همه چیزی که درباره ارزش طول عمر مشتری باید بدانید

مشتریان با خرید محصولات و خدمات برند، برای آن برند خلق ارزش می‌کنند. ارزشی که با فاکتور زمان ترکیب شده و در نهایت مفهوم CLV یا چرخه عمر مشتری (Customer Lifetime Value) را به وجود می‌آورد. هر بار تکرار خرید یا تبلیغ دهان‌به‌دهان توسط مشتری به‌معنای رشد ارزش طول عمر او است. سوال اینجا است که کسب‌وکارها چگونه می‌توانند باعث رشد ارزش طول عمر مشتریان خود شوند؟ در این مقاله قصد داریم نگاهی عمیق‌تر به این مفهوم بیندازیم و راهکارهایی برای بهبود آن ارائه کنیم. 

ارزش طول عمر مشتری یا Customer Lifetime Value چیست؟

ارزش طول عمر مشتری به میزان ارزشی اشاره دارد که یک مشتری خاص در مدت زمان مشخص به برند اضافه می‌کند. ساده‌ترین راه‌های بهبود ارزش طول عمر مشتری، ترغیب مشتری به تکرار خرید یا گسترش سبد خرید فعلی خواهد بود. در اکوسیستم کسب‌وکارهای دیجیتالی با توجه به رقابت سنگین و منابع محدود، تمرکز روی جلب رضایت و حفظ مشتریان فعلی و بهبود ارزش طول عمر آن‌ها، به یک اولویت بسیار مهم تبدیل شده است.  

باید توجه داشت که ارزش طول عمر مشتری با معیارهایی مثل NPS و CSAT متفاوت است. NPS وفاداری مشتری را اندازه‌گیری کرده و CSAT روی اندازه‌گیری میزان رضایت مشتری تمرکز دارد؛ اما CLV با نگاهی جامع‌تر، میزان درآمد حاصل از رضایت و وفاداری مشتری را می‌سنجد و نتایج آن کمی و قابل استناد است. در حالی که NPS و CSAT نتایج کیفی داشته و در مواردی باعث اختلاف نظر می‌شوند. 

چرا توجه به ارزش طول عمر مشتری برای رشد کسب‌وکارتان ضروری است؟

افزایش ارزش طول عمر مشتری به این معنا است که مشتری فواصل بین خریدهای خود را کاهش داده یا محصولات تازه‌ای را به سبد خرید خود اضافه کرده است. این یعنی شما توانسته‌اید با شناخت نیازها و چالش‌های مشتری، تجربه خرید او را به‌یادماندنی کنید؛ تا جایی که او به تکرار خرید یا خرید محصولات بیشتر احساس نیاز کرده است. شناخت جزئیاتی که روی ساده‌تر شدن زندگی مشتریان شما تاثیر می‌گذارند (برای مثال قرار دادن محصولات مرتبط نزدیک یکدیگر) به شما کمک می‌کند تجربه مشتری خود را بهبود بخشیده و در نتیجه CLV را برای او افزایش دهید.  از آن‌جایی که بر اساس مطالعات انجام شده، جذب مشتری جدید نسبت به حفظ مشتری فعلی تا هفت برابر گران‌تر است، توجه به ارزش طول عمر مشتری در بین کسب‌وکارهای امروزی یک الزام به حساب می‌آید و بی‌توجهی به آن می‌تواند جایگاه کسب‌وکار را در رقابت به خطر بیندازد. 

چگونه ارزش طول عمر مشتری را اندازه بگیریم؟

اگر از یک برند تولید لباس رسمی، سالی یک دست کت و شلوار برای عید بخریم و قیمت این کت و شلوار 500 هزار تومان باشد، پس از ده سال ارزش طول عمر ما برای این برند 5 میلیون تومان خواهد بود. این مثال ساده البته بدون شک قابل تعمیم به هر شرکت و برندی نیست. چرا که شرکت‌های امروزی و خصوصا کسب‌وکارهای دیجیتال، مدل کسب‌وکار پیچیده‌تری داشته و تنوع بالایی در محصولات دارند. بعضی از شرکت‌ها اصلا به سراغ اندازه‌گیری CLV هم نمی‌روند. این شرکت‌ها معمولا با تبلیغات بی‌هدف و عمومی سعی در جذب مشتری دارند؛ اما شرکت‌هایی که به دنبال حفظ مشتری و تضمین رشد پایدار هستند، به اندازه‌گیری چرخه عمر مشتری و سرمایه‌گذاری روی بهبود آن نیاز دارند. 

برای اندازه گرفتن ارزش طول عمر مشتری باید قبل از هر چیزی شروع به جمع‌آوری داده‌های لازم کرد. داده‌هایی که رفتار مشتری در نقاط تماس با برند (Touch Point – نقاطی که مشتری در آن‌ها با برند تعامل دارد؛ مثل سایت) را به ما نشان بدهند. در این مرحله باید مشخص کنیم که مشتری از چه راه‌هایی می‌تواند برای برند خلق ارزش کند. در ادامه لازم است طول عمر مشتریان محاسبه شود و سپس داده‌ها در دوره زمانی مشخص شده (طول عمر) مورد بررسی قرار گیرند. مراحل محاسبه چرخه عمر مشتری عبارتند از:

1. شناخت نقاط تماس و راه‌های ارزش‌آفرینی مشتری در آن‌ها
2. ادغام گزارش‌ها و داده‌های جمع‌آوری شده از منابع مختلف برای رسم تصویری از سفر مشتری
3. اندازه‌گیری درآمد برند از هر نقطه تماس
4. در نظر گرفتن فاکتور زمان 

برای معرفی فرمول محاسباتی CLV باید از نوع تاریخی آن (Historic CLV) آغاز کنیم:

از بدیهی است که این فرمول برای کسب‌وکارهایی با ساختارهای پیچیده و تنوع محصولات بالا جواب‌گو نخواهد بود. فرمول محاسباتی برای CLV های پیچیده‌تر عبارت است از:

• GML: حاشیه سود به ازای چرخه عمر مشتری (Gross Margin Per Customer Lifespan) به سود مورد انتظار برند برای مدت‌زمان میانگین چرخه عمر مشتریان اشاره دارد. 
• R: نرخ بازگشت مشتریان (Retention Rate) در یک دوره زمانی مشخص (در اینجا میانگین چرخه عمر مشتریان) را بیان می‌کند.
• D: نرخ تنزیل عددی است که برای دخیل کردن تورم در محاسبه CLV و واقعی‌تر شدن نتیجه نهایی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در بیشتر محاسبات انجام شده، مقدار این متغیر 10 درصد قرار داده می‌شود.

نوعی دیگر از ارزش طول عمر مشتری هم وجود دارد که «ارزش طول عمر پیش‌بینی شونده» یا Predictive CLV نامیده می‌شود و فرمول آن به شکل زیر است:

• T: میانگین تعاملات مشتری با برند در ماه
• AOV: میانگین ارزش سفارش مشتری (Average Order Value)
• ALT: میانگین چرخه عمر مشتری (ماه)
• AGM: میانگین حاشیه سود

چگونه از CLV برای خدمت‌رسانی بهتر به مشتریان استفاده کنیم؟

پس از جمع‌آوری داده‌ها و انجام محاسبات لازم برای به دست آوردن CLV، نوبت به استفاده از نتایج آن می‌رسد. با استفاده از نتیجه محاسبه CLV می‌توان موارد زیر را بهبود بخشید:

• افزایش نرخ بازگشت (Retention Rate): همانطور که در فرمول‌های گفته شده مشاهده کردید، نرخ بازگشت رابطه مستقیمی با ارزش طول عمر مشتری دارد. چرا که هر چه تکرار خرید بیشتر شود، ارزش طول عمر مشتری هم بیشتر خواهد شد. محاسبه CLV به ما کمک می‌کند دلایل تکرار نشدن خرید یا ریزش (Churn) را دقیق‌تر شناخته و دلیل وفاداری مشتریان وفادار را بهتر درک کنیم. این یعنی می‌توانیم از اشتباهاتمان درس بگیریم و موفقیت‌ها را  الگو قرار دهیم.
• افزایش وفاداری: جمع‌آوری داده‌های نقاط تماس به ما کمک می‌کند مشتریان وفادار (بالاترین CLV ها) و همچنین مشتریان دارای پتانسیل بالا برای تبدیل شدن به مشتری وفادار (بالاترین Predictive CLVها) را شناسایی کنیم. این یعنی می‌توان با سرمایه‌گذاری ویژه روی این افراد و ارائه برنامه‌ها و امتیازات ویژه برای وفاداری به آن‌ها، بازگشت سرمایه (ROI) بهتری داشت. 
• بهبود توسعه محصول: با شناخت بهتر مشتریان می‌توان نیازهای آنان را دقیق‌تر شناخت و در نتیجه محصولی متناسب با نیازهایشان به بازار عرضه کرد. این یعنی دیگر سرمایه شرکت روی اضافه کردن قابلیت‌هایی که برای مشتریان کاربردی نیستند هدر نخواهد رفت. چرا که استفاده از تحلیل داده احتمال خطا را تا حد زیادی کاهش می‌دهد. 

چگونه با استفاده از CDP و DMP ارزش طول عمر مشتری را بهبود دهیم؟

نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحول بازاریابی غیر قابل انکار است. پلتفرم جمع‌آوری داده مشتری (Customer Data Platform) و پلتفرم مدیریت داده (Data Management Platform) دو تکنولوژی نوین بازاریابی (مارتک – Martech) بوده و محل تلاقی بازاریابی با علم داده و هوش مصنوعی به حساب می‌آیند. پلتفرم داده مشتری به بازاریابان کمک می‌کند مشتریان خود را با کمک تحلیل حجم زیادی از داده، عمیق‌تر شناخته و در نتیجه رفتار آن‌ها را بهتر پیش‌بینی کنند. با این پلتفرم می‌توان همچنین «ارزش طول عمر پیش‌بینی شونده مشتری» (Predictive CLV) را محاسبه کرده و از این طریق برنامه‌ریزی دقیق‌تری برای بهبود CLV انجام داد. 

DMP هم در کنار CDP به بازاریابان برای بهبود تجربه مشتری کمک می‌کند. در پلتفرم مدیریت داده می‌توان نتایج کمپین‌ها را با توجه به رفتارهای پیشین مشتریان پیش‌بینی کرد یا رفتار تعداد محدودی از مشتریان را به مقیاس‌های بالاتر تعمیم داد. DMP همچنین امکان تحلیل عمیق داده برای بررسی نتایج به‌کار‌گیری یک استراتژی یا اجرای یک کمپین را فراهم می‌کند. با استفاده از DMP می‌توان عملکرد پیشین را به دقت بررسی کرد و تاکتیک‌ها را با توجه به نتایج ارزیابی و بازخورد مشتریان تغییر داد. دخالت دادن تحلیل داده باعث بالا رفتن دقت عملکرد، یادگیری سیستمی و کاهش ضریب خطا می‌شود. برای مثال در گذشته رضایت مشتریان فقط از طریق پرسشنامه‌ها سنجیده می‌شد که خطای زیادی داشت؛ در حالی که امروز رفتار آن‌ها در نقاط تماس با برند و با توجه به داده‌های ثبت شده مورد بررسی قرار می‌گیرد و احتمال اشتباه به نزدیک صفر رسیده است. 

بر اساس بررسی انجام شده توسط Criteo، به طور کلی عوامل زیر روی بهبود ارزش طول عمر مشتری تاثیر می‌گذارند: 

نتیجه گیری

محاسبه ارزش طول عمر مشتری به کسب‌وکارها کمک می‌کند جامعه مشتریان خود را دقیق‌تر شناخته و بهتر دسته‌بندی کنند تا در نهایت خدمت‌رسانی به بهترین شکل انجام شود و ارزش طول عمر رو به افزایش باشد. برای این کار باید ابتدا شروع به جمع‌آوری و ثبت داده‌های رفتاری مشتریان کرد. برای نگهداری از این داده‌ها و تحلیل دقیق آن‌ها، پلتفرم‌های داده مشتری (CDP) و مدیریت داده (DMP) بهترین ابزارهای موجود به حساب می‌آیند. استفاده از علم داده و هوش مصنوعی در این دو پلتفرم، احتمال خطا را کاهش داده و به بازاریابان کمک می‌کند اثر عمیقی روی ذهن مشتری خود بگذارند.