Hva er kundens livstidsverdi og hvordan beregner du det?

Hvordan måler du nettbutikkens suksess? Fokuserer du vanligvis på ting som salg og inntekter?

Selv om disse e-handelsberegningene er nyttige for å spore kortsiktig ytelse av innhold og kampanjer, gir de ikke alltid et fullstendig bilde av virksomhetens fremtid. Selv når du ser på dagens salgstall, kan du noen ganger sitte igjen med bare et flyktig glimt av virksomhetens faktiske økonomiske situasjon.

Kundens livstidsverdi (CLV) er en av de viktigste faktorene for å avgjøre virksomhetens nåværende og fremtidige suksess. Den gir deg innsikt i hvor mye penger du bør bruke på å skaffe kunder ved å fortelle deg hvor mye verdi de vil bringe til virksomheten på lang sikt.

Ved å måle nettofortjenesten du vil få inn i løpet av hele kundeforholdet, vil du kunne fastslå nøyaktig hvor verdifulle kundene er for virksomheten din.

Hvorfor er det viktig å beregne kundens livstidsverdi?

Beregningen av kundens livstidsverdi gir et klart bilde av fordelene ved å skaffe og beholde en gitt kunde. Før vi går inn på hvordan man beregner kundens livstidsverdi, er det viktig å forstå hvorfor CLV er så nyttig for virksomhetens suksess.

Her er de tre viktigste fordelene ved å forstå CLV:

1. Øk gjentatte kjøp og inntekter. CLV avdekker de eksisterende kundene som bruker mest i butikken din. Det hjelper deg å forstå hvilke produkter de liker og hvilke produkter som forbedrer livene deres. Du kan bruke CLV til å finne verdifulle kunder, forbedre kundetilfredshet og utarbeide strategier for å øke kundelojalitet.
2. Reduser forholdet mellom livstidsverdi (CLV) og kundeanskaffelseskostnader (CAC). Vår forskning viser at kundeanskaffelseskostnader i gjennomsnitt ligger på mellom 1200 kr og 4400 kr, avhengig av bransje. Et godt LTV/CAC-forhold er 3 : 1, noe som signaliserer effektiviteten i salg og markedsføring. Ved å forbedre kundens livstidsverdi kan du måle hvordan markedsføring påvirker kundelønnsomhet.
3. Styrk kundelojalitet. Taktikkene du bruker for å øke CLV kan forbedre kundeservice, produkter, priser, anbefalinger og lojalitetsprogrammer, noe som fører til en bedre kundeopplevelse. Eksisterende kunder kjøper oftere og bruker mer enn nye kunder.

Slik beregner du kundens livstidsverdi

Siden CLV-formelen er avhengig av andre beregninger, er det noen datasett du må samle inn før du kan beregne kundens livstidsverdi for virksomheten din.

Kundeverdi

Gjennomsnittlig ordreverdi (AOV), eller gjennomsnittlig kjøpsverdi, representerer det gjennomsnittlige beløpet en kunde bruker hver gang de legger inn en bestilling. For å finne dette tallet tar du den totale inntekten og deler den på det totale antallet bestillinger.

Formel: AOV = total inntekt / totalt antall bestillinger

Kjøpsfrekvens: representerer gjennomsnittlig antall bestillinger gjort av hver kunde. Bruk samme tidsramme som for beregningen av gjennomsnittlig ordreverdi, og del det totale antallet bestillinger på det totale antallet unike kunder for å beregne kjøpsfrekvens.

Formel: Kjøpsfrekvens = totalt antall bestillinger / totalt antall unike kunder

Bruk resultatene fra disse AOV- og kjøpsfrekvensformlene til å beregne kundeverdi for en bestemt tidsperiode. Å kjenne kundeverdien vil være en nøkkelfaktor for å beregne verdien deres over hele perioden de er kunde hos deg.

Formel: Kundeverdi = gjennomsnittlig ordreverdi x kjøpsfrekvens

Gjennomsnittlig kundelevetid

Gjennomsnittlig kundelevetid: lengden på tiden kundeforholdet vanligvis varer før de blir inaktive og permanent slutter å handle. Arten av dette kundeforholdet varierer mellom kontraktsbaserte og ikke-kontraktsbaserte virksomheter.

De fleste nettbutikker er ikke-kontraktsbaserte, noe som betyr at når et kjøp er gjort, er transaksjonen i praksis over. Utfordringen med denne typen virksomheter er å identifisere når en aktiv kunde (noen som handler og vil fortsette å handle) blir en inaktiv kunde (noen som aldri vil handle fra virksomheten din igjen).

Noen nettbutikker, som abonnementsbaserte virksomheter, faller imidlertid inn under kategorien “kontraktsbasert”. Med en kontraktsbasert virksomhet vet du nøyaktig når en kunde blir inaktiv fordi de varsler deg når de avslutter kontrakten eller abonnementet. Med en kontraktsbasert virksomhet er det mye enklere å identifisere gjennomsnittlig kundelevetid.

Hvis butikken din er helt ny eller bare har eksistert i noen få år, har du kanskje ikke tilgang til nok data til å bestemme gjennomsnittlig levetid for kundene dine. Men det er ingen grunn til bekymring – det finnes en rask måte å omgå dette på og fortsatt få noen handlingsrettede resultater ut av beregningene dine.

Begynn med å finne ut hvor lenge forholdet med hver kunde varer mellom deres første og siste kjøp. Del deretter dette tallet på den totale kundebasen for å beregne gjennomsnittlig levetid.

💡Tips: Hvis du eier en Shopify-butikk, kan du finne denne informasjonen ved å gå til Rapporter-delen i Shopify-administrasjonen din. Du trenger bare å dele totalt salg på antall bestillinger for det siste året.

Når du har samlet inn disse dataene og gjort de innledende beregningene, er du klar til å beregne CLV. Kundens livstidsverdi representerer den gjennomsnittlige økonomiske verdien hver kunde bringer til virksomheten din i løpet av forholdet kunden har til merkevaren din.

Her er formelen for å beregne gjennomsnittlig CLV:

(Gjennomsnittlig kjøpsverdi x kjøpsfrekvens) x gjennomsnittlig kundelevetid = kundens livstidsverdi

Eksempel: En klesbutikk har et gjennomsnittlig salg på 500 kr. Den typiske kunden handler hos dem tre ganger per år og forblir kunde i to år.

Slik bruker vi CLV-beregningen: CLV = (500 kr) x (3 kjøp) x (2 år) = 3 000 kr.

Beregn CLV per individuelle kunde

Det er noen scenarioer der det er nyttig å kjenne hver enkelt kundes livstidsverdi.

Hvis du for eksempel håndterer en klage fra en kunde som ber om refusjon, kan du ha ulike kundeservice-tilnærminger avhengig av CLV. De med lav CLV kan bli bedt om å sende varen tilbake i bytte mot refusjon, mens de som er mer verdifulle, tilbys refusjon uten retur i et forsøk på å opprettholde lojaliteten deres.

Du trenger gjennomsnittlig levetid beregnet tidligere for å finne ut hver kundes livstidsverdi. Multipliser dette med hvor mye de bruker hos deg hvert år.

Hvis en kunde for eksempel har brukt 5000 kr hos deg de siste to årene, vil den gjennomsnittlige årlige inntekten av denne kunden være 2500 kr. Når vi multipliserer dette med en gjennomsnittlig levetid på fem år, vil den individuelle kundens estimerte livstidsverdi være 12 500 kr.

Beregn CLV per segment ved hjelp av RFM

RFM-analyse (recency, frequency, monetary – nylig, frekvens, monetær) er en teknikk for å organisere kundene dine fra minst verdifulle til mest verdifulle.

Ved å segmentere kundene dine med RFM vil du kunne analysere hver gruppe individuelt og bestemme hvilket sett med kunder som har høyest CLV.

Slik brytes RFM-analysen ned:

• Nylig refererer til siste gang en kunde gjorde et kjøp. En kunde som har gjort et kjøp nylig, er mer sannsynlig å gjøre et gjentatt kjøp enn en kunde som ikke har handlet på lenge.
• Frekvens refererer til hvor mange ganger en kunde har gjort et kjøp innenfor en gitt tidsramme. En kunde som handler ofte, er mer sannsynlig å fortsette å komme tilbake enn en kunde som sjelden handler.
• Monetær verdi refererer til hvor mye penger en kunde har brukt innenfor samme tidsramme. En kunde som handler for mye, er mer sannsynlig å returnere enn en kunde som bruker mindre.

💡Hvis du eier en Shopify-butikk, vil du kunne finne alle disse dataene i Rapporter-delen av administratoren. Gå til Rapporter og klikk på Salg etter kundenavn. Du vil kunne finne data som antall bestillinger og totalt salg for hver kunde.

Eksempel på RFM-analyse

For å kjøre en RFM-analyse må hver av disse variablene gis en skala. Tildel en verdi fra 1 til 3 for hver av kundenes nylig-, frekvens- og monetær-verdi.

Tenk på disse tre verdiene som kategorier: 1 er minst verdifull, 2 er noe verdifull, og 3 er mest verdifull. Så når du sorterer dataene dine, vil den minst verdifulle tredjedelen av kundene få tildelt en poengsum på 1, tredjedelen over det vil få 2, og så videre.

Her er et eksempel på et regneark som kan gi deg en bedre forståelse av hvordan dette kan fungere.

I dette eksemplet har vi samlet kundeinformasjon og delt inn hver variabel i tre kategorier basert på relevante data. For å gjøre dette har vi tatt dataspekteret for hver variabel og delt det inn i tre like segmenter.

Et eksempel på “nylig”: Kunder som har gjort et kjøp i løpet av de siste fire månedene, får poengsummen 3. Kunder som har gjort et kjøp i løpet av de siste fire til åtte månedene får 2. Og kunder som har gjort et kjøp i løpet av de siste åtte til 12 månedene får 1.

Deretter legger vi sammen poengsummen for hver kundes nylig-, frekvens- og monetær-verdi og lister totalen under RFM-poengsum-kolonnen. Derfra vil du kunne sortere diagrammet etter RFM-poengsum og dele resultatene dine etter høyest (vist her i rødt), middels (oransje) og lavest poengsum (gult).

Dine høyest scorende resultater vil være ditt mest verdifulle kundesegment – sørg for å dykke ned i dataene for å prøve å finne felles tråder mellom disse kundene som kan indikere hvorfor de gir mer verdi og hvordan du kan målrette dem bedre.

Beregn prediktiv CLV

Den tradisjonelle CLV-beregningen er avhengig av historiske data for å gi et estimat på hvor mye gjennomsnittskunden vil bruke i løpet av kundeforholdet med merkevaren din.

Men det er et problem med dette: Kundens livstidsverdi er en beregning som konstant endrer seg. For eksempel kan ulike markedsføringsstrategier påvirke hvor mye noen kunder bruker hos virksomheten din, mens forstyrrelser i forsyningskjeden kan avskrekke andre fra å kjøpe.

Heldigvis finnes det en løsning på den tradisjonelle CLV-beregningen, som bare kan fortelle deg hva folk har brukt hos virksomheten historisk. I stedet kan du bruke en prediktiv kundeanalyse-tilnærming. Dette vil hjelpe deg med å bedre estimere hvor mye du kan forvente at kunder vil bruke i fremtiden.

Formelen for å beregne prediktiv CLV er den samme: (Gjennomsnittlig kjøpsverdi x kjøpsfrekvens) x gjennomsnittlig kundelevetid

Imidlertid bruker inndataberegningene supplerende data som ser fremover, ikke bare bakover. Dette krever datainnsamling og maskinlæringsalgoritmer i sanntid innenfor forretningsintelligensverktøy for å gjøre nøyaktige prognoser. For eksempel kan beregning av prediktiv CLV involvere relevante data om markedstrender, endringer i forbrukeratferd og endrede kundeanskaffelseskostnader.

Slik kan du bruke CLV-beregningene

CLV er avgjørende for å bygge smartere, mer effektive markedsføringskampanjer for å optimalisere forbruket ditt og målrette mer nøyaktig mot kundene.

Slik kan du sette CLV-beregningene dine i arbeid:

Maksimer avkastning på investering

Når du kjenner den totale livstidsverdien til en gjennomsnittskunde, kan du identifisere hvilke segmenter som er mest lønnsomme. Prioriter kontakt med lignende kunder i markedsføringskampanjene dine for å forbedre avkastning på investering (ROI).

Identifiser ROI ved å trekke CPA fra CLV. Dette resultatet representerer nettofortjenesten fra hver kunde etter at du har tatt hensyn til anskaffelseskostnadene.

Sett budsjett for betalte annonsekampanjer

Forstår du CLV, kan du bestemme hvor mye du har råd til å bruke på betalte annonsekampanjer, som de på Google og sosiale medieplattformer som Instagram eller TikTok.

Du kan også bestemme maksimalt bud for en annonsekampanje basert på CLV-beregningen og konverteringsraten din. Hvis CLV for eksempel er 1000 kr og kampanjens konverteringsrate er 10 %, bør maksimalt bud være 10 % av 1000 kr. I dette tilfellet kan du by opptil 100 kr per klikk uten å gå over budsjettet.

Optimaliser produktpriser og tilbud

CLV-beregninger hjelper med å informere prisbeslutninger og maksimere lønnsomhet. Når du vet hvor mye kunder pleier å bruke i løpet av levetiden, kan du bestemme et produkts oppfattede verdi og reversere kampanjer som gjør at de kommer tilbake.

Zarina Bahadur satte dette i praksis for abonnementsboksene til barn fra 123BabyBox. I løpet av det siste året sier Zarina at merkevaren har økt CLV med 40 %, og tillegger denne økningen en omstrukturering av abonnementsnivåer designet for å holde kundene engasjerte.

“Vi analyserte CLV og så et stort frafall etter tre måneder”, sier Zarina. “Så vi omarbeidet prisene våre for å belønne forpliktelse.”

Nå koster et 1-måneds abonnement på 123BabyBox 59,99 dollar per boks, men de som forplikter seg til et lengre abonnement, betaler mindre. Disse rabattene blir større desto lengre forpliktelsen er – og faller til slutt ned til bare 39,99 dollar per boks for et årsabonnement. De som abonnerer lenge, får også ekstra fordeler, som tidlig tilgang til produkter i begrenset opplag og prioritert shopping, som et insentiv til å fortsette å være abonnent.

“Dette enkle skiftet økte gjennomsnittlig abonnementslengde fra fem måneder til åtte, og la til nesten 150 dollar i CLV per kunde”, sier Zarina. “Frafall i abonnementet falt med 18 %, og anbefalinger økte fordi kundene følte at de var en del av noe spesielt.”

Zarina gir ett råd til e-handelsmerker som beregner CLV: “Gjør det enkelt. Hold oversikt over hvor lenge kunder blir og hva de bruker, finn deretter ett friksjonspunkt og fiks det. De enkleste gevinstene kommer ofte fra å forbedre det som allerede fungerer.”

Identifiser muligheter for mersalg

Kunder med høy CLV er vanligvis mer engasjerte og mer lojale, og det er mer sannsynlig at de reagerer positivt på mersalgsinitiativer. Dette betyr at du kan øke CLV-tallet ditt enda mer og presse ut mer inntekt fra lojale kunder.

Identifiser verdifulle kunder, og fokuser på å beholde dem gjennom målrettet markedsføring og lojalitetsprogrammer. Bruk dataene som bidro til CLV-beregningen (kjøpshistorikk, preferanser eller kundeatferd) for å skreddersy tilbud som er mer tiltalende og relevante for kunden.

“Du må være oppmerksom på hva som leder deg til kunder som holder seg hos deg lenger og bruker mer penger, og legge litt mer vekt der og litt mindre vekt på de menneskene vi vet ikke kommer til å komme tilbake”, sier Neil Hoyne, sjefstrateg for data og måling hos Google, i en episode av Shopify Masters.

Finne lojale kunder til virksomheten din

Suksess handler ikke om å finne kunder – det handler om å finne de riktige kundene.

Nå som du kan beregne verdien av kundene dine, vil du kunne begynne å utforme kampanjer som målretter og vinner de kundene som virkelig gjør en forskjell på bunnlinjen din.