Ile wart jest Twój najlepszy klient? Czyli jak mierzyć Customer Lifetime Value Jak wybrać 45 najlepszych i dlaczego warto to robić. prezentacji na FORUM? Łukasz Dziekan Joanna Komuda, IAB Polska Katarzyna Jasińska PwC
Czy znasz wartość swoich klientów? Nie każdy klient jest wart tego żeby go pozyskać Koszt pozyskania klienta > Potencjalny przyszły przychód Nie każdy klient jest wart tego żeby go zatrzymać Koszt retencji klienta (proces + koszt dobra + oferta specjalna) > Potencjalny przyszły przychód Segmentacja klientów po przyszłych przychodach pozwala na dostosowanie inwestycji w klienta w przychód jaki firma uzyska z tytułu danego klienta. Oparcie Twoich działań marketingowych o wartość segmentów klientów zwiększy rentowność. Segmentacja klientów po przyszłych przychodach pozwala na dostosowanie inwestycji w klienta w przychód jaki firma uzyska z tytułu danego klienta. Oparcie Twoich działań marketingowych o wartość segmentów klientów zwiększy rentowność.
Jak sprawdzić czy danego klienta warto zatrzymać? Ranking klientów na podstawie estymowanego prawdopodobieństwa ucieczki (churn) Preferencyjne oferty dla klientów, którzy są najbardziej prawdopodobni, że odejdą
Jak powinieneś szukać klientów, których warto zatrzymać? Opis podejścia Marketing Dane transakcyjne Controlling Nowe źródła danych Oddziały Kampanie reklamowe Wskaźniki makroekono miczne Dane online Jakie dane nas interesują? Dane o konwersji klienta historii zakupów / wartości kontraktów (czyli: pierwszy zakup i kolejne zakupy); Dane o odejściach klientów / zaprzestaniu korzystania z usługi lub zakupu; Dane o klientach (socjo-demograficzne); Dane o produktach/usługach wybieranych przez klientów. BLACK BOX Jak pozyskujemy te dane? Informacje pozyskujemy poprzez aktywności marketingowe i dane CRM-owe ze wszystkich dostępnych źródeł, np. Landing page, Facebook, Call center, Oddziały Kampanie okolicznościowe Marketing automation Inne Data Mart Następnie dane są łączone tworzone są założenia do połączenia danych z różnych źródeł (co nie zawsze jest łatwe!) Wyniki obliczeń Wewnętrzne dane klienta Zewnętrzne źródła danych Zbierając dane kładź nacisk na informacje o kosztach; Historia nie musi być dramatycznie długa ale musi dotyczyć jak największej liczby klientów;
BLACK BOX Co to jest Big Black Box? 1/2 Nerd Wykresy Macierz przejść = X1 X2 X3 X1 X2 X3 Przejścia które maksymalizujemy Przejścia które minimalizujemy Macierz przejść X1, X2, X3 stany reprezentujące zwiększone wartości, np. segmenty wartości, poziom subskrypcji, średnia wielkość koszyka, poziom usługi, inne. Każdemu X powinna być przypisana wartość pieniężna, np. średnia marża, przychód, itd. Macierz przejść Opis migracji klientów z okresu na okres; Takt zależny jest od rodzaju biznesu; Takt, np.: kwartał, rok; Takt jest zależny od komunikacji i zachowań klientów Matma
Rollover multiplier BLACK BOX Prawdopodobieństwo up-sell Co to jest Big Black Box? 2/2 Nerd Wykresy Matma Prawdopodobieństwo up-sell 50% 40% 30% 20% 10% 0% 1 6 11 16 21 Lata od pozyskania Rollover multiplier 3,5 3 2,5 2 1,5 1 1 6 11 16 21 Lata od pozyskania Opis podejścia Prawdopodobieństwo up-sell Jakie jest prawdopodobieństwo up-sellu po upływie x lat Rollover multiplier Ile razy więcej przychodu przyniesie dany klient jeśli up-sell nastąpi po x latach Przykład pokazuje ile więcej zostanie sprzedane, można też modelować ile mniej zostanie sprzedane. Różnicowanie po czasie jest tylko jedną z wielu możliwości. Różnicować można również po, np.: Płci Kanałach komunikacji (Facebook, Blog, Strona www ) innych Różnicować możemy po zmiennych, które zostały zebrane w pierwszej fazie. CACadj - consumer accusition cost adj (różnicowanie ze względu na cechy klienta / okoliczności) Mult rollover multiplier Prob prawdopodobieństwo up-sell 0,2- eksperckie założenie VarInit wartość rezydualna jaka zostaje nawet po latach z tytułu, że klient jest w bazie, >1 *Dane żródłowe: PwC CLVajd = Max( 1 prob CACajd ContractVal + prob CACadj mult ContractVal, 0, 2 VarInit)
Real life example kredyty gotówkowe Segmentacja konsumentów wg. ich potencjalnego CLV Segmentacja w oparciu o potencjalne przyszłe zyski (CLV) > 50% CLV w 6 segmentach z równym rozłożeniem klientów po segmentach Potencjalne przyszłe przychody klientów CLV (PLN) 1 st segment < PLN x 2 nd segment PLN x-2x 3 rd segment PLN 2x-4x 4 th segment PLN 4x-7x 5 th segment PLN 7x-14x 6 th segment > PLN 14x CLV Retencja tylko opłacalnych klientów CLV Kontrakty od najniższego do najwyższego CLV 80% wartości klientów znajduje się w 15-20% populacji 95% wartości klientów znajduje się w 35-40% populacji *Dane żródłowe: PwC
Jak na tym skorzysta marketing? % wszystkich klientów X Ustalamy profil psychograficzny konsumentów dla każdego z segmentów Reaktywne Prawdopodobieńswto odejścia (%) 100 0.2% 7Y 21Y 38Y 70Y 134Y 338Y 0.0% 0.3% 0.1% 0.2% 0.1% 0.2% 0.2% 0.2% 0.3% 0.3% Y Z 0.8% CLV (PLN) % całkowitej wartości WYSOKA WARTOŚĆ Retencja! 75 1.7% 1.8% 1.7% 1.7% 1.8% 2.2% 5Y 15Y 28Y 52Y 98Y 250Y ŚREDNIA WARTOŚĆ Retencja ale nie za wszelką cenę 0.3% 0.6% 0.9% 1.5% 2.3% 5.3% 50 4.5% 4.8% 4.8% 4.7% 4.8% 6.1% 3Y 9Y 17Y 31Y 59Y 152Y NISKA WARTOŚĆ Up-sell / x-sell Dostosowujemy przekaz i inwestycje w reklamę do potencjalnych przychodów jakie przyniesie nam każdy z segmentów Dedykowane produkty dla odpowiednich segmentów 25 Proaktywne 0 8.8% Y 0.8% 1.5% 1st segment 9.4% 3Y 1.6% 3.0% 2nd segment 9.3% 5Y 2.5% 5.0% 3rd segment 9.2% 4.0% 10Y 19Y 48Y 7.8% 4th segment 9.4% 6.1% 11.9% 5th segment 11.8% 14.8% 28.7% 6th segment *Dane żródłowe: PwC
Optymalizacja ścieżki konsumenckiej na podstawie CLV Punkty z którymi klienci najczęściej mają kontakt Punkty z którymi klienci o najwyższym CLV najczęściej mają kontakt 1. Google Search 2. Facebook 3. Reklama banerowa / blog 1. Google Search / Blog 2. Reklama banerowa 3. Facebook W które punkty powinniśmy inwestować najwięcej? Customer journey optymalizowany ze względu na ludzi z wysokim CLV. W punktach styku obliczane marginalne konwersje CLV. Kiedyś przepływ ludzi, teraz przepływ pieniędzy. Można też mierzyć od strony kosztu pozyskania klienta vs. Przyszłe potencjalne przychody.
CLV to podstawa do pomiaru sukcesu Twoich działań marketingowych Jak mierzyć sukces wg. CMO?* 69% Na pierwszym miejscu wymienia poprawę w retencji klientów 62% Na drugim miejscu wymienia poprawę w pozyskiwaniu nowych klientów. * Badanie Making personalization possible przeprowadzone przez CMO Council i Microsoft a z lutego 2016 r.c
Pytania? Łukasz Dziekan Senior Menager Mobile: 519-50-7034 Email: lukasz.dziekan@pl.pwc.com Katarzyna Jasińska Senior Consultant Mobile: 519-50-4980 Email: katarzyna.jasinska@pl.pwc.com