Nel mondo del marketing comprendere il valore a lungo termine di un cliente è cruciale per il successo di qualsiasi strategia aziendale. Il Lifetime Value (LTV) rappresenta il valore totale che un cliente apporta a un'azienda durante l'intero periodo in cui rimane attivo. Questo indicatore non solo consente alle aziende di valutare la redditività delle proprie strategie di acquisizione clienti, ma offre anche una visione approfondita sul comportamento e sulle preferenze dei consumatori.
Calcolare il LTV aiuta a identificare i clienti più preziosi, permettendo alle aziende di focalizzare le loro risorse su segmenti di mercato che garantiscono un ritorno maggiore sugli investimenti.
Utilizzando modelli di machine learning e analisi predittive, le aziende possono stimare il valore futuro dei clienti sfruttando una vasta gamma di dati comportamentali e transazionali. Questo approccio consente di anticipare i comportamenti dei consumatori, ottimizzare le strategie di marketing e prendere decisioni informate.
Definizione e Formule per Calcolare il Customer Lifetime Value
Il Customer Lifetime Value è definito come il ricavo netto totale che un'azienda può aspettarsi da un singolo cliente nel corso dell'intera durata del loro rapporto commerciale. È essenziale chiarire che il cLTV non è un valore predittivo, ma un valore calcolato sulla base dei dati storici relativi al comportamento d'acquisto del cliente, a partire dal primo acquisto fino ad oggi.
È comune utilizzare i termini "lifetime value" e "customer lifetime value" in modo intercambiabile, ma esistono delle differenze significative. Il lifetime value è calcolato a livello globale per tutti i clienti di un'azienda, mentre il customer lifetime value si riferisce specificamente al valore generato da un singolo cliente. Calcolare il LTV a livello aggregato fornisce un’importante informazione a livello strategico ma può anche introdurre distorsioni significative, poiché i comportamenti d'acquisto variano notevolmente tra i diversi clienti. Pertanto, è preferibile calcolare il cLTV a livello del singolo consumatore per ottenere una stima accurata. Quando questo non è possibile si può procedere alla segmentazione dei clienti calcolando un LTV per ognuno dei segmenti di clienti.
Calcolo del Customer Lifetime Value
Non esiste una formula unica per il calcolo del cLTV, ma piuttosto diverse metodologie che possono essere applicate a seconda del contesto e dei dati disponibili. Di seguito, vengono illustrate due formule comunemente utilizzate:
- Formula Semplice:
cLTV= (Valore medio delle transazioni) × (Frequenza media di acquisto) × (Durata media della vita del cliente)
Questa formula prende in considerazione il valore medio delle transazioni e la frequenza media degli acquisti, moltiplicati per la durata media della relazione con il cliente.
- Formula Avanzata:
cLTV= (Valore medio delle transazioni) × (Frequenza media di acquisto) × (Margine) × (Churn Rate)
Questa versione più sofisticata include anche il margine e il churn rate, che rappresenta la probabilità che il cliente continui ad essere attivo per l'azienda.
Predizione del Customer Lifetime Value
A prescindere dalla formula finale che sarà utilizzata, per calcolare il cLTV predittivo sicuramente servirà la predizione delle sue componenti principali:
- Il valore monetario medio del singolo cliente;
- Il numero di prodotti acquistati nei prossimi n mesi;
- La probabilità di sopravvivenza del cliente nei prossimi n mesi.
La prediction del cLTV non può essere fatta indefinitamente nel futuro; deve essere limitata a un periodo ragionevole basato sui dati disponibili, come n giorni, n settimane, n mesi o un anno. Una volta che queste componenti sono stimate, possono essere combinate per ottenere una buona previsione del customer lifetime value.
Approcci per il Calcolo del Customer Lifetime Value
Come non esiste una definizione univoca di cLTV non esiste neanche un approccio unico per la sua previsione, come riportato da diversi studi autorevoli tra cui Kumar e Reinartz (2018).
L'approccio probabilistico è comunemente riconosciuto come uno dei metodi più efficaci per calcolare il cLTV. Per implementare un tale approccio, è fondamentale disporre dei dati transazionali, che devono includere:
- Un ID utente che colleghi tutte le transazioni effettuate con l'azienda;
- Un ID transazione;
- La data di ogni transazione;
- L'importo di ogni transazione.
Questi dati costituiscono il set minimo necessario per iniziare sia il calcolo del cLTV sia l'analisi predittiva del cLTV. Dal set di dati transazionali, si derivano tre variabili chiave:
- Recency: recenza dell'ultimo acquisto;
- Frequency: frequenza degli acquisti;
- Monetary: valore medio degli acquisti.
L'analisi probabilistica di queste tre variabili singolarmente è relativamente semplice; tuttavia, la sfida risiede nel modellare oltre alle tre variabili:
- L’eterogeneità dei Clienti: è necessario un modello che catturi le diverse abitudini di acquisto dei clienti.
- La probabilità di Sopravvivenza: stimare la probabilità che un cliente rimanga attivo o abbandoni dopo ogni acquisto.
Un limite significativo dell'approccio probabilistico è che può essere applicato solo ai clienti di ritorno, cioè quelli che hanno effettuato almeno due acquisti. Per i nuovi clienti, è necessario adottare soluzioni alternative.
Soluzione 1: Approccio Probabilistico e Clusterizzazione
Una prima soluzione consiste nell'usare l'approccio probabilistico per i clienti di ritorno e poi applicare algoritmi di clusterizzazione. In questo modo, i nuovi clienti vengono assegnati a cluster di clienti esistenti con comportamenti simili, permettendo di stimare il loro cLTV in base al cluster di appartenenza. Questa metodologia, sebbene approssimativa, ha mostrato risultati ottimali.
Soluzione 2: Approccio Machine Learning
Un approccio più complesso, ma potenzialmente più preciso, consiste nell'abbandonare il metodo probabilistico a favore di algoritmi di machine learning. Questo approccio utilizza algoritmi di classificazione per stimare la probabilità di sopravvivenza dei clienti e algoritmi di regressione per stimare il valore monetario delle transazioni future. Tuttavia, la stima della probabilità di sopravvivenza può essere particolarmente complessa, soprattutto nei business non contrattuali, dove la definizione di un cliente "attivo" può essere soggettiva.
Indipendentemente dall'approccio scelto, è essenziale disporre di dati storici non solo transazionali per l'addestramento e la validazione dei modelli. Soltanto attraverso un accurato training e validazione è possibile ottenere previsioni affidabili sul futuro comportamento dei clienti.
Quali dati utilizzare per calcolare il Customer Lifetime Value
Per calcolare il Customer Lifetime Value, è fondamentale disporre delle variabili transazionali principali: recency, monetary e frequency. Queste variabili costituiscono la base indispensabile per avviare qualsiasi tipo di analisi. Tuttavia, per applicare sia modelli di clustering avanzato (prima soluzione) sia modelli predittivi di Machine Learning (seconda soluzione), è necessario integrare ulteriori variabili come, ad esempio,:
- Variabili transazionali: Composizione del carrello;
- Variabili comportamentali sul sito: Pagine visitate, canali di acquisizione, eventi registrati durante la navigazione;
- Variabili di CRM: Informazioni demografiche, storico delle interazioni con il servizio clienti, segmenti di mercato di appartenenza;
- Variabili calcolate: Interessi, cluster di appartenenza, variabili complesse di comportamento, preferenze di acquisto.
Quando si integrano dati provenienti da diverse fonti, è cruciale garantire la qualità dei dati. Dati inaccurati o incompleti possono compromettere la validità dei modelli più sofisticati.
Problemi comuni nella gestione dei dati
I problemi più frequenti riscontrati in relazione alla qualità dei dati sono:
- Periodo di osservazione limitato: Un lookback period troppo breve rende difficili e poco accurate le predizioni a lungo termine.
- Dati in silos: I dati di CRM e quelli comportamentali spesso risiedono in sistemi separati, impedendo un'analisi integrata. Questo problema limita la quantità di informazioni disponibili per i modelli, riducendo l'efficacia delle predizioni.
- Qualità e disponibilità dei dati: Dati non affidabili o non disponibili per tutti i clienti potenziali riducono le performance dei modelli.
Per affrontare queste problematiche, è essenziale adottare strategie di data integration che unifichino le diverse fonti di dati e implementare rigorosi controlli di qualità.
Informazioni Ottenibili con il Predictive Customer Lifetime Value
L'applicazione del predictive customer lifetime value offre una vasta gamma di informazioni preziose oltre al pCLTV stesso. Infatti già nella fase di preparazione dei dati è possibile ottenere dettagli come la recency, la frequency e la monetary value a livello utente, utili per arricchire significativamente il profilo del cliente.
Queste informazioni possono essere ulteriormente elaborate attraverso l'analisi RFM, la clusterizzazione dei clienti e l'identificazione dei top client. Anche senza l'uso di modelli predittivi, questi dati offrono una base solida per migliorare la segmentazione e la comprensione del comportamento dei clienti.
L'implementazione di modelli predittivi, invece, non solo permette di stimare il valore futuro dei clienti, ma arricchisce anche il database aziendale con informazioni dettagliate e utili per la segmentazione e la personalizzazione delle strategie di marketing, come:
- Previsione dei Prodotti Acquistati: Stima del numero di prodotti che il cliente probabilmente acquisterà in futuro;
- Sopravvivenza del Cliente: Analisi della probabilità che un cliente continui a effettuare acquisti nel tempo;
- Valore delle Transazioni Future: Stima del valore delle transazioni future, basata sul comportamento storico del cliente.
Utilizzando questi approcci, le aziende possono trasformare dati grezzi in insight strategici, migliorando così le loro capacità decisionali e competitive.
