Customer Lifetime Value 

Qu'est ce que le customer lifetime value?

Prediction du profit net attribué au relations future d'un client (cf wiki)


Une des metrics les plus importantes dans les analyses ? 


Peu utilisés du à sa compléxité


Example: Utiliser le CLV pour un jeux mobiles

Pourquoi le CLV est t'il important ? 

"20% de nos utilisateurs compte pour 80% de nos ventes"

Cout d'acquisition des clients ne fait que augmenter


Les meilleurs clients sont peux être: 

- Fidéle

- Riche

- Différent de la moyenne


Il est souvent plus rentable de garder un client actuelle que d'en acquérir un nouveau

Ou le CLV est t'il utilisé ? 

Acquisition de clients

Gestion relation client

1. Utiliser le CLV moyen pour dépenser plus d'argent pour l'acquisition

Si on connait la récurrence d'achat d'un client

2. Calculer le CLV par Channel

Search marketing vs Site de comparaison


1. Maximiser la valeur à vie du client

Au lieu de maximiser d'autre metrics 

Email marketing pour encourager un deuxiéme achat

2. Différentes approche par ségment

- Depenser plus pour cultiver la loyauté


Les challenges dans le calcul du CLV 

1. Il faut attribuer le profit d'un client sur toute sa vie


- Profit sur tout les canaux de ventes (offline / online)

- Single customer view



2. Il faut prévoir la valeur d'un client basée sur des données historique


- Besoin d'un modele qui correspond aux données

- Nombre de données est souvent limités

- "Prediction is an art, not a science"

1. Il faut attribuer le profit d'un client sur toute sa vie


1. Identifier les moments ou le clients génère de la valeur


2. Attacher les données d'un clients sur son voyage complet

- En utilisant le journal des ventes / Cookies / etc

- Si ce n'est pas possible sur un client le faire sur un segment


3. Mesurer le profit sur tout les points


4. Faire le total du profit d'un client


2. Il faut prévoir la valeur d'un client basée sur des données historique

1. Identifier les moments ou le clients génère de la valeur


2. Identifier chaque moment et déterminer pourquoi ?

- Est ce que cela varie en fonction des clients ? Du segment ? de l'heure ? etc..


3. Examiner les probabilités de schema similaire d'un client à l'autre.

- Est ce que cela varie beaucoup

- Si cela varie, pourquoi? 

Etudes de cas, utiliser le CLV pour l'acquisition

- Jeux mobile freemium 


- Des achats peuvent se faire à n'importe quel moments


- Grande variété de joueurs différents

(certains joue et achète d'autre ne dépense rien)


- Il est crucial de se concentrer sur les canaux d'acquisitions avec des clients qui ont un CLV élevés.

Les étapes pour calculer le CLV

1. Mesurer le CLV des utilisateurs existant est facile

- Tout est dans le même systéme

- Tout est bien tracké


2. Prévoir la valeur des clients sur le longterme est difficile: 

- Grosse variation d'achats entre utilisateurs (de 0 à de grosses quantité)

- Grosse variation dans la durée de jeux de chacun des utilisateurs

- Par contre peu de variations entre les différents achats



Conclusions

1. Facile de prédire le CLV par canal

- Calculer R est facile: il est calculer a la proportion du 1er achat, 2nd achat etc.. 


2. Résultat rapide: 

- Les achats était assez fréquent pour qu'une valeur soit calculé pour R aprés quelque jours de données. 


3. Résultat précis: 

- Estimations des résultats ce sont trouvé juste à 12% d'erreur


4. Résultat puissant 

- Le budget marketing à été optimisé pour les canaux d'acquisitions intéréssant pour les clients les plus intéressants.

Pour quoi allez vous utiliser le CLV ?

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2. bis. Customer lifetime value

by chnsydney

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Public - 4/8/16, 12:38 PM