Сейчас маркетологи и представители компаний уделяют максимум внимания транзакциям, следя за тем, что и как покупают клиенты. Поэтому для маркетинговых стратегий аудиторию оценивают только в краткосрочной перспективе.

Но если вы хотите долгосрочного роста, не игнорируйте CLV 一 общую ценность, которую компания получает за всё время взаимоотношений с клиентом. Этот показатель помогает привлекать и удерживать самую ценную аудиторию для развития бизнеса.
Мы собрали пять советов для компаний, которые только начинают учитывать CLV.

Модели CLV хорошо себя зарекомендовали. Но когда вы переключаетесь с краткосрочного восприятия на долгосрочное, нужно проанализировать риски. Что делать, если модель неверная? Или клиенты ведут себя не так, как у других? Фактор дисконтирования 一 определения будущих значений денежных потоков 一 добавляет неопределенности. Для снижения рисков компании рассчитывают CLV максимум на год.

Если вы ограничите себе понимание будущего, то можете лишиться возможностей для бизнеса и ценных клиентов, которые покупают редко, но на крупные суммы. Если развитие остановилось, попробуйте модели CLV как с краткосрочными, так и с долгосрочными прогнозами. Учитывайте различия между ними. Сколько ценности вы можете потерять? Каких клиентов можете упустить при краткосрочном планировании? Можно ли привлекать клиентов с долгосрочной ценностью и не отказываться от быстрой окупаемости?

С машинным обучением и большими объемами данных компании создают слишком конкретные профили поведения клиентов: «покупатели из Екатеринбурга, которые пользуются определенным типом устройств с 15 до 16 часов по четвергам». Эта точность может навредить продуктивности, потому что клиентов с таким поведением будет немного.

Представьте рыбалку: с сетью вы будете гораздо эффективнее, чем с удочкой. Когда классифицируете поведение пользователей, не забывайте о размерах потенциальной аудитории. Начните с поиска более ценных клиентов по сравнению с настоящими. Затем можно углубиться в детали, но не слишком сильно.

Некоторые статистические модели, например с отрицательным биномиальным распределением, особенно популярны благодаря точности и долгосрочной стабильности. Но для составления прогноза нужно собирать данные о клиентах за несколько периодов. Это может усложнить оптимизацию ставок для платформ digital-рекламы, где нужно оценивать эффективность каждые несколько дней.

Профессиональные рекламодатели временно используют машинное обучение для более срочных, хотя и менее детальных прогнозов. Они возвращаются к традиционным методам, как только отношения с клиентами позволяют это сделать. Избегайте ложного чувства уверенности: чередуйте машинное обучение и традиционные стохастические модели, которые используют случайные величины.

Основной источник данных для моделей CLV 一 маркетинговые данные вашей компании. Но они необъективны, потому что основаны на типах клиентов, которых вы привлекали в прошлом. Если ваша стратегия фокусировалась на недавних покупателей, данных о долгосрочных клиентах может быть недостаточно.

Внедрение CLV может мешать работе. Нужно перераспределять бюджеты, заново анализировать эффективность, ждать прогнозов и критически подходить к привычным краткосрочным инвестициям. Сначала избегайте серьезных изменений. Сосредоточьтесь на обучении. Помогите остальным понять, как работает этот показатель и как его применять в бизнесе. Открыто говорите о необходимости экспериментов и прислушивайтесь к мнению сотрудников. Медленный и продуманный подход повышает лояльность к вашему предложению.

Возможно, важнейший урок — найти способ интегрировать CLV в свою маркетинговую стратегию, а не строить бизнес вокруг этого показателя. Учитывайте наши советы и рекомендации, но помните, что не стоит полностью отказываться от привычных процессов оптимизации. Эти решения уже привели вас к успеху — развивайте их с учетом новых данных.