создание решений для персонализации товарных рекомендаций и рекламных сообщений. Решения компании зависят от сегмента:
- В b2b чаще подстраивают маркетинговые решения под клиента. Сюда относятся выявление сегментов доходных клиентов (77%), определение ценообразования и размера скидок (66%).
- В b2c проводят сегментацию по ценности и повышают эффективность коммуникаций. Это выбор эффективных каналов продвижения (63%), расчет ROMI (57%), выявление сегментов доходных клиентов (69%).

Крупный бизнес делает акцент на эффективность (62%) и персонализацию (41%). Малый — на клиентов (63%).
В комплексе с LTV в России и СНГ используются и другие метрики: средний чек (его считают 79% компаний), Churn Rate (отток клиентов, 73%), CAC (стоимость привлечения клиента, 71%). Больше 50% считают также retention, CPO и конверсии основных этапов воронки.
Выражаем благодарность СМИ и технологическим партнерам за поддержку
Информационные партнеры и СМИ
Агентства интернет маркетинга
Решения для повышения LTV
Удержание клиентов (retention) — наиболее популярная мера повышения LTV.

Также компании делают ставку на:
- Коммуникацию с клиентами (60%),
- инсайты о клиентах (50%) и
- условия программы лояльности (35%);

Улучшение маркетинга:
- персонализацию (50%),
- рост репутации бренда (48%);
- Доступ к новым данным (48%) и
- их объем (33%).

Для b2c-компаний характерны тактики удержания клиентов и стимулирования роста ценности: улучшение персонализации маркетинга (60%), работа с условиями программы лояльности (43%).

А для b2b-компаний — акцент на сбор данных и работу над продуктом: качество и объем данных (40%), продуктовое предложение (50%).
Подробнее о метрике LTV
Для руководителей, маркетологов, предпринимателей знание показателя LTV крайне ценно, так как решает сразу несколько стратегических задач:

  1. высвобождает рекламные ресурсы (через сравнение CAC<LTV) в борьбе за долю рынка,
  2. увеличивает привлекательность компании для инвесторов,
  3. осмысленно персонализирует маркетинг.
Долгосрочный рост - вот ультимативная суть современного маркетинга, в котором основное внимание уделяется превращению разовых покупателей в постоянных лояльных клиентов.
Андрей Муратов, Управляющий партнер Coffee Analytics
Именно поэтому пожизненная ценность клиента (LTV, CLV или CLTV) так популярна как во многих отраслях, так и в переговорах между инвесторами и стартапами.
LTV привносит количественную точность и долгосрочную перспективу в процесс привлечения клиентов и взаимоотношений.

ROAS (рентабельность инвестиций в рекламу) и аналогичные показатели измерения, основанные на краткосрочной эффективности, не дают полной картины.
Как рассчитать LTV
Именно поэтому пожизненная ценность клиента (LTV, CLV или CLTV) так популярна как во многих отраслях, так и в переговорах между инвесторами и стартаперами.

LTV привносит количественную точность и долгосрочную перспективу в процесс привлечения клиентов и взаимоотношений.

ROAS (рентабельность инвестиций в рекламу) и аналогичные показатели измерения, основанные на краткосрочной эффективности, быстро устаревают.
LTV - мощный показатель, который многие компании (особенно ecommerce и retail с программами лояльности) уже используют для определения наиболее прибыльных клиентов. Вооружившись этой информацией, компании могут решить, на чем сосредоточить усилия по привлечению и удержанию клиентов.

Начать работу нужно с формирования витрины данных.
Витрина данных - уровневая систематизация в табличном виде всех известных параметров, имеющих прямо или косвенно влияние на покупательское поведение клиента
Обсудить результаты исследования и дать комментарий
Мы будем признательны обратной связи от компаний по поводу проведенной работы и их опыта.
Учитывая сложившуюся в компании практику хранения данных (клиенты, маркетинг, продажи, промо, дистрибуция) нужно оценить и систематизировать все потенциальные факторы влияния на поведение клиентов. Сделать это до уровня конечного уникального покупателя (транзакции, баланс баллов, скидка итд). Факторы массового влияния, например ТВ размещение, нужно также учесть.
Как рассчитать LTV
В ситуации доступа к 2х летней истории транзакций идентифицированных клиентов компания находится в идеальной ситуации начала создания модели:

  • Обучение модели. Первый год истории покупок будет использоваться для определения факторов влияния, тогда как второй - для оценки фактического LTV этих клиентов
  • Внедрение модели. В это же время, второй год истории - это данные для прогноза LTV по всем клиентам, которые еще не "прожили" с компанией полный год.
Типовая архитектура данных может выглядеть следующим образом. Для компаний с программами лояльности, например на базе CDP Mindbox, это сделать значительно проще, так как большая часть требуемых данных уже доступна для обработки.
Проблемы внедрения LTV
По нашему опыту, меньше 30% компаний считают LTV. И даже те кто делают редко удовлетворены текущим результатом по нескольким причинам:

  • не интегрированы ключевые типы пользовательских данных в единую БД для старта работ

  • компании сложно подобрать методику расчета, так как нет универсального подхода к подсчету LTV (разберем подробнее далее)

  • при формальном получении LTV по простым формулам, например через churn rate (показатель оттока, пример ниже), остаются не определены факторы непосредственного влияния на метрику

  • аналогично, метрика остается общей для компании, без возможности ее определения на определенные когорты (например, покупатели определенного месяца) или сегменты (как соц-дем группы, так и более узкие, например, покупатели с определенным товаром в первой покупке, или акционные )

  • расчетный показатель не интегрирован в маркетинговые инструменты компании, или в противном случае - не изучается в полной мере на уровне HADI циклов

  • нет системного внутреннего обсуждения какие образом компания может улучшить свои результаты

  • переход от одной модели расчета к другой по мере подключения новых данных чреват значительным изменениями результата, что блокирует дальнейшее его исследование
Вместо того, чтобы думать о том, как можно привлечь много клиентов как можно дешевле, LTV помогает вам подумать о том, как оптимизировать ваши затраты на привлечение с максимальным ростом ценности базы, а не с минимальными затратами.
Анна Виноградова, Руководитель отдела аналитики Coffee Analytics
Для понимания потенциальных выгод расчета использования алгоритмических подходов и их потенциальных сложностей внедрения рекомендуем ознакомиться с выступлением на Forum.Digital 2020.
Которое хорошо дополняет мастер класс команды Coffee Analytics, Mindbox и Benetton с кейсом внедрения LTV у крупного омниканального ритейлера. Отчеты в Power Bi вы найдете далее в материале.
Суммируя, весь процесс работы можно представить в следующие этапы, работа над которыми может продолжаться по мере подключения в проект новых данных, проведения экспериментов, а также улучшения качества модели за счет объема и качества данных.
Агрегирование разносторонних данных в единой БД
Создание модели данных (витрина) с перебором атрибутов
Модель классификации (churn) возврата клиента
Построение модели регрессии по целевой переменной
Улучшение качества модели за счет исключения факторов
1
2
3
4
5
Для запуска такого внутреннего решения, компания может использовать существующую BI инфраструктуру или построить модель на базе Power BI.
Выгоды построения BI панелей с метрикой LTV:
Позволяет оценить эффективность затрат при сравнении средних на пользователя (CPO) и дохода (LTV)
Позволяет оценивать эффективность по сравнению с прошлым, так как LTV возможно рассчитать и для прошлого периода
Позволяет выявить факторы влияния на оборот: управляемые и неуправляемые
Оценить как изменение управляемых факторов влияет на будущий доход
Заявка на консультацию
Проконсультируем за чашечкой кофе
Ищете решение
сложной задачи на доступных данных?
Нажимая кнопку "Отправить заявку" вы принимаете политику обработки персональных данных сайта
Задать вопрос
Telegram WhatsApp Phone
Получить короткую версию исследования LTV
Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
Мы будем рады обсудить в вами несколько вопросов по LTV
Заполните пожалуйста форму
Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
Получить расширенную версию исследования методологии LTV
Заполните форму, чтобы первыми получить доступ к материалам
Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
Получить полную версию исследования LTV
Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных
Связаться с нами
Проконсультируем за чашечкой кофе.
Нажимая на кнопку "Отправить" вы соглашаетесь сполитикой обработки персональных данных