Publicado em: 4 de setembro de 2024
Colaboradores: Teaganne Finn, Amanda Downie
O valor do ciclo de vida do cliente (CLV) é o valor total ou o lucro de uma empresa com um cliente ao longo de todo o relacionamento. É uma das métricas mais importantes para monitorar o valor e a experiência do cliente.
Como o próprio nome sugere, o CLV analisa o valor de um cliente para a organização como um todo, e não apenas durante uma única interação.
A métrica é fundamental para entender as taxas gerais de retenção de clientes e de fidelidade. Em vez de analisar transações específicas com uma empresa, o CLV leva em conta todas as transações em potencial que um cliente faz ou fará durante todo o seu ciclo de vida. Ele utiliza essas informações como base para calcular a receita do cliente.
Existem duas formas de medir o valor do ciclo de vida do cliente. A primeira é o valor histórico do ciclo de vida do cliente. A segunda é o valor preditivo desse ciclo. O CLV histórico analisa quanto um cliente existente já gastou com a empresa. O CLV preditivo é uma estimativa de quanto um cliente pode gastar.
O CLV histórico é mais simples que o preditivo. Este último exige um processo algorítmico que rastreie os dados históricos e os utilize para prever a duração do relacionamento com o cliente e seu valor geral. Embora seja um cálculo um pouco mais complexo, o CLV preditivo ajuda a organização a saber a área da jornada do cliente que precisa de mais investimentos. Separadamente, o modelo preditivo considera fatores como custos de aquisição de clientes (CAC) e taxas de frequência média de compra.
O CLV, também conhecido como CLTV ou LTV, ajuda as organizações a avaliar a fidelidade do cliente e entender quanta perda está ocorrendo em média. Ao saber o CLV, a organização entende melhor as necessidades dos clientes atuais e pode investir nesses clientes leais.
O acompanhamento do CLV permite que as organizações tomem decisões mais fundamentadas com base em valores reais. Os dados coletados se baseiam em vários fatores, como o tempo pelo qual um cliente normalmente compra da empresa e quanto ele gastará durante o ciclo de vida desse relacionamento. Ao compreender esses números, a organização está mais embasada para criar uma estratégia que se concentre no crescimento dos relacionamentos com os clientes ao longo do tempo.
A compreensão do CLV também pode melhorar a qualidade dos produtos e serviços que a organização oferece, ajudar na tomada de decisões gerais e aumentar o ciclo de vida médio do cliente. O CLV da organização deve ser a base para formular a estratégia geral de negócios, seja investindo continuamente na retenção ou focando em atrair novos clientes.
Ao manter-se a par dos dados do cliente e dos cálculos do CLV, a organização pode estabilizar o fluxo de caixa, obter mais crescimento, reduzir as taxas de perda e melhorar seus resultados financeiros gerais. Porém, conhecer a métrica não é suficiente: para extrair valor dos dados, a organização precisa agir.
A pontuação líquida de promoção (NPS) é uma métrica importante focada na probabilidade de um cliente recomendar o produto ou serviço. Diferentemente do modelo CLV, a NPS mensura a fidelidade do cliente por meio de uma pesquisa com uma única pergunta. O CLV considera o valor total que um cliente agrega ao longo de todo o relacionamento com a organização.
Já a pontuação da pesquisa de satisfação do cliente (CSAT) é uma métrica de satisfação do cliente baseada em um momento específico de sua jornada individual. A CSAT está ligada diretamente à receita e aos pontos de contato tangíveis para entender o valor do ciclo de vida de um cliente.
O CLV é uma medida crucial para a organização. Conhecer os valores atuais do ciclo de vida dos clientes ajuda a desenvolver estratégias direcionadas para gerar fidelidade à marca e manter boas margens de lucro.
A fórmula básica do valor do ciclo de vida do cliente é:
CLV = (valor do cliente) x (ciclo de vida médio do cliente da organização)
A fórmula informa à organização quanto vale o cliente médio para a empresa durante todo o ciclo de vida. Existem equações mais complexas que podem considerar a margem bruta, as despesas operacionais, entre outras.
O primeiro passo das equações básicas do modelo CLV é encontrar o valor do cliente. Para isso, a organização deve encontrar o custo médio de compra e a taxa média de frequência das compras de um cliente e, em seguida, multiplicar esse dois números. A organização pode encontrar essas informações consultando as ferramentas de análise de dados de comércio eletrônico ou recuperando uma estimativa. Outra forma é implementar um CRM para garantir e confirmar a precisão dos dados.
O próximo passo é encontrar o número médio de anos que um cliente permanece ativo dividido pelo número total de clientes, que levará ao ciclo de vida do cliente da organização. Quando a organização tiver esses dois números, poderá fazer o cálculo do valor do ciclo de vida do cliente.
Encontrar o valor do ciclo de vida do cliente pois ser mais ou menos complicado, dependendo do tamanho da organização, bem como de seus produtos e modelos de negócios. Há outras fórmulas a serem levadas em conta ao abordar o CLV. Além disso, pode ser útil analisá-lo por segmentos de clientes.
Identifique o que gera um alto CLV e use essa informação para alcançar clientes de alto valor por meio de esforços de marketing reforçados, anúncios pagos e redes sociais.
Identifique ações para aumentar o valor dos clientes menos valiosos. Isso pode ser feito por meio de um programa de fidelidade ou de um melhor suporte ao cliente.
Há vários exemplos de cálculo do valor do ciclo de vida do cliente. Vejamos primeiro um exemplo fácil, que é o de uma cafeteria. Vamos imaginar uma cafeteria que tenha quatro locais com uma venda média de US$ 5. O cliente típico é uma pessoa local que visita o estabelecimento 2 vezes por semana, 50 semanas por ano, ao longo de uma média de 5 anos.
A fórmula: CLV = US$ 5 (venda média) x 100 (visitas anuais) x 5 (anos) = US$ 2.500
Neste exemplo1, um designer de experiência do usuário utiliza um serviço de assinatura que tem vários planos de preços, mas, em média, o cliente gasta US$ 20 por mês. Normalmente, um cliente faz uma assinatura de quatro anos e usa um modelo de pagamento mensal.
A fórmula: CLV = US$ 20 (venda média) x 12 (compra anual) x 4 (anos) = US$ 960
Uma concessionária de automóveis é um bom exemplo de empresa com um valor médio de venda maior, mas um volume de compra menor. O cliente A adquire um veículo novo por US$ 40.000 a cada cinco anos. Com base nos gastos do cliente e na frequência de compra, o cliente A é fiel à marca e continua comprando carros ao longo de 15 anos.
A fórmula: CLV= US$ 40.000 (venda média) x 0,2 (compras anuais) x 15 (anos) = US$ 120.000
Os programas de recompensa tornaram-se populares e eficazes. Ao oferecer descontos e vantagens, a empresa motiva o cliente a continuar voltando. Esse tipo de abordagem pode gerar CLVs mais altos e dar aos clientes a chance de espalhar mensagens positivas.
Exemplo: a empresa oferece um código de desconto a um cliente se ele gastar um determinado valor. Isso faz com que o cliente se sinta especial e valorizado, além de fazer com que continue comprando.
Uma maneira de aumentar o CLV médio de uma organização é fazer com que os clientes gastem mais em bens e serviços. Uma estratégia pode ser oferecer frete grátis ou bônus aos clientes que atingirem certo valor de gasto. Esse tipo de incentivo motiva os clientes mais valiosos a gastarem mais em uma única compra, faz com que eles retornem para compras futuras e os estimula a compartilhar esses bônus com novos clientes.
Exemplo: quando um cliente compra produtos pela internet, a empresa pode oferecer frete grátis após um valor de gasto específico ser atingido. Isso incentiva o cliente a adicionar mais itens que ele gosta e concluir a compra a fim de receber a recompensa de frete grátis.
O feedback dos clientes mostra que os compradores querem experiências personalizadas em tempo real. As organizações devem visar segmentar os clientes de acordo com o histórico de pesquisa, comportamento de compra e outros pontos de dados para reter os melhores clientes.
Exemplo: quando um cliente está navegando na internet, os resultados da pesquisa podem se alinhar ao histórico de compras dele e destacar descontos em produtos favoritos ou novos itens que ele tem maior probabilidade de comprar.
Além de criar uma experiência de compra personalizada, os clientes também querem uma experiência simplificada, independentemente de onde estejam comprando o produto ou serviço. Os clientes vêm de vários pontos de contato e esperam uma experiência omnicanal tranquila.
Exemplo: o cliente vê o anúncio de uma oferta em uma rede social. Quando clica no link, a marca e a mensagem exibidas devem refletir o que estava no anúncio. E se o cliente precisar de ajuda na compra, o agente de suporte ao cliente deve estar ciente da oferta.
Algumas organizações oferecem um produto ou serviço e, depois da compra, deixam o cliente descobrir como usá-lo por conta própria. A organização não deve deixar os clientes para trás: em vez disso, deve acompanhar o pós-compra. Assim, ela desenvolve um melhor relacionamento com o cliente ao longo do tempo.
Exemplo: depois que o cliente faz uma compra, é importante que a empresa dê continuidade às mensagens. Deve haver uma comunicação clara sobre tudo, desde as estimativas de entrega e a configuração até serviços de suporte e políticas de devolução.
Os valores de CLV de uma organização poder cair drasticamente em caso de mau atendimento ao cliente. Elas devem se concentrar em tornar cada interação positiva para proporcionar a fidelidade do cliente, tanto para a percepção de curto prazo quanto de longo prazo.
Exemplo: uma organização deve treinar sua equipe de suporte em todos os aspectos do engajamento do cliente, inclusive comunicação e resolução de problemas. Além disso, espera-se que eles tenham conhecimento profundo dos bens ou serviços para os quais estão fornecendo suporte.
Os clientes buscam assistência a qualquer hora, onde quer que seja conveniente. As organizações precisam oferecer opções de suporte em vários canais, incluindo telefone, e-mail e plataformas de redes sociais. O acesso fácil ao suporte a qualquer hora e em qualquer lugar geralmente melhora a retenção e a satisfação dos clientes.
Exemplo: uma empresa deve implementar chatbots em sua estratégia de suporte ao cliente para acelerar o tempo de resposta e fornecer suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Uma organização pode considerar vender mais para os clientes já existentes em vez de atrair um novo. Esse tipo de estratégia pode exigir uma estratégia de marketing que incentive o cliente a comprar um item mais caro ou vários produtos ou serviços de uma só vez.
Exemplo: um cliente pode estar interessado em um produto que é a versão básica. A organização pode sugerir a versão mais incrementada, destacando os benefícios adicionais e a economia de custos em longo prazo.
Simplifique cenários de dados complexos com o IBM watsonx.data e otimize cargas de trabalho de dados cada vez maiores.
Treine, valide, ajuste e implemente modelos de IA com o estúdio de IA do IBM watsonx.ai.
Aproveite as melhores tecnologias da categoria para promover a transformação em todo o ciclo de vida do cliente com experiência profunda.
À medida que as demandas de conteúdo crescem, as organizações precisam criar mais conteúdos em um ritmo mais acelerado para impulsionar experiências oportunas.
Esta demonstração interativa explora a experiência de avaliação em que o usuário acompanhará a engenheira de dados Amelia enquanto ela começa a usar o watsonx.data.
A Cogniware fez uma parceria com a IBM para revolucionar a análise de dados não estruturados e investigar fraudes e crime organizado.
Esta demonstração explora a experiência da avaliação do watsonx.ai sob a perspectiva de uma cientista de dados quando ela começa a usar o produto.
Ao se concentrar em uma boa experiência do cliente, uma empresa pode aumentar a satisfação e gerar interações mais significativas.
Uma estratégia eficaz de retenção de clientes deve apoiar a empresa a manter uma base saudável de clientes leais e atrair novos clientes.
1 What is customer lifetime value (CLV) (link externo ao site IBM.com), Forbes, 14 de junho de 2024