Per lungo tempo l’importanza ed il valore di business del Customer Lifetime Value (CLV) sono stati sottovalutati. Eppure è una delle vie più importanti per approfondire la conoscenza dei propri clienti e fare analisi di previsione. Come abbiamo avuto modo di approfondire nell’articolo “Customer Lifetime Value (CLV), il framework più importante del marketing relazionale”, il Customer Lifetime Value esprime il valore di una relazione tra un’azienda ed i propri clienti, consentendo di valutare un cliente (o un gruppo di clienti) soprattutto in ottica “previsionale”, cioè stimando quanto potrà evolvere la relazione in termini di profitto per l’azienda.

È infatti questa la caratteristica più importante dei moderni sistemi di analisi e calcolo del CLV che, di fatto, segnano un passo avanti rispetto ai sistemi più tradizionali che si limitano al mero calcolo monetario (ricavi indotti dalle spese medie dei clienti in un arco temporale cui si sottraggono i costi sostenuti per ottenerli; calcolo monetario forse più vicino al concetto di ROI che non all’accezione più innovativa di CLV).

Vediamo allora quali sono le caratteristiche funzionali che deve avere un sistema di Customer Lifetime Value più innovativo e, soprattutto, più vicino al concetto stesso di “valore di business”.

 

Capire i clienti in base al loro valore, molto più di un mero calcolo numerico

 

Affinché un sistema di Customer Lifetime Value possa concretamente esprimere il proprio valore per il business (sia per gli utenti più vicini all’area economico-finanziaria dell’azienda sia per gli utenti che si occupano di Marketing e Vendite, sia infine per i decisori di business), deve essere adottato con un approccio di visione orientato alla Customer Centricity.

Un CLV moderno, infatti, permette alle aziende di conoscere e capire meglio le personalità ed i comportamenti dei propri clienti, identificare i “clienti speciali” e quelli che necessitano di più cure e attenzioni, quelli con i quali c’è una relazione più diretta e quelli invece che sono più “freddi”.

Come intuibile, concentrarsi sul CLV è dunque fondamentale per la crescita a lungo termine dell’intera azienda; il Customer Lifetime Value è una metrica incentrata sul cliente ed il suo valore per l’azienda, è quindi una base potente su cui costruire relazioni fidelizzate, aumentare le entrate da clienti “meno preziosi” e migliorare la Customer eXperience in generale.

Ecco perché il “processo” per trovare il proprio CLV è di rilevanza critica; non può esistere un’unica “formula magica” valida per tutti. Una mera metrica monetaria rischia di standardizzare e appiattire un concetto di valore che non può essere il medesimo per un retailer del lusso o un operatore della GDO. Le relazioni tra queste aziende ed i propri clienti sono diverse, perché differente è il comportamento di acquisto delle persone che, naturalmente, hanno abitudini, esigenze ed atteggiamenti differenti quando acquistano un bene di lusso o un prodotto alimentare della quotidianità.

Determinare il valore della vita del cliente non è un numero fine a sé stesso, è un indicatore prezioso che deve derivare da importanti valutazioni (e personalizzazioni) preventive.

Trovare il Lifetime Value del proprio cliente o di un gruppo di clienti dell’azienda, diventa conoscenza di business perché consente all’azienda di fare valutazioni importanti non solo legate alle vendite ma all’interno Customer Journey. Quando, dove, perché, per quanto e con che frequenza i clienti effettuano un acquisto e come si comportano. Rispondere a queste domande porterà preziose informazioni e aiuterà a individuare problemi che in azienda potrebbero non essere stati notati prima.

Trovare la formula perfetta per CLV non è dunque così facile come sembra, non solo può essere calcolata in molti modi differenti, ma necessita anche di una sorta di personalizzazione affinché possa essere calata in differenti e specifici contesti aziendali.

 

Il CLV più innovativo guarda ai modelli di analisi previsionali

 

Le caratteristiche e le funzionalità tecniche più innovative delle piattaforme che integrano il calcolo del CLV – Customer Lifetime Value sono focalizzate su un obiettivo importante: la comprensione del valore del cliente in chiave prospettiva.

Si parte dunque dal tema della comprensione, della conoscenza, che va ben oltre, come accennato, al mero calcolo monetario di entrate e costi. Sebbene il CLV derivi dall’analisi statistica dei dati, il suo potenziale per il business si intuisce rispetto alle informazioni che si ottengono attraverso tali analisi che consentono alle aziende di fare previsioni, intuire cioè quale sarà il comportamento futuro del cliente e fare previsioni di spesa. Modelli previsionali che offrono poi una base di conoscenza utile al processo decisionale: capire il comportamento di acquisto futuro di un cliente apre la strada ad azioni mirate per “stimolare” clienti meno fidelizzati oppure offrire servizi ancor più personalizzati ai “clienti VIP”, nonché stimolare un processo di innovazione interno all’azienda per proporre nuove soluzioni, nuovi prodotti, nuovi servizi alla clientela in funzione proprio del loro comportamento e delle loro abitudini di acquisto che stanno alla base della relazione con l’azienda.

Un sistema di CLV innovativo, infatti, tiene conto dell’interazione e della relazione che intercorre tra le persone e l’azienda, ecco perché tra le sue caratteristiche tecniche deve avere modelli di scoring più vicini alle analisi RFM – Recency Frequency Monetary, integrati con altri dati e modelli, che consentano di capire il valore del cliente anche da un punto di vista qualitativo e in chiave prospettica.

 

Data Visualization, caratteristica “core” del CLV, non un accessorio!

 

Le caratteristiche e le funzionalità tecniche di una piattaforma innovativa che consenta di calcolare ed analizzare un CLV da un punto di vista di “valore di business” ed “analisi previsionale”, devono necessariamente integrarsi con interfacce intuitive che rendano semplice ed immediato l’utilizzo di strumenti di analisi che, per natura tecnologica e funzionalità tecnica, sono tutt’altro che semplici.

In altre parole, è del tutto inutile e controproducente dotarsi di sistemi sofisticati di analisi se il loro utilizzo risulta complesso per gli utenti. Il valore per cui sono stati pensati tali strumenti andrà perso nel loro mancato uso.

La chiave di volta, come abbiamo avuto più volte modo di evidenziare tra le pagine del nostro Blog, è la Data Visualization. Se da un lato, un sistema per il calcolo del CLV necessita di competenze tecniche e dell’operato dei Data Scientist per essere “messo a punto”, dall’altro lato tale sistema deve poter essere sfruttato da utenti che non hanno competenze tecniche ma che sono coloro che, di fatto, “estraggono” dalle piattaforme tecnologiche il potenziale ed il valore dei calcoli e delle analisi per il proprio business.

Le più moderne piattaforme che integrano funzionalità per il calcolo del CLV, per le analisi RFM, fino a spingersi alle analisi di tipo predittivo (churn e retention analysis) si basano infatti su interfacce di Data Visualization che consentono di “navigare” tra i dati, fare analisi, estrarre conoscenza utile, semplicemente utilizzando infografiche interattive che “mascherano” la complessità tecnologica del sistema che sta alla base, rendendo le piattaforme accessibili a qualunque tipo di utente.

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