Gjesteinnlegg skrevet av Henrik Hoffman, medgrunnlegger av DEMA, en plattform for preskriptiv analyse innen e-handel.
Hva står "Value" for i Customer Lifetime Value?
Du er sannsynligvis allerede godt kjent med betydningen av Customer Lifetime Value (CLV). Men det er et viktig poeng som lett overses i forbindelse med CLV/LTV/CLTV (eller hvordan du nå vil forkorte det). «Verdi» blir i disse prediktive modellene altfor ofte det samme som fremtidige inntekter fra disse kundene. Men verdi bør rimeligvis ha noe å gjøre med den fortjenesten som disse kundene forventes å resultere i. Dette omtales ofte av svenskene som bruttofortjeneste 2 (alle kostnader som ordrene og returene resulterer i, men ikke markedsføringskostnadene). Dema.ai’s CLV-modell er en prediksjonsmodell som forsøker å forutsi nettopp dette: den fremtidige faktiske verdien av kunden, ikke bare salget som forventes å komme takket være den kunden. Dette er selvsagt avgjørende for en virksomhet som ønsker/er nødt til å øke lønnsomheten.
CRM vs. analyseverktøy
Som tidligere «CRM’er» mener jeg også at det er viktig å skille mellom CRM som i et kommunikasjonsverktøy for nettbutikker for å nå ut til kundene sine, og et fullskala analyseverktøy. I dag bygger jeg et fullskala analyseverktøy, så jeg er kanskje partisk, men det jeg alltid har forventet av CRM-verktøy, er at de skal være ekstremt effektive når det gjelder kundekommunikasjon.Jeg gjør imidlertid vanligvis analysene utenfor, bortsett fra de grunnleggende CRM-delene som Open Rate, Click Through Rate og mer. For å virkelig optimalisere CLV må du bruke rene analyseverktøy for å forstå kombinasjonen av kunder, produkter, markedsføring, kostnader osv. CRM er utførelse – analysen viser hva som faktisk fungerer, og skal hjelpe deg med å forstå hva som bør fungere og hva som bør testes.
Det grunnleggende:
- Segmentering og analyse: Analyser CLV og andre mer avanserte ikke-CRM
- CLV starter med å skaffe kunder: Fokuser mye på å tiltrekke deg de riktige kundene med høy CLV.
- Test – mål – test – mål: Regelmessig evaluering av CLV, og hvordan man kan lykkes med å påvirke en tidligere lavere CLV.
Vi vet alle at det er lett å stirre på tall og nesten bli apatisk. Ikke gå i den fellen, men tving deg selv til å eksperimentere i et høyt tempo med noen få KPI-er som du følger. Hvis analyse ikke er din sterke side, kan du be en kollega om hjelp eller spørre andre i bransjen – folk pleier å være veldig hjelpsomme.
Hvordan et premiummerke på
kan bruke Rule + analyse via Dema
Mange vellykkede nettbutikker kombinerer analyse og gjennomføring for å maksimere kundens livstidsverdi. En vanlig tilnærming er å bruke Rule for å automatisere flyter og sørge for at riktig budskap når kundene til riktig tid – og Dema for å forstå hvilket innhold som skal sendes ut i nyhetsbrev i tillegg til merkevarekampanjer og produktlanseringer.
Ved å analysere historiske salgsmønstre, lagernivåer, ordrelønnsomhet og forventet salgshastighet identifiseres produkter som trenger økt etterspørsel i bestemte markeder. Denne innsikten brukes deretter til å skape relevante segmenter i Rule og nå ut til de kundene som forventes å være mest interessert.
Rule brukes til å administrere og evaluere «off-site»-resultatene av CRM-arbeidet, for eksempel åpningsfrekvens, klikkfrekvens og målgruppesegmentering. Dema brukes deretter til å analysere resultatene på stedet, inkludert besøk, bestillinger og inntekter – samt hvilke produkter som vekker mest interesse etter å ha blitt inkludert i et bestemt nyhetsbrev.
5 konkrete tips for å øke verdien av kundebasen din
- Analyser lønnsomheten for første ordre: Begynn med å analysere korrelasjonen mellom CLV og en rekke nøkkelfaktorer i den første ordren, for eksempel land, produktkategorier, størrelser og rabattnivå/rabattkuponger osv. Innsikten her må alltid deles oppover i organisasjonen, og dette fører ofte til mange endringer i selskaper som ikke har gjort denne analysen tidligere. Dette kan innebære strategiske endringer i produktsortiment, markedsfokus osv.
- Optimaliser kundeanskaffelsen basert på CLV: Bruk innsikten fra analysen ovenfor og lag små hypoteser som du kan teste direkte. Både på den eksisterende kundebasen for å forbedre resultatet i forhold til forventningene, men også på markedsføringen som nevnt tidligere.
- Evaluer effekten av CRM-tiltak: Finn ut hvilke tiltak som faktisk forbedrer eller forverrer tidligere beregnet CLV. Hva skjer når du tilbyr rabatter til bestemte segmenter? Påvirker det kundens langsiktige verdi positivt eller negativt? Hvordan reagerer kundebasen på mer personlig og relevant kommunikasjon? Ved å forstå effekten av CRM-innsatsen kan du optimalisere for langsiktig lønnsomhet.
- Optimaliser for oppbevaring og gjenkjøp: Lag flyter som utløses automatisk for å få kundene til å komme tilbake på riktig tidspunkt. Bruk for eksempel lojalitetsprogrammer eller tilbud som samsvarer med kundens tidligere kjøp.
- Engasjer inaktive kunder: Identifiser kunder som ikke nås av CRM-flyten, og lag strategier for å engasjere dem på nytt, for eksempel gjennom retargeting eller andre kanaler som SMS og push-varsler.
