LTV

Som en stor fan af alt inden for abonnementscommerce (jeg har været i abonnementscommerce i nu 21 år!) plejer jeg ofte at spøge med, at når det kommer til analyse, så er LTV alt og nærmest det eneste, der tæller. Folk plejer at grine af den, men jeg kigger bare tilbage, fordi det er den grundlæggende måling for stort set enhver virksomhed, især abonnementscommerce. Når du kan mestre kunsten at arbejde med din LTV og analysere den, vil du være i stand til at udnytte den magt til at vækste din virksomhed. Når du forstår denne måling, vil du have den dybeste forståelse af din virksomhed og hvordan den fungerer.  

Det er vigtigt at gøre dette så komplekst, som det er nødvendigt for at være både nyttigt og informativt.  

Så hvorfor er LTV så vigtigt? Jamen, i det mindste hjælper det dig med følgende:  

Strategisk beslutningstagning: LTV hjælper med at træffe informerede beslutninger om, hvor mange penge der skal investeres i at erhverve nye kunder og fastholde eksisterende. Når du undrer dig over, om en kampagne er acceptabel, hvad den tilladte omkostning til at generhverve kunder er, eller stort set alt, der relaterer sig til P&L - kan du koble det til, hvordan det påvirker din LTV.

Omkostningsbalance ved kundetiltrækning (CAC): Ved at kende LTV kan virksomheder balancere den mod CAC. Et gunstigt LTV til CAC-forhold betyder, at virksomheden bruger et rimeligt beløb på at erhverve kunder i forhold til den værdi, disse kunder bringer. Når du kender din LTV ind og ud, kan du justere omkostningerne efter dit ønske og træffe kritiske beslutninger uden bekymring.  

Målrettet marketing: LTV giver brands mulighed for at segmentere kunder baseret på deres værdi, hvilket fører til mere målrettede og effektive marketingstrategier. Kunder med høj LTV kan få forskellig opmærksomhed eller belønninger i forhold til kunder med lavere LTV. Gæt hvad, kunder af høj værdi er betydeligt mere tilbøjelige til at kende andre mulige kunder af høj værdi, og vil også få mest udbytte af belønninger. Tænk over at give dine bedste kunder de bedste henvisningspræmier - du vil kunne lide resultatet.  

Produktudvikling og innovation: At forstå, hvilke kunder der genererer mest indtægt over tid, kan guide produktudviklingen. Det hjælper med at prioritere funktioner eller tjenester, der henvender sig til kunder med høj LTV. En af de bedste måder at vækste dit brand på er at overveje, hvilke typer tilbud eller funktioner der vil øge din LTV. Når du har en dedikeret kundebase, har du også en platform til produktlancering og et publikum, der sandsynligvis vil prøve noget nyt. Gratis kvalitet marketing er svær at finde, så dyrk det.

Kundeloyalitet: Da det ofte er dyrere at erhverve nye kunder end at fastholde eksisterende, hjælper kendskabet til LTV med effektivt at strategisere kundeloyalitetsindsatser. Når du ved alt om dem, kan du kuratere strategier, der er effektive i den fase, kunden befinder sig i. 

At måle LTV i massen er let, der er en fin kunst mellem det makro- og mikroøkonomiske billede. Makro fokuserer på virksomhedens sundhed, men hold et vågent øje med mikroen; der er skatte, som kan give fantastiske resultater, hvis du tager dig tid til at undersøge. Ikke alle disse målinger vil give noget fantastisk, men de fleste vil lære dig noget, som jeg ved, du ikke vidste. 

Måder at måle LTV

Kohortanalyse: Dette involverer at gruppere kunder i kohorter baseret på deres abonnementsstartdato og spore deres adfærd over tid. Det hjælper med at forstå, hvordan LTV udvikler sig for forskellige kohorter. Normalt er dette månedligt, men du kan skære dette, som du vil, så længe dataene er signifikante. Så du kan definere en kohorte som: Månedlig, kampagne, kanal erhvervet, eller andre aktive kvalifikationer, der måske passer til din virksomhed. Bliv kreativ her, du kan opdage, at visse kundeadfærd fører til låsninger. En god en ville være at forstå LTV ved produkterne i deres første ordre (hvis de ikke er ens for alle). Du kan finde ud af, at mennesker, der køber “produkt X” i deres første ordre, er betydeligt mere værdifulde end dem, der ikke gør. Produktkvalitet og introduktion af medlemskab betyder meget; første indtryk, ved du!)

Prediktiv analyse: Ved at bruge maskinlærings (ML) algoritmer til at forudsige LTV baseret på tidlige kundeadfærd kan man opnå mere præcise og handlingsorienterede indsigter. Disse kan være sjove, men ofte ikke billige. Når man får alle nødvendige input, finder ML-systemer som regel ting hurtigere, men uden et realistisk syn kan de til tider være temmelig tone-deaf overfor dine behov. Hvis du kan prøve en, så gør det!

Kundeengagementscoring: At score kunder baseret på deres engagementsniveauer (som produktbrug, feedback og social medieinteraktion) kan hjælpe med at estimere en mere nuanceret LTV. Disse typer “kohorter” kan være meget interessante triggere til at mindske frafald. For eksempel, historisk set, når du ser en ændring i en kundes loginhandling (måske loggede de ind hver uge, men nu har de ikke logget ind i en måned), kan det være en opfordring til handling for at gøre alt, hvad du kan, for at fastholde dem.  

Nu, hvor du er ekspert i alle de måder, man kan obsesst med LTV, hvad kan du gøre med disse informationer? Godt spørgsmål, lad os se, hvordan du kan anvende indsigterne fra LTV.

Tilpassede kundeoplevelser: Brug LTV-indsigter til at skræddersy oplevelser. Kunder med høj LTV kunne modtage premium support eller eksklusive tilbud, hvilket øger deres loyalitet og yderligere øger deres LTV. Når du kender LTV ind og ud, kan du lettere tilpasse dit tilbud for at få kunden til at tage et ønsket skridt fremad i forsøget på at øge deres LTV.

Optimere marketingudgifter: Fordel marketingbudgetter mere effektivt ved at fokusere på kanaler og strategier, der bringer høj-LTV kunder ind. Find de højt værdsatte kunder, du kan betale mere for dem og tjene mere i processen. Tilladte CAC'er pr. kanal er ikke noget, man bør ignorere.  

Integration af kunde-feedback: Kunder med høj LTV er ofte de mest loyale og engagerede. Deres feedback kan være uvurderlig for at forbedre produkter eller tjenester. De vil altid være ærlige med dig; faktisk er det at kultivere en ambassadørgruppe af disse kunder den mest værdifulde markedsundersøgelse, du kan få.  

Strategier mod churn: Identificer risikofaktorer hos høj-LTV kunder ved hjælp af prediktiv analyse og deploy målrettede strategier for at forhindre churn. Som jeg nævnte ovenfor, fang dem før de annullerer; det er altid billigere i det lange løb.  

Kryds- og op-salg: Kunder med høj LTV er mere tilbøjelige til at være åbne over for yderligere produkter eller opgraderede abonnementer. Skræddersyede anbefalinger kan øge indtægterne, mens de forbedrer kundetilfredsheden.  

Ressourcefordeling: Fokusér ressourcer (som kundesupport og produktudvikling) på områder, der påvirker høj-LTV kunder mest. Kvalitet skaber kvalitet; du kan fremme forbedringer for alle omkring de handlinger og informationer, som høj-LTV kunder bidrager med.   

Afslutningsvis er det fundamentalt for abonnementsbrands at forstå og udnytte LTV. Det er ikke kun en måling af indtægt; det er en omfattende indsigt i kundeadfærd, præferencer og virksomhedens overordnede sundhed. Ved at anvende unikke metoder til at måle LTV og strategisk anvende dens indsigter kan abonnementsbrands sikre bæredygtig vækst og en stærk, loyal kundebase.

—---------------------------------------------------------

Evan Padgett, en erfaren professionel inden for e-commerce-industrien, kan se tilbage på en imponerende karriere, der strækker sig over 20 år. Med en rig og forskelligartet baggrund har Evan mødt og overvundet en lang række udfordringer, og hans rejse er præget af betydelige præstationer og vækst.

Evan startede sin karriere i branchen i 2002 og har været vidne til og tilpasset sig adskillige ændringer i det digitale marketinglandskab. Han har haft C-suite lederroller hos anerkendte organisationer som Techstyle Fashion Group, hvor han har haft ansvar for P&L på $300 millioner på tværs af mærker som JustFab, Shoedazzle, Fabletics og Savage X by Rihanna. Han har også bidraget væsentligt til Thrive Market under virksomhedens store vækstfaser.

I de sidste fem år har Evan skiftet fokus til kundeservice, hvor han spillede en central rolle i opbygningen af et bureau. Hans ekspertise hjalp de brands, der blev betjent, mens han samtidig voksede bureauet fra et 10-medlemshold til 40 på fem år og femfoldede dets årlige indtægter. Som ansvarlig for forretningsudvikling hos Stealth genererede Evan betydelige agenturindtægter og ledede et team til aggressivt at øge indtægterne for deres kunder. Bemærkelsesværdige kunder inkluderer Hello Fresh, Factor 75, Crocs, Lashify, Spot and Tango, blandt andre.

Evan er velkendt for sin metodiske tilgang til problemløsning, som er i tråd med virksomhedens overordnede mål, ressourcefordeling og vigtighedsniveau. Som en dedikeret tilhænger af Entrepreneurial Operating System (EOS) excellerer Evan i at integrere forretningsstrategier.

Hans specialer omfatter en bred vifte af færdigheder, herunder, men ikke begrænset til: Modellering/forudsigelse, Dataanalyse, Datanalyse, Rapportgenerering, Teknisk implementering, Optimering af landingssider, Ekspertise inden for kundeoplevelse, Lifetime Value-analyse, MS-SQL, Abonnementscommerce, Markedsundersøgelse, Bruger-/kundetiltrækning, Markedsføringsstrategi, Teambyggelse, Lederenhed, Brandudvikling, FP&A, Produktledelse, Projektledelse, EOS-praktiker og Forretningsudvikling.

I dag, med en velafbalanceret erfaring bag sig, Evan Padgett evaluerer nye muligheder, mens han hjælper andre brands med at løse deres problemer.