Predictive CLV

Нещодавно провела 2 пари для учасників MBAF у kmbs, де говорили про одне з найпотужніших понять у клієнтській аналітиці — Customer Lifetime Value.

Ми звісно ми не просто рахували CLV, ми розбирали:

— коли краще обирати модель на основі доходу, а коли — на основі прибутку

— як працювати з історичною та прогнозованою частинами CLV

— як оцінити Total Customer Lifetime і чим відрізняються «історична» та «очікувана» частина Lifetime

— що робити, коли дані неповні, немає інформації про маржиналність або про вартість залучення клієнта

— як використовувати CLV vs CAC для пріоритизації клієнтів і маркетингових інвестицій

— і чому сегментований CLV — це не про Excel, а про стратегічне управління портфелем клієнтів

Розбирали кейси з практики: Amazon Prime — підписка, яка подвоює витрати клієнта і Netflix — один із прикладів, де сегменти за CLV використовуються для прогнозування, персоналізації та утримання

Один із головних інсайтів заняття:

CLV природно зростає разом із вашим бізнесом. Але лише тоді, коли ви не орієнтуєтесь на середнього клієнта, а уважно розумієте і працюєте з сегментами.