Jak segmentować według wartości życiowej klienta (CLV)
Czego się dowiesz?
Dowiedz się, jak utworzyć segment wartości życiowej klienta (CLV) i wyeksportować wszelkie kluczowe informacje o CLV. CLV to część analityki predykcyjnej Klaviyo i może być potężnym narzędziem do wykorzystania w segmentacji. Jest to łączna kwota — zarówno historyczna, jak i przewidywana — jaką klient zakupi w Twojej marce w czasie. Segmenty wartości życiowej klienta pozwalają grupować klientów na podstawie tej kwoty, aby wysyłać im odpowiednie treści i wyzwalać sekwencje oparte na segmentach. Na przykład możesz użyć historycznej wartości życiowej klienta, aby zbudować sekwencję powitalną VIP, lub użyć przewidywanej wartości życiowej klienta, aby wysyłać ukierunkowane kampanie do klientów, którzy prawdopodobnie wydadzą określoną kwotę w ciągu roku.
Kilka słów na początek
Pamiętaj, że segmentacja na podstawie wartości życiowej klienta będzie możliwa tylko, jeśli:
- Co najmniej 500 klientów złożyło zamówienie. Nie odnosi się to do aktywnych profili, lecz do liczby osób, które faktycznie dokonały zakupu w Twojej firmie. Jeśli ta sekcja znajduje się w profilu, ale jest pusta, oznacza to, że nie mamy wystarczających danych o tej osobie, aby sporządzić prognozę.
- Masz integrację e-commerce (np. Shopify, BigCommerce, Magento) lub używasz naszego API do wysyłania informacji o złożonych zamówieniach.
- Masz co najmniej 180 dni historii zamówień i zamówienia z ostatnich 30 dni.
- Masz co najmniej kilku klientów, którzy złożyli co najmniej 3 zamówienia.
Utwórz segment wartości życiowej klienta
Aby utworzyć segment na podstawie dowolnej z dostępnych właściwości wartości życiowej klienta (tj. historycznej, przewidywanej i całkowitej wartości życiowej klienta), użyj warunku Analityka predykcyjna dotycząca osoby. Następnie wybierz żądaną metrykę i wartość.
Przykład
Załóżmy, że średnia wartość zamówienia klientów wynosi około 15 USD. Możesz chcieć kierować rabaty do klientów, którzy raczej nie osiągną tej średniej wartości zamówienia, aby skłonić ich do kolejnego zakupu.
Aby to osiągnąć, utwórz segment klientów, których przewidywane wydatki nie przekroczą 5 USD, i skieruj do nich kampanię rabatową lub sekwencję — podobną do kampanii winback lub kampanii ponownego zaangażowania. W przypadku kierowania przez e-mail uwzględnij następujące warunki:
- Należą do Twojej głównej listy e-mailowej (w tym przypadku listy newslettera)
- Otworzyli e-mail w określonym przedziale czasu, aby mieć pewność, że wysyłasz do zaangażowanych subskrybentów (w poniższym przykładzie przedział czasu to ostatnie 90 dni)
Eksportuj segmenty wartości życiowej klienta
Eksportowanie danych wartości życiowej klienta może umożliwić dalszą analizę i przewidywanie zachowań różnych grup klientów. Oprócz wartości życiowej klienta i analityki predykcyjnej będzie można wyeksportować prognozę ryzyka wskaźnika rezygnacji. Wskaźnik ryzyka rezygnacji zostanie wyeksportowany do pliku CSV jako liczba z zakresu od 0 do 1. Na przykład 0,45 odpowiadałoby 45% ryzyka rezygnacji.
Jeśli masz dużą liczbę jednorazowych kupujących, średni wskaźnik rezygnacji może być wysoki. Aby obniżyć średni wskaźnik rezygnacji, warto skoncentrować działania marketingowe na utrzymaniu klientów po ich pierwszym zakupie. Możesz skorzystać z metryki Klaviyo przewidywanej wartości życiowej klienta, aby zidentyfikować osoby, które prawdopodobnie nie dokonają ponownego zakupu, jak pokazano w powyższym przykładzie.
Gdy wyeksportujesz te dane jako plik CSV, będzie można przeprowadzić własne analizy. Niektóre obliczenia, które mogą Cię zainteresować, obejmują:
- Średnia wartość życiowa klienta
Możesz obliczyć średnią wartość klienta dla segmentu, uśredniając historyczną wartość życiową klienta i łączną wartość życiową klienta. - Przewiduj przyszłe wydatki segmentu
Zsumuj przewidywaną wartość życiową klienta wszystkich członków segmentu, a otrzymasz oczekiwany przychód od klientów z tego segmentu w następnym roku. - Oszacuj liczbę powracających klientów
Najpierw oblicz średnią wartości dla prognozy ryzyka wskaźnika rezygnacji. Następnie odejmij tę średnią od 1. Pomnóż wynik przez liczbę osób w segmencie. Dzięki temu uzyskasz liczbę klientów, którzy według prognozy powrócą.
Dodatkowe źródła
- Understanding Klaviyo's predictive analytics
Learn more about the different types of predictive analytics data displayed in your account, the various ways Klaviyo computes this, and guidelines for how you can utilize this data.
- Mitigate churn with predictive insights and custom CLV