Nel mondo del marketing, comprendere il valore a lungo termine di un cliente è fondamentale per il successo di qualsiasi strategia aziendale. Il Lifetime Value (LTV) rappresenta il valore totale che un cliente apporta a un’azienda durante l’intero periodo in cui rimane attivo. Questo indicatore non solo permette alle aziende di valutare la redditività delle proprie strategie di acquisizione, ma offre anche una panoramica dei comportamenti e delle preferenze dei consumatori.
Calcolare l’LTV aiuta a identificare i clienti più preziosi, consentendo alle aziende di concentrare le proprie risorse sui segmenti di mercato che offrono il maggior ritorno sull’investimento.
Utilizzando modelli di machine learning e analisi predittive, le aziende possono stimare il valore futuro dei clienti sfruttando un’ampia gamma di dati comportamentali e transazionali. Questo approccio permette di anticipare il comportamento dei consumatori, ottimizzare le strategie di marketing e prendere decisioni informate.
Vuoi implementare questa strategia?
I nostri modelli di IA possono aiutarti a raggiungere questi risultati in settimane, non in mesi.
Definizione e formule per il calcolo del Customer Lifetime Value
Il Customer Lifetime Value è definito come il ricavo netto totale che un’azienda può aspettarsi da un singolo cliente nel corso della loro relazione commerciale. È essenziale chiarire che il cLTV non è un valore predittivo, ma un valore calcolato a partire dai dati storici sul comportamento d’acquisto del cliente, dal primo acquisto fino ad oggi.
È comune usare i termini “lifetime value” e “customer lifetime value” in modo intercambiabile, ma esistono differenze significative. Il lifetime value viene calcolato a livello aggregato per tutti i clienti di un’azienda, mentre il customer lifetime value si riferisce specificamente al valore generato da un singolo cliente. Calcolare l’LTV a livello aggregato fornisce informazioni importanti a livello strategico, ma può anche introdurre distorsioni significative, poiché i comportamenti d’acquisto variano molto tra i diversi clienti. Pertanto, è preferibile calcolare il cLTV a livello del singolo consumatore per ottenere una stima accurata. Quando ciò non è possibile, si può procedere alla segmentazione della clientela calcolando un LTV per ciascuno dei segmenti di clientela.
Calcolo del Customer Lifetime Value
Non esiste un’unica formula per calcolare il cLTV, bensì diverse metodologie applicabili a seconda del contesto e dei dati disponibili. Di seguito sono illustrate due formule comunemente utilizzate:
- Formula semplice:
cLTV = (Valore medio della transazione) × (Frequenza media di acquisto) × (Durata media del cliente)
Questa formula tiene conto del valore medio della transazione e della frequenza media di acquisto, moltiplicati per la durata media della relazione con il cliente.
- Formula avanzata:
cLTV = (Valore medio della transazione) × (Frequenza media di acquisto) × (Margine) × (Churn Rate)
Questa versione più sofisticata include anche il margine e il tasso di abbandono (churn rate), che rappresenta la probabilità che il cliente continui a essere attivo per l’azienda.
Prediction del Customer Lifetime Value
Indipendentemente dalla formula finale che verrà utilizzata, per calcolare il cLTV predittivo sarà certamente necessaria la Prediction delle sue componenti principali:
- Il valore monetario medio del singolo cliente;
- Il numero di prodotti acquistati nei prossimi n mesi;
- La probabilità di sopravvivenza del cliente nei prossimi n mesi.
La Prediction del cLTV non può essere fatta all’infinito nel futuro; deve essere limitata a un periodo ragionevole basato sui dati disponibili, come n giorni, n settimane, n mesi o un anno. Una volta stimate queste componenti, possono essere combinate per ottenere una buona Prediction del valore del tempo di vita del cliente.
Approcci per il calcolo del Customer Lifetime Value
Così come non esiste un’unica definizione di cLTV, non esiste nemmeno un unico approccio per la sua Prediction, come riportato da diversi studi autorevoli tra cui Kumar e Reinartz (2018).
L’approccio probabilistico è comunemente riconosciuto come uno dei metodi più efficaci per calcolare il cLTV. Per implementare tale approccio, è essenziale disporre di dati transazionali, che devono includere:
- Un ID utente che colleghi tutte le transazioni effettuate con l’azienda;
- Un ID transazione;
- La data di ogni transazione;
- L’importo di ogni transazione.
Questi dati sono il set minimo necessario per avviare sia il calcolo del cLTV che l’analisi predittiva del cLTV. Dal dataset transazionale si ricavano tre variabili chiave:
- Recency: quanto è recente l’ultimo acquisto;
- Frequency: frequenza degli acquisti;
- Monetary: valore medio degli acquisti.
L’analisi probabilistica di queste tre variabili individualmente è relativamente semplice; tuttavia, la sfida risiede nel modellare oltre queste tre variabili:
- Eterogeneità dei clienti: è necessario un modello che catturi le diverse abitudini d’acquisto dei clienti;
- La probabilità di sopravvivenza: stimare la probabilità che un cliente rimanga attivo o abbandoni dopo ogni acquisto.
Un limite significativo dell’approccio probabilistico è che può essere applicato solo ai clienti ricorrenti, ovvero quelli che hanno effettuato almeno due acquisti. Per i nuovi clienti, è necessario adottare soluzioni alternative.
Soluzione 1: Approccio probabilistico e clustering
Una prima soluzione consiste nell’utilizzare l’approccio probabilistico per i clienti ricorrenti e applicare poi algoritmi di clustering. In questo modo, i nuovi clienti vengono assegnati a cluster di clienti esistenti con comportamenti simili, permettendo di stimare il loro cLTV in base al cluster di appartenenza. Questa metodologia, sebbene approssimativa, ha mostrato risultati ottimali.
Soluzione 2: Approccio Machine Learning
Un approccio più complesso ma potenzialmente più accurato consiste nell’abbandonare il metodo probabilistico a favore di algoritmi di machine learning. Questo approccio utilizza algoritmi di classificazione per stimare la probabilità di sopravvivenza dei clienti e algoritmi di regressione per stimare il valore monetario delle transazioni future. Tuttavia, stimare la probabilità di sopravvivenza può essere particolarmente complesso, specialmente in attività non contrattuali dove la definizione di cliente “attivo” può essere soggettiva.
Indipendentemente dall’approccio scelto, è essenziale disporre di dati storici che vadano oltre quelli transazionali per l’addestramento e la validazione del modello. Solo attraverso un attento addestramento e una validazione accurata è possibile ottenere Prediction affidabili del comportamento futuro dei clienti.
Quali dati utilizzare per calcolare il Customer Lifetime Value
Per calcolare il Customer Lifetime Value, è fondamentale disporre delle principali variabili transazionali: recency, monetary e frequency. Queste variabili costituiscono la base indispensabile per avviare qualsiasi tipo di analisi. Tuttavia, per applicare sia modelli di clustering avanzati (prima soluzione) che modelli predittivi di Machine Learning (seconda soluzione), è necessario integrare variabili aggiuntive come:
- Variabili transazionali: composizione del carrello;
- Variabili comportamentali sul sito: pagine visitate, canali di acquisizione, eventi registrati durante la navigazione;
- Variabili CRM: informazioni demografiche, cronologia delle interazioni con il servizio clienti, segmenti di mercato di appartenenza;
- Variabili calcolate: interessi, cluster di appartenenza, variabili comportamentali complesse, preferenze d’acquisto.
Quando si integrano dati provenienti da più fonti, è fondamentale garantirne la qualità. Dati imprecisi o incompleti possono compromettere la validità anche dei modelli più sofisticati.
Problemi comuni nella gestione dei dati
I problemi più frequenti riscontrati in relazione alla qualità dei dati sono:
- Periodo di lookback limitato: un periodo di osservazione troppo breve rende le Prediction a lungo termine difficili e imprecise;
- Dati in silos: i dati CRM e quelli comportamentali risiedono spesso in sistemi separati, impedendo un’analisi integrata. Questo problema limita la quantità di informazioni disponibili per i modelli, riducendo l’efficacia delle Prediction;
- Qualità e disponibilità dei dati: dati inaffidabili o non disponibili per tutti i potenziali clienti riducono le prestazioni del modello.
Per affrontare questi problemi, è essenziale adottare strategie di integrazione dei dati che unifichino le diverse fonti e implementare rigorosi controlli di qualità.
Informazioni ottenibili con il Customer Lifetime Value predittivo
L’applicazione del customer lifetime value predittivo offre un’ampia gamma di informazioni preziose oltre al pCLTV stesso. Infatti, già in fase di preparazione dei dati, si possono ottenere dettagli come recency, frequency e valore monetario a livello di utente, utili per arricchire significativamente il profilo del cliente.
Queste informazioni possono essere ulteriormente elaborate attraverso l’analisi RFM, il clustering dei clienti e l’identificazione dei top client. Anche senza l’uso di modelli predittivi, questi dati forniscono una base solida per migliorare la segmentazione e la comprensione del comportamento dei clienti.
L’implementazione di modelli predittivi, d’altra parte, non solo consente di stimare il valore futuro dei clienti, ma arricchisce anche il database aziendale con informazioni dettagliate e utili per la segmentazione e la personalizzazione delle strategie di marketing, come:
- Previsione dei prodotti acquistati: stima del numero di prodotti che il cliente probabilmente acquisterà in futuro;
- Sopravvivenza del cliente: analisi della probabilità che un cliente continui a effettuare acquisti nel tempo;
- Valore delle transazioni future: stima del valore delle transazioni future, basata sul comportamento storico del cliente.
Utilizzando questi approcci, le aziende possono trasformare i dati grezzi in insight strategici, migliorando così le proprie capacità decisionali e competitive.
