Come segmentare in base al valore di vita del cliente (CLV)
Imparerai
Impari a creare un segmento del valore di vita del cliente (CLV) e ad esportare qualsiasi informazione chiave sul CLV. Il CLV fa parte dell'analisi predittiva di Klaviyo e può essere un potente strumento da utilizzare nella segmentazione. Si tratta dell'importo totale, sia passato che previsto, che un cliente acquisterà dal suo marchio nel tempo. I segmenti CLV le consentono di raggruppare i clienti in base a questo importo, in modo da poter inviare loro contenuti pertinenti e attivare flussi basati sul segmento. Ad esempio, può utilizzare il CLV storico per costruire un flusso di benvenuto VIP o utilizzare il CLV previsto per inviare campagne mirate ai clienti che probabilmente spenderanno un certo importo nel corso di un anno.
Prima di iniziare
Si prega di notare che sarà in grado di segmentare in base al CLV solo se:
- Almeno 500 clienti hanno effettuato un ordine. Questo non si riferisce ai profili attivi, ma piuttosto al numero di persone che hanno effettivamente effettuato un acquisto presso la sua azienda. Se questa sezione è presente in un profilo ma è vuota, significa che non abbiamo dati sufficienti su quella persona per fare una previsione.
- Avete un'integrazione ecommerce (ad es. Shopify, BigCommerce, Magento) o utilizzare la nostra API per inviare gli ordini effettuati.
- Ha almeno 180 giorni di cronologia degli ordini e ha effettuato ordini negli ultimi 30 giorni.
- Avete almeno alcuni clienti che hanno effettuato 3 o più ordini.
Creare un segmento CLV
Per creare un segmento basato su una qualsiasi delle proprietà CLV disponibili (cioè CLV storico, previsto e totale), utilizzi l'analisi predittiva sulla condizione di qualcuno. Quindi, selezioni la metrica e il valore desiderati.
Esempio
Diciamo che il valore medio del suo ordine per i clienti è di circa 15 dollari. Potrebbe voler indirizzare i clienti che difficilmente raggiungeranno questo valore medio dell'ordine con degli sconti per spingerli verso il prossimo acquisto.
Per raggiungere questo obiettivo, crei un segmento di clienti che si prevede non spenderanno più di 5 dollari e si rivolga a loro con una campagna o un flusso di sconti - simile a una campagna di winback o di re-engagement. Quando fa il targeting via e-mail, dovrà includere le seguenti condizioni:
- Appartengono alla sua lista e-mail principale (in questo caso, una lista di newsletter).
- Hanno aperto un'e-mail in un determinato periodo di tempo, per garantire che lei invii agli abbonati impegnati (nell'esempio qui sotto, la linea temporale è quella degli ultimi 90 giorni).
Esportazione di segmenti CLV
L'esportazione dei dati CLV può permetterle di analizzare e prevedere ulteriormente il comportamento di diversi gruppi di clienti. Oltre ai valori del CLV e dell'analisi predittiva, sarà in grado di esportare la Previsione del rischio di abbandono. Il rischio di abbandono verrà esportato nel suo CSV come un numero compreso tra 0 e 1. Ad esempio, 0,45 corrisponderebbe a un rischio di churn del 45%.
Se ha un gran numero di acquirenti unici, potrebbe avere un rischio medio di abbandono elevato. Per ridurre il rischio di abbandono medio, potrebbe concentrare i suoi sforzi di marketing sulla fidelizzazione dei clienti dopo il primo acquisto. Può utilizzare la metrica Predicted CLV di Klaviyo per identificare le persone che non hanno probabilità di acquistare di nuovo, come indicato nell'esempio precedente.
Una volta esportati questi dati in formato CSV, potrà eseguire le sue analisi. Alcuni calcoli che potrebbero interessarle sono:
- Valore medio del ciclo di vita del cliente (CLV)
Può calcolare il valore medio del cliente di un segmento facendo una media tra Valore storico del ciclo di vita del cliente (CLV) e Valore totale del ciclo di vita del cliente (CLV). - Prevedere la spesa futura di un segmento
Somma il valore previsto del ciclo di vita del cliente (CLV) di tutti i membri di un segmento e otterrà le entrate previste dai clienti di questo segmento per il prossimo anno. - Stima del numero di clienti che ritornano
Per prima cosa, calcola la media dei valori per la Previsione del rischio di abbandono. Poi, sottrae questa media da 1. Moltiplica il risultato per il numero di persone nel segmento. In questo modo si otterrà il numero di clienti che si prevede torneranno.
Risorse aggiuntive
- Capire l'analitica predittiva di Klaviyo
Scopri i diversi tipi di dati di analisi predittiva visualizzati nel tuo account, i vari modi in cui Klaviyo li calcola e le linee guida per l'utilizzo di questi dati.
- Mitigare il churn con intuizioni predittive e CLV personalizzato