ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) چیست؟

ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) که به اختصار با نام‌های CLV یا LTV نیز شناخته می‌شود، یکی از مهم‌ترین شاخصه‌ها برای هر کسب و کار است که ارزش هر مشتری را برای آن کسب و کار مشخص می‌کند. CLV نشان می‌دهد که یک مشتری در طول کل ارتباط خود ب...
ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

اشتراک گذاری در:

ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) چیست؟

ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) که به اختصار با نام‌های CLV یا LTV نیز شناخته می‌شود، یکی از مهم‌ترین شاخصه‌ها برای هر کسب و کار است که ارزش هر مشتری را برای آن کسب و کار مشخص می‌کند. CLV نشان می‌دهد که یک مشتری در طول کل ارتباط خود با برند شما، چه ارزشی برای شما می‌آفریند.

همانطور که در مقالات مربوط به «حفظ مشتری» و «بازاریابی بازگشتی» گفتیم، همواره حفظ یک مشتری خیلی راحت‌تر و ارزان‌تر از جذب مشتری جدید است. بنابراین بالا بردن CLV مربوط به مشتریان فعلی، یکی از اصلی‌ترین راه‌های رشد کسب و کارهاست.

دانستن و پی‌گیری میزان CLV به کسب و کارها کمک می‌کند تا برای حفظ مشتریان فعلی، افزایش سود و حتی جذب مشتریان جدیدْ برنامه ریزی کنند و استراتژی‌های جدیدی بچینند.

چرا ارزش طول عمر مشتری فاکتور مهمی است؟

محاسبه ارزش طول عمر مشتری شاید پیچیدگی‌های زیادی داشته باشد و هر کسی نتواند از آن سر در بیاورد. اما برای درک اهمیت CLV و استفاده از آن در استراتژی‌ها، لازم نیست تا محاسبه آن را درک کنید. صرفاً باید یک درک کلی از این مفهوم داشته باشید و ببینید که چه فاکتورهایی در بالا بردن این شاخص موثر هستند.

شاخص CLV برای کسب و کارهایی که به واسطه خدمات خود، معمولاً رابطه طولانی مدتی با مشتری دارند، اهمیت بیشتری دارد. مثلاً کسب و کارهایی را در نظر بگیرید که برای ارائه خدمات خود، اشتراک چند روزه یا چند ماهه می‌فروشند. با کمک این شاخص، این کسب و کارها می‌توانند به سرعت ریزش کاربران را بعد از مدتی تشخیص دهند و دلایل احتمالی آن را نیز متوجه شوند.

هزینه جذب مشتری (CAC) چیست و چه ارتباطی با CLV دارد؟

یک شاخص مهم دیگری در این زمینه وجود دارد به نام هزینه جذب مشتری (Customer Acquisition Cost یا CAC) که با CLV ارتباط دارد. منظور از CAC، هزینه‌ای است که برای جذب هر مشتری جدید پرداخت می‌کنید که شامل موارد مختلف از جمله تبلیغات، بازاریابی، پیشنهادهای ویژه و مواردی از این دست می‌شود.

برای این که درک بهتری از CLV داشته باشید، باید CAC را نیز در نظر بگیرید. چرا که CLV سود شما از هر مشتری را نشان نمی‌دهد، بلکه درآمد شما از هر مشتری را نشان می‌دهد. بنابراین باید هزینه‌ها را هم در نظر بگیرید تا بتوانید سودده یا زیان ده بودن کسب و کار خود را مشخص نمایید.

به طور مثال، اگر میانگین ارزش طول عمر مشتری برای یک کسب و کار ۱ میلیون تومان باشد، و میانگین هزینه جذب مشتری برای آن کسب و کار یک میلیون و دویست هزار تومان باشد، این بدین معنی است که هزینه‌های این بیزینس بیشتر از سود آن است و در واقع این کسب و کار ضررده است. چنین کسب و کاری باید تلاش کند تا ارزش طول عمر مشتری را افزایش دهد و در عین حال، هزینه جذب مشتری را نیز کاهش دهد تا بتواند به سوددهی برسد.

چگونه می‌توان CLV را محاسبه کرد؟

اگر شما به مدت ۵ سال متوالی، هر سال صدهزار تومان از یک مغازه خرید کنید، CLV شما برای آن مغازه، پانصد هزار تومان خواهد بود. محاسبه CLV در این موارد ساده، کار سختی نیست. اما باید توجه داشته باشید که در کمپانی‌ها و کسب‌وکارهای بزرگتر، محصولات و ارائه خدمات ممکن است پیچیده‌تر باشند و از این رو، محاسبه CLV نیز پیچیده‌تر خواهد شد.

بسیاری از کمپانی‌ها و کسب و کارهای مختلف، به خاطر چالش‌های موجود بر سر راه، CLV را محاسبه نمی‌کنند. مهم‌ترین دلیلش هم عدم وجود یک دیتابیس پیوسته است. اما اگر دیتای مشتریان به صورت متمرکز و پیوسته در یک دیتابیس مرکزی دخیره شده باشد، محاسبه CLV با سهولت بسیار زیادی قابل انجام خواهد بود.

CLV به ترتیب زیر قابل محاسبه است:

  1. شناسایی نقاط تماس مشتریان با برند و جاهایی که مشتری برای برند ارزش‌آفرینی می‌کند
  2. استفاده از دیتا برای ایجاد سفر خریدار
  3. محاسبه درآمد ایجاد شده از هر نقطه تماس
  4. جمع درآمد ایجاد شده از هر کاربر در طول ارتباطش با برند

راحت‌ترین شکل محاسبه CLV، این است که تمام درآمد کسب شده از هر کاربر را به دست بیاوریم. اما در این فرمول، می‌توانیم هزینه‌های مربوط به جذب مشتری و ارائه خدمت را نیز وارد کنیم و از درآمد کم کنیم. به این ترتیب، CLV به دست آمده، ارزش خالص ایجاد شده توسط مشتری را به ما نشان می‌دهد.

ضمن این که می‌توان ارزش طول عمر هر مشتری و همچنین طول عمر ارتباطش با برند را به الگوریتم‌های مخلتف داد و برای مشتری‌های جدید پیش‌بینی انجام داد. در واقع شما با استفاده از دیتای مشتریان قدیمی، می‌توانید پیش‌بینی کنید که مشتریان جدید شما، چه میزان ارزشی برای شما خواهند آفرید و تا چه مدت مشتری شما باقی خواهند ماند.

راه‌های بهبود CLV

مهم‌ترین شاخصه برای بهبود CLV، ایجاد یک رابطه با دوام و بر پایه اعتماد با مشتریان است. در نظر داشتن این موضوع، خود به خود باعث بهبود CLV نیز خواهد شد. اما چگونه می‌توانیم یک رابطه با دوام و بر پایه اعتماد با مشتریان بسازیم؟ راه‌های آن را در ادامه آورده‌ایم:

  • بهبود تجربه مشتریان: در تمام لحظاتی که یک کاربر یا مشتری با کسب و کار شما برخورد دارد، یک تجربه برای او شکل می‌گیرد. هر چه این تجربه بهتر و بهینه‌تر باشد و کاربر راضی‌تر باشد، طبیعتاً احتمال بازگشت او بیشتر می‌شود و CLV افزایش می‌یابد. با استفاده از تحلیل دیتای مشتریان می‌توان فهمید که آن‌ها دقیقاً چه می‌خواهند و شرایط را به صورت شخصی‌سازی شده برایشان فراهم کرد.
  • خدمات بعد از خرید: تجربه یک کاربر از برند شما، از اولین لحظه‌ای که با آن برخورد می‌کند تا بعد از خرید ادامه دارد. اما در بیشتر مواقع، کسب و کارها فراموش می‌کنند که رسیدگی به مشتریان بعد از خرید نیز اهمیت دارد و مشتری را بلافاصله بعد از انجام خرید به حال خودش رها می‌کنند. باید دقت کنید که یکی از مهم‌ترین بازه‌های زمانی برای شکل‌گیری تجربه خوب، بعد از خرید است. بنابراین رسیدگی به مشتری در این بازه زمانی را نیز در اولویت قرار دهید.
  • ارائه پیشنهادهای ویژه به مشتریان: می‌توانید به مشتریان قدیمی خود تخفیف یا پیشنهادهای ویژه‌ای ارائه کنید که آن‌ها را تشویق به خرید بیشتر کند. مثلاً بعضی کسب و کارها، کارتی در اختیار مشتریان خود قرار می‌دهند که درصدی از مبلغ خریدشان به صورت اعتبار در آن کارت ذخیره می‌شود. سپس مشتریان می‌توانند در خریدهای بعدی از این اعتبار استفاده کنند.

امتیاز به مقاله

عضویت در ماه‌نامه دیپین

جدیدترین مقالات داده‌محور را دریافت کنید

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

فهرست مطالب

سایر مقالات مرتبط

۹ مدل اصلی بخش‌بندی مشتریان (Segmentation)
در حوزه دسته‌بندی یا بخش‌بندی مشتریان (Segmentation) آزمایش و تست کردن، نقش مهمی ...

ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

چگونه پکیجی از ابزارهای فناوری بازاریابی (MarTech) تهیه کنیم؟
تیم بازاریابی شما در شش ماه آینده چه وضعیتی خواهد داشت؟ یک سال دیگر چطور؟ چند نفر...

ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

موتور پیشنهادکننده (Recommendation Engine) چیست و سیستم‌های تو...
موتورهای پیشنهادکننده سیستم‌های پیشرفته فیلتر محتوا هستند که پیش‌بینی می‌کنند که ...

ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

تحلیلگر داده (Data Analyst) چه کاری انجام می‌دهد و چطور یک تحل...
تحلیلگر داده (Data Analyst) فردی است که وظیفه جمع‌آوری، پاکسازی و تفسیر دیتا را ب...

ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

بازاریابی داده‌محور (Data-driven Marketing) و ظهور پلتفرم داده...
به نظر می‌رسد همه چیز، انفجار فعلی بازار «پلتفرم داده‌ مشتریان» (CDP) را توجیه می...

ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

آینده کوکی ها (Cookies) و نقش پلتفرم داده مشتریان (CDP) در آن
برای بسیاری از کاربران اینترنت، تبلیغات دیجیتال بیش از آن که به یک ارتباط سالم با...

ارسلان ابراهیمی

مدیر مارکتینگ

دسترسی سریع به آخرین مطالب
۹ مدل اصلی بخش‌بندی مشتریان (Segme...

سه شنبه, ۲۶ مهر ۱۴۰۱

چگونه پکیجی از ابزارهای فناوری باز...

دوشنبه, ۲۵ مهر ۱۴۰۱

موتور پیشنهادکننده (Recommendation...

یکشنبه, ۲۴ مهر ۱۴۰۱

تحلیلگر داده (Data Analyst) چه کار...

شنبه, ۲۳ مهر ۱۴۰۱

دیپین در شبکه‌های اجتماعی