En el mundo del marketing, comprender el valor a largo plazo de un cliente es crucial para el éxito de cualquier estrategia empresarial. El Lifetime Value (LTV) representa el valor total que un cliente aporta a una empresa durante todo el periodo en que permanece activo. Este indicador no solo permite a las empresas evaluar la rentabilidad de sus estrategias de adquisición de clientes, sino que también ofrece una visión profunda del comportamiento y las preferencias de los consumidores.
Calcular el LTV ayuda a identificar a los clientes más valiosos, lo que permite a las empresas centrar sus recursos en los segmentos de mercado que proporcionan el mayor retorno de la inversión.
Mediante el uso de modelos de aprendizaje automático y analítica predictiva, las empresas pueden estimar el valor futuro del cliente aprovechando una amplia gama de datos transaccionales y de comportamiento. Este enfoque les permite anticipar el comportamiento del consumidor, optimizar las estrategias de marketing y tomar decisiones informadas.
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Definición y fórmulas para calcular el Customer Lifetime Value
El Customer Lifetime Value se define como el ingreso neto total que una empresa puede esperar de un cliente individual a lo largo de la vida de su relación comercial. Es esencial aclarar que el cLTV no es un valor predictivo, sino un valor calculado a partir de datos históricos sobre el comportamiento de compra del cliente desde la primera compra hasta la actualidad.
Es común utilizar los términos “lifetime value” y “customer lifetime value” indistintamente, pero existen diferencias significativas. El lifetime value se calcula a nivel agregado para todos los clientes de una empresa, mientras que el customer lifetime value se refiere específicamente al valor generado por un cliente individual. Calcular el LTV a nivel agregado proporciona información importante a nivel estratégico, pero también puede introducir distorsiones significativas, ya que los comportamientos de compra varían mucho entre los distintos clientes. Por lo tanto, es preferible calcular el cLTV a nivel de consumidor individual para obtener una estimación precisa. Cuando esto no es posible, se puede realizar una segmentación de clientes calculando un LTV para cada uno de los segmentos de clientes.
Cálculo del Customer Lifetime Value
No existe una única fórmula para calcular el cLTV, sino más bien diversas metodologías que pueden aplicarse en función del contexto y de los datos disponibles. A continuación, se detallan dos fórmulas de uso común:
- Fórmula simple:
cLTV = (Valor medio de transacción) × (Frecuencia media de compra) × (Vida media del cliente)
Esta fórmula tiene en cuenta el valor medio de la transacción y la frecuencia media de compra, multiplicados por la duración media de la relación con el cliente.
- Fórmula avanzada:
cLTV = (Valor medio de transacción) × (Frecuencia media de compra) × (Margen) × (Tasa de abandono)
Esta versión más sofisticada también incluye el margen y la tasa de abandono (churn rate), que representa la probabilidad de que el cliente siga activo para la empresa.
Prediction del Customer Lifetime Value
Independientemente de la fórmula final que se utilice, para calcular el cLTV predictivo será necesario realizar la Prediction de sus componentes principales:
- El valor monetario medio del cliente individual;
- El número de productos adquiridos en los próximos n meses;
- La probabilidad de supervivencia del cliente en los próximos n meses.
La Prediction del cLTV no puede realizarse indefinidamente hacia el futuro; debe limitarse a un periodo razonable basado en los datos disponibles, como n días, n semanas, n meses o un año. Una vez estimados estos componentes, pueden combinarse para obtener una buena Prediction del valor de vida del cliente.
Enfoques para calcular el Customer Lifetime Value
Al igual que no existe una definición única de cLTV, tampoco existe un único enfoque para su Prediction, tal como recogen diversos estudios de autoridad, entre ellos Kumar y Reinartz (2018).
El enfoque probabilístico es reconocido comúnmente como uno de los métodos más eficaces para calcular el cLTV. Para aplicar dicho enfoque, es esencial disponer de datos transaccionales, que deben incluir:
- Un ID de usuario que vincule todas las transacciones realizadas con la empresa;
- Un ID de transacción;
- La fecha de cada transacción;
- El importe de cada transacción.
Estos datos son el conjunto mínimo necesario para iniciar tanto el cálculo del cLTV como el análisis de Prediction del cLTV. Del conjunto de datos transaccionales se derivan tres variables clave:
- Recency: recencia de la última compra;
- Frequency: frecuencia de las compras;
- Monetary: valor medio de las compras.
El análisis probabilístico de estas tres variables de forma individual es relativamente sencillo; sin embargo, el reto reside en el modelado más allá de estas tres variables:
- Heterogeneidad del cliente: se necesita un modelo que capte los diferentes hábitos de compra de los clientes;
- La probabilidad de supervivencia: estimar la probabilidad de que un cliente permanezca activo o abandone después de cada compra.
Una limitación significativa del enfoque probabilístico es que solo puede aplicarse a clientes recurrentes, es decir, aquellos que han realizado al menos dos compras. Para los nuevos clientes, deben adoptarse soluciones alternativas.
Solución 1: Enfoque probabilístico y clustering
Una primera solución consiste en utilizar el enfoque probabilístico para los clientes recurrentes y aplicar después algoritmos de clustering. De este modo, los nuevos clientes se asignan a grupos de clientes existentes con comportamientos similares, lo que permite estimar su cLTV en función del clúster al que pertenecen. Esta metodología, aunque aproximada, ha mostrado resultados óptimos.
Solución 2: Enfoque de Machine Learning
Un enfoque más complejo pero potencialmente más preciso es abandonar el método probabilístico en favor de algoritmos de machine learning. Este enfoque utiliza algoritmos de clasificación para estimar la probabilidad de supervivencia de los clientes y algoritmos de regresión para estimar el valor monetario de las transacciones futuras. Sin embargo, estimar la probabilidad de supervivencia puede ser especialmente complejo, sobre todo en negocios sin contrato donde la definición de cliente “activo” puede ser subjetiva.
Independientemente del enfoque elegido, es esencial disponer de algo más que datos históricos transaccionales para el entrenamiento y la validación del modelo. Solo mediante un entrenamiento y una validación cuidadosos se pueden obtener Prediction fiables del comportamiento futuro de los clientes.
Qué datos utilizar para calcular el Customer Lifetime Value
Para calcular el Customer Lifetime Value, es fundamental contar con las principales variables transaccionales: recencia, valor monetario y frecuencia. Estas variables constituyen la base indispensable para iniciar cualquier tipo de análisis. Sin embargo, para aplicar tanto los modelos avanzados de clustering (primera solución) como los modelos de Prediction de Machine Learning (segunda solución), es necesario integrar variables adicionales como:
- Variables transaccionales: composición del carrito de la compra;
- Variables de comportamiento en el sitio: páginas visitadas, canales de adquisición, eventos registrados durante la navegación;
- Variables de CRM: información demográfica, historial de interacciones con el servicio de atención al cliente, segmentos de mercado a los que pertenecen;
- Variables calculadas: intereses, clústeres de pertenencia, variables de comportamiento complejas, preferencias de compra.
Al integrar datos de múltiples fuentes, es crucial garantizar la calidad de los mismos. Unos datos inexactos o incompletos pueden comprometer la validez de los modelos más sofisticados.
Problemas comunes en la gestión de datos
Los problemas más frecuentes encontrados en relación con la calidad de los datos son:
- Periodo de análisis limitado: un periodo de análisis demasiado corto dificulta las Prediction a largo plazo y las hace inexactas;
- Datos en silos: los datos de CRM y de comportamiento suelen residir en sistemas separados, lo que impide un análisis integrado. Este problema limita la cantidad de información disponible para los modelos, reduciendo la eficacia de las Prediction;
- Calidad y disponibilidad de los datos: los datos poco fiables o no disponibles para todos los clientes potenciales reducen el rendimiento del modelo.
Para abordar estos problemas, es esencial adoptar estrategias de integración de datos que unifiquen las diferentes fuentes de información e implementen controles de calidad rigurosos.
Información obtenible con el Customer Lifetime Value predictivo
La aplicación del valor de vida del cliente predictivo ofrece una amplia gama de información valiosa más allá del propio pCLTV. De hecho, ya en la fase de preparación de los datos se pueden obtener detalles como la recencia, la frecuencia y el valor monetario a nivel de usuario, que son útiles para enriquecer significativamente el perfil del cliente.
Esta información puede procesarse posteriormente mediante análisis RFM, clustering de clientes e identificación de los mejores clientes. Incluso sin el uso de modelos de Prediction, estos datos proporcionan una base sólida para mejorar la segmentación y la comprensión del comportamiento de los clientes.
La implementación de modelos de Prediction, por otro lado, no solo permite estimar el valor futuro del cliente, sino que también enriquece la base de datos de la empresa con información detallada y útil para la segmentación y personalización de las estrategias de marketing, como:
- Previsión de productos adquiridos: estimación del número de productos que es probable que el cliente adquiera en el futuro;
- Supervivencia del cliente: análisis de la probabilidad de que un cliente siga realizando compras a lo largo del tiempo;
- Valor de las transacciones futuras: estimación del valor de las transacciones futuras, basada en el comportamiento histórico del cliente.
Mediante el uso de estos enfoques, las empresas pueden transformar los datos brutos en conocimientos estratégicos, mejorando así su capacidad de toma de decisiones y su competitividad.
