Il Customer Lifetime Value è una delle metriche più strategiche nel marketing moderno, poiché consente alle aziende di valutare il valore complessivo che un cliente apporta nel corso della sua intera relazione con l'azienda. Il cLTV può essere calcolato attraverso tre approcci: descrittivo, predittivo e operativo. Il modello descrittivo calcola il cLTV utilizzando dati storici sui consumatori e identifica modelli comportamentali di gruppi di clienti principalmente tramite una semplice analisi manuale. Il modello predittivo usa pattern all’interno dei dati storici per determinare il cLTV futuro. In questo caso vengono presi in considerazione nell'equazione sia il profilo individuale del consumatore sia il tempo rimanente come cliente. Questo modello richiede capacità di analisi avanzate, come l'identificazione del cliente su più canali. É importante avere dati storici completi sui clienti e aggiornamenti regolari dei dati di vendita e dei costi. Il modello operativo prevede automaticamente i cLTV utilizzando l'apprendimento automatico. L'accuratezza predittiva e il processo decisionale migliorano ad ogni aggiornamento. Per tutti e tre i modelli, l'update continuo dei dati e dei calcoli è indispensabile. Il cLTV deve essere aggiornato dopo ogni acquisto del cliente.
In questo articolo ci concentreremo sul cLTV predittivo, che in ByTek può essere calcolato in due modi con approccio probabilistico + algoritmi di clusterizzazione o con algoritmi di machine learning. Nel contesto attuale di marketing data-driven il pcLTV ha acquisito molta rilevanza. La capacità di prevedere e gestire le interazioni con i clienti è infatti cruciale per il successo delle strategie aziendali.
Integrare il pcLTV nel proprio ecosistema martech
L'efficacia del pcLTV è strettamente legata alla sua integrazione all'interno dell'intero ecosistema di marketing e CRM aziendale. Un approccio frammentato al pcLTV rischia di compromettere la bontà delle strategie aziendali: è fondamentale che il pcLTV non operi in isolamento ma sia strettamente connesso a tutti i touchpoint e le piattaforme che governano l'acquisizione e la gestione dei clienti.
Molto utile è l'integrazione del pcLTV con le campagne di acquisizione, come quelle gestite tramite Google Ads. Un approccio tradizionale, che non tenga conto del valore a vita del cliente, rischia di trattare tutte le conversioni allo stesso modo, attribuendo un valore statico e potenzialmente sottostimato alle transazioni dei clienti. Per esempio, un primo acquisto di 150€ potrebbe non riflettere il reale potenziale di un cliente, il quale potrebbe avere un pcLTV di 2.000€ grazie alla probabilità elevata di acquisti futuri. Senza una valutazione dinamica del cLTV predittivo, le campagne di marketing potrebbero sprecare risorse su clienti con basso potenziale, mentre sottovalutano quelli ad alto valore.
L'integrazione del pcLTV nei sistemi di marketing consente non solo di ottimizzare le strategie di bidding nelle campagne pubblicitarie, ma anche di personalizzare le esperienze utente. Un cliente con un pcLTV elevato può ricevere un trattamento privilegiato man mano che rilascia informazioni e preferenze, come una UX personalizzata sul sito, assistenza via chat più avanzata, o offerte mirate, aumentando così la probabilità di fidelizzazione e di incrementare ulteriormente il valore generato. Infatti, un aumento del 5% nei tassi di fidelizzazione dei clienti può migliorare i profitti di almeno il 25%.
Immaginiamo un funnel di acquisto che inizia con una ricerca su Google e si sviluppa attraverso vari touchpoint digitali, l'utilizzo del pcLTV consente di orchestrare una sequenza di azioni in grado di massimizzare il ritorno sull'investimento.
Un sistema avanzato di predizione del cLTV, già dal primo acquisto, può fornire dati preziosi per raffinare le campagne di remarketing, indirizzando risorse verso quei clienti che, sulla base delle analisi, mostrano un potenziale di spesa molto più elevato rispetto alla media.
Un altro beneficio significativo di questo approccio è la capacità di migliorare l'efficienza operativa. Identificare precocemente clienti con valore a vita elevato consente alle aziende di ridurre i costi associati alla gestione di clienti meno redditizi. Adottare una strategia basata sul pcLTV, dunque, non solo ottimizza le performance di marketing, ma contribuisce anche a una gestione più sostenibile delle risorse aziendali.
In sintesi, il Customer Lifetime Value Predittivo non è semplicemente una metrica da calcolare in maniera statica, ma deve essere un elemento dinamico e integrato in tutte le strategie aziendali.
Strategia di Enriched Bidding: massimizzare il ROI
L'Enriched bidding, o Value Bidding se vogliamo utilizzare la terminologia di piattaforme come Google e Meta, rappresenta una strategia avanzata di ottimizzazione delle offerte pubblicitarie, in cui il valore attribuito alla conversione viene sostituito o integrato con un parametro più significativo per l'azienda, come il Customer Lifetime Value Predittivo. Questo approccio, da noi denominato "enriched" per la sua natura strutturata e complessa, si basa sulla moltiplicazione del valore di conversione con un fattore che tiene conto di variabili come il pcLTV e l'appartenenza a determinati cluster di clienti, basati su modelli RFM.
L'implementazione di questa strategia consente di configurare regole specifiche che indirizzano le offerte verso clienti con alto potenziale di valore nel tempo. Ad esempio, un cliente appartenente a un cluster a rischio di abbandono, ma con un pcLTV di fascia media, potrebbe essere targettizzato con un'offerta maggiorata, portando un bid originario da 10€ a 15€.
Questa metodologia si dimostra particolarmente efficace in campagne ad alto valore
aggiunto come Performance Max di Google o Advantage Plus di Meta, le quali beneficiano notevolmente da un bidding ottimizzato. L’uso di strategie avanzate come l’enriched bidding può migliorare i ritorni sull'investimento pubblicitario rendendo l'acquisizione clienti non solo più efficiente, ma anche più mirata verso segmenti di clientela con il maggior valore a lungo termine.
Migliorare l'Esperienza Utente grazie al pcLTV
Il Customer Lifetime Value Predittivo rappresenta un potente strumento per migliorare l'esperienza utente su siti web e piattaforme aziendali, consentendo la personalizzazione di contenuti e l'offerta di prodotti premium, con un conseguente aumento dell'engagement e delle possibilità di conversione.
Netflix ha adottato con successo un approccio di personalizzazione dell’esperienza utente per anni. Tuttavia, la capacità di implementare un livello così avanzato di personalizzazione non è più riservata alle grandi aziende. L'evoluzione del cloud computing, la disponibilità di modelli di intelligenza artificiale e i progressi tecnologici hanno reso queste strategie accessibili anche alle piccole e medie imprese. Questo consente non solo di migliorare il coinvolgimento degli utenti, ma anche di acquisire un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti che non hanno ancora adottato tali tecnologie. Le aziende che utilizzano un pcLTV dinamico per personalizzare le interazioni con i clienti possono registrare un incremento del cross-sell e un miglioramento della soddisfazione del cliente.
L'Importanza della Qualità dell'Analisi
La qualità dell'analisi gioca un ruolo cruciale, al pari della strategia. Concentrarsi esclusivamente sulle revenue osservate può portare a trascurare aspetti fondamentali come la fidelizzazione del cliente. Il cLTV e il pcLTV offrono insight approfonditi sulla capacità di un'azienda di trattenere i propri clienti. Ad esempio, un incremento del valore medio del cLTV, da 1000 a 1200, a parità di fatturato annuale complessivo, indica non solo un abbassamento del churn rate, ma anche un aumento della fedeltà dei clienti.
Segmentare i canali di marketing sulla base del pcLTV può fornire indicazioni preziose sulle loro performance e sulla loro capacità di attrarre clienti di valore. Se un canale di marketing genera clienti con un predictive cLTV elevato, questo potrebbe indicare che messaggio e canale sono particolarmente efficaci per quel target.
Lavorare sul cLTV e pcLTV come metriche diventa quindi estremamente strategico per valutare l'efficacia delle iniziative aziendali.
Combinare il pcLTV con altre tipologie di analisi
L'analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary) è una delle metodologie più consolidate e utilizzate per segmentare i clienti sulla base di tre dimensioni fondamentali: la recenza dell'ultimo acquisto, la frequenza degli acquisti e il valore monetario generato. Nonostante la percezione comune che la RFM sia un'analisi superata, essa resta cruciale per definire i cluster di appartenenza dei clienti e, di conseguenza, personalizzare le strategie di marketing.
Grazie a questa analisi combinata con il pcLTV, le aziende possono identificare i clienti di maggior valore e intervenire in modo mirato per mantenere o migliorare la loro fidelizzazione. Ad esempio, nel caso di un 'Disaffected Client' con un valore a vita predittivo medio, l'azienda potrebbe decidere di lanciare campagne di marketing specifiche per riattivarlo. Mentre, per un 'Top Client' con un valore a vita previsto basso, l'azienda potrebbe adottare misure preventive, offrendo vantaggi esclusivi per evitarne la perdita nel lungo periodo.
Conclusione
Il Predictive Customer Lifetime Value è una metrica fondamentale per qualsiasi azienda che voglia competere efficacemente nel mercato odierno. La sua integrazione con le analisi RFM e la sua applicazione nelle strategie di marketing avanzate, come il Value Bidding e la personalizzazione della UX, possono fare la differenza tra una semplice sopravvivenza e una crescita sostenibile e redditizia. Le aziende che sapranno sfruttare al meglio queste tecnologie e approcci saranno quelle che riusciranno a costruire relazioni durature e profittevoli con i loro clienti.
Il nostro approccio all'attivazione concreta del Predictive Customer Lifetime Value comporta l’utilizzo di un Predictive Marketing Data Hub, che in ByTek si chiama Bytek Prediction Platform. Questa tipologia di piattaforma deve possedere tre caratteristiche fondamentali: composability, modelli di machine learning e integrazione senza interruzioni. La composability consente di sfruttare il data warehouse aziendale, garantendo l'accesso a dati aggiornati e completi degli utenti, che rappresentano una base essenziale per un'analisi accurata del cLTV e del cLTV predittivo. I modelli di Machine Learning pronti, sviluppati attraverso sperimentazioni ed esperienza pratica, permettono di accelerare l'implementazione di strategie basate sul valore a vita dei clienti. Infine, l'integrazione seamless è cruciale per rendere il pcLTV un vero e proprio elemento di business, poiché consente la sua trasmissione diretta alle principali piattaforme pubblicitarie e di automazione del marketing come Google Ads, Meta, Mailchimp, ActiveCampaign etc., evitando che il valore rimanga confinato all'interno di strumenti analitici senza un impatto operativo.
