Jak segmentować według wartości życiowej klienta (CLV)
Czego się dowiesz?
Dowiedz się, jak utworzyć segment wartości życiowej klienta (wartość życiowa klienta) i wyeksportować wszystkie kluczowe informacje o wartości życiowej klienta. CLV jest częścią analityka predykcyjna Klaviyo i może być skutecznym narzędziem w segmentacji. Jest to łączna kwota, zarówno z przeszłości, jak i prognozowana, jaką klient wyda na Twoją markę w czasie. Segmenty wartości życiowej klienta pozwalają grupować klientów na podstawie tej kwoty, abyś mógł/mogła wysyłać im odpowiednie treści i uruchamiać sekwencje oparte na segmentach. Na przykład możesz użyć historycznej wartości życiowej klienta, aby zbudować VIP-owską sekwencję powitalną, lub użyć prognozowanej wartości życiowej klienta, aby wysyłać ukierunkowane kampanie do klientów, którzy prawdopodobnie wydadzą określoną kwotę w okresie prognozy na Twoim koncie.
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.
Prognozowana wartość życiowa klienta domyślnie obejmuje kolejne 365 dni. Personalizacja i Zaawansowana platforma danych klientów Klaviyo obejmują funkcję Niestandardowa wartość życiowa klienta, która pozwala Ci zmienić ten okres. Jeśli masz to dostosowane, podczas tworzenia segmentów i analizowania eksportów użyj zapisanego prognozowanego zakresu dat. Dowiedz się, jak dostosować okno prognozy wartości życiowej klienta.
Utwórz segment wartości życiowej klienta
- Przejdź do Odbiorcy > Listy i segmenty.
- Wybierz Utwórz > Segment.
- Podaj nazwę dla swojego segmentu. Jeśli otworzy się okno dialogowe nazewnictwa, kliknij Utwórz segment w tym oknie dialogowym, aby otworzyć kreator segmentów.
- Wybierz analitykę predykcyjną dotyczącą kogoś, a następnie wybierz historyczną wartość życiową klienta, przewidywaną wartość życiową klienta lub łączną wartość życiową klienta. Ustaw porównanie i wartość, których chcesz użyć.
- Dodaj dowolne inne warunki, których potrzebujesz, np. warunki kierowania e-maili jak w przykładzie poniżej.
- Kliknij Utwórz segment, aby zapisać definicję i wypełnić segment pasującymi profilami.
Przykład
Załóżmy, że średnia wartość zamówienia u Twoich klientów wynosi około 15 $. Możesz chcieć oferować rabaty klientom z niskim przewidywanym łącznym wydatkiem w okresie prognozy, aby zachęcić ich do kolejnego zakupu.
Na przykład utwórz segment, używając Przewidywana wartość życiowa klienta > wynosi maksymalnie > 5. To grupuje klientów, którzy według prognozy wydadzą nie więcej niż 5 $ w okresie prognozy. Skieruj do nich kampanię rabatową lub sekwencję, podobną do kampanii winback lub kampanii ponownego zaangażowania. Gdy kierujesz komunikację przez e-mail, połącz warunek wartości życiowej klienta z poniższymi warunkami za pomocą operatora AND:
- Mogą otrzymywać marketing e-mailowy i subskrybować. Użyj Jeśli ktoś może lub nie może otrzymywać komunikacji marketingowej z może otrzymywać, marketing e-mailowy oraz filtrem subskrypcji Subskrypcja.
- Należą do Twojej głównej listy e-mailowej (w tym przypadku listy newslettera)
- Otworzyli e-mail w określonym czasie (w przykładzie poniżej ramy czasowe obejmują ostatnie 90 dni). Ochrona prywatności w Apple Mail może automatycznie rejestrować otwarcia, więc otwarcie nie zawsze wskazuje na zaangażowanie.
Eksportuj segmenty wartości życiowej klienta
Eksportowanie danych wartości życiowej klienta może pozwolić Ci dokładniej analizować i przewidywać zachowania różnych grup klientów. Jeśli wśród pól eksportu pojawi się wskaźnik rezygnacji Risk Prediction, wybierz je, aby uwzględnić wskaźnik rezygnacji w pliku CSV. Wskaźnik rezygnacji jest eksportowany jako liczba z zakresu od 0 do 1. Na przykład 0,45 odpowiada 45% ryzyka wskaźnika rezygnacji.
Aby wyeksportować segment, potrzebujesz uprawnień do eksportowania profili. Role właściciel, administrator i analityk obejmują to uprawnienie.
- Przejdź do Odbiorcy > Listy i segmenty i otwórz segment wartości życiowej klienta.
- Wybierz Zarządzaj segmentem > Eksportuj do CSV.
- Wybierz pola, które chcesz przeanalizować, takie jak historyczna wartość życiowa klienta, przewidywana wartość życiowa klienta i łączna wartość życiowa klienta.
- Kliknij Rozpocznij eksport. Plik CSV zostanie pobrany po zakończeniu eksportu.
Jeśli masz dużą liczbę jednorazowych kupujących, możesz mieć wysokie średnie ryzyko wskaźnika rezygnacji. Aby obniżyć średnie ryzyko wskaźnika rezygnacji, możesz chcieć skoncentrować swoje działania marketingowe na utrzymaniu klientów po ich pierwszym zakupie. Możesz użyć metryki Przewidywana wartość życiowa klienta w Klaviyo, aby zidentyfikować klientów z niskimi przewidywanymi wydatkami na potrzeby kampanii retencji, zgodnie z opisem w przykładzie powyżej.
Gdy wyeksportujesz te dane jako plik CSV, będzie można przeprowadzić własne analizy. Niektóre obliczenia, które mogą Cię zainteresować, obejmują:
- Średnia wartość życiowa klienta
Oblicz średnią historyczną wartość klienta, uśredniając kolumnę Historyczna wartość życiowa klienta w całym segmencie. Oblicz średnią łączną wartość klienta, uśredniając osobno kolumnę Łączna wartość życiowa klienta. - Przewiduj przyszłe wydatki segmentu
Zsumuj Przewidywaną wartość życiową klienta wszystkich członków segmentu, aby oszacować ich łączne wydatki w okresie prognozowania na Twoim koncie. To są kolejne 365 dni, chyba że dostosowałeś(-aś) okres. - Oszacuj liczbę powracających klientów
Dla profili z wartością prognozy ryzyka wskaźnika rezygnacji oblicz średnią z tych wartości, a następnie odejmij tę średnią od 1. Pomnóż wynik przez liczbę profili uwzględnionych w tej średniej, aby oszacować, ilu użytkowników ma według prognozy powrócić. Wyklucz profile z pustymi prognozami wskaźnika rezygnacji zarówno ze średniej, jak i z liczby.
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