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  • 20 Luglio 2020

Ottimizzare le strategie di marketing in base al Customer LifeTime Value

Ottimizzare le strategie di marketing in base al Customer LifeTime Value

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di Paola Alunni (Editor Manager di ByTek, gruppo Datrix)

Monitorare, ma soprattutto misurare il valore dei clienti nel tempo: il Customer Lifetime Value è un indicatore fondamentale ai fini dell’ottimizzazione delle strategie di marketing.

Il successo o meno di una strategia, e conseguentemente della stessa azienda che la attua, oggi è affidato a obiettivi e metriche a lungo termine. Per fare questo è importante quantificare, valutare e monitorare le opportunità che il Customer Lifetime Value offre. 

Il CLV è un indicatore difficile da analizzare visti i continui cambiamenti nel comportamento degli utenti, ma fondamentale per l’azienda. Conoscere dinamicamente il proprio pubblico, rivolgersi e interagire solo con chi è realmente interessato alla proposta fatta è il solo modo che ha un’azienda di crescere, adottando strategie di marketing che hanno successo.

Che cos’è il Customer Lifetime Value

La traduzione letterale di Customer Lifetime Value è valore del cliente nel tempo. Ciò che caratterizza il valore del CLV all’interno di una strategia di marketing è il fatto che questo KPI è un indicatore di profitti in relazione al tempo per il quale l’utente fidelizzato resta cliente dell’azienda. 

Il Customer Lifetime Value aiuta a calcolare quanto una società abbia dovuto investire per acquisire un cliente, quanto per fargli acquistare prodotti o servizi nel corso del tempo, ma soprattutto il costo della fidelizzazione. L’analisi del CLV permette di raggiungere i clienti realmente interessati alla propria proposta e instaurare con loro un rapporto di fiducia, che resta costante nel tempo. 

Se non ci si rivolge ai clienti giusti, cioè realmente interessati ai propri servizi o prodotti, non si può mettere in atto alcune strategie di marketing realmente efficace.

Perché il CLV è una metrica importante

Il CLV è un indicatore di performance, uno strumento di analisi strategico perché in grado di analizzare contemporaneamente diversi fattori, fornendo per esempio dati importanti ai fini delle campagne di advertising sui vari canali. Il CLV infatti, stabiliti e pianificati obiettivi concreti, permette di impostare il budget delle campagne in modo corretto. Per fare questo però, è fondamentale stabilire una relazione con l’utente-cliente. Interagire e comunicare correttamente con lui permette di progettare strategie di marketing mirate, offrire soluzioni personalizzate per soddisfare le esigenze specifiche. Purché si raccolgano i dati giusti e si calcoli correttamente il CLV.

Ma quanto costa acquisire un nuovo cliente e quanto fidelizzarlo? Come si misura il Customer Lifetime Value?

Come misurare il CLV

Intercettare le esigenze del cliente, comunicare con lui e portarlo ad acquistare un servizio o un prodotto è un’operazione che ha un costo. Nell’arco della vita del cliente, per tutta la durata della sua relazione con l’azienda, questi effettuerà acquisti; il CLV misura i profitti generati dai singoli lead, in considerazione del loro comportamento d’acquisto. 

Misurare il Customer Lifetime Value consente l’analisi predittiva, ovvero la possibilità di stimare quanto il cliente spenderà nel tempo in relazione a ai costi dell’azienda. Senza un calcolo del CLV difficilmente un’azienda riesce a raggiungere i clienti interessati ai suoi prodotti o ai suoi servizi. Impossibile in questo caso andare a competere con gli altri marketers. Come fare quindi per calcolare questo valore?

Occorre tenere presente alcune varianti come:

  • il costo di acquisizione del cliente (CAC);
  • il tasso di retention;
  • il tasso di abbandono;
  • acquisti ricorrenti. 

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CLV e costo di acquisizione (CAC): calcolare il giusto equilibrio

Insieme al Customer Lifetime Value, un’altra metrica fondamentale per una strategia di marketing è il Costo di Acquisizione. Chi ha la stima e la capacità di misurare questi due indicatori è in grado di prevedere come andranno i suoi affari. Può prevedere quanto costerà acquisire un nuovo cliente e quanto questi sarà disposto a spendere nel corso della sua relazione con l’azienda. Ma soprattutto sarà in grado di valutare la relazione tra Costo di Acquisizione e Customer Lifetime Value: se il primo sarà più alto del secondo gran parte della strategia dovrà essere sicuramente ripensata, anche al fine di massimizzare il ROI. 

L’importanza dei first-party data nel calcolo del CLV

Nella misurazione del Customer Lifetime Value e Costo di Acquisizione, i first-party data giocano un ruolo fondamentale. Saperli integrare e analizzare permette non solo di quantificare il CLV ma anche di fornire risposte personalizzate, tailor made, a patto che l’azienda sappia utilizzare al meglio i dati proprietari.

I dati che l’azienda è in grado di ottenere dai propri canali (digitali e non) rappresentano infatti una risorsa fondamentale ai fini della misurazione del Customer Lifetime Value. Questi sono raccolti in ottemperanza alla normativa sulla privacy, dando allo stesso tempo la possibilità di personalizzare le offerte di marketing. 

Per fare questo bisogna superare la logica dei silos interni e organizzare un data lake centralizzato dove confluiscano tutte le informazioni raccolte con fonti proprietarie. Si tratta di una mole enorme di dati che devono poi essere estratti e trasformati in risorsa. Un’attività per la quale l’intelligenza umana deve essere necessariamente coadiuvata da quella artificiale, l’AI. 

3rdPlace usa tecnologie di intelligenza artificiale in grado di analizzare una enorme quantità di dati correlandoli tra loro. La nostra company può raccogliere in un data lake, integrare e analizzare le informazioni contenute nei dati di prima parte, grazie a tecnologie proprietarie. 

DataLysm è la customer data platform sviluppata da 3rdPlace che permette di organizzare strategie di marketing efficaci e altamente personalizzate. Tutto questo grazie alla potenzialità dei first-party data, una enorme quantità di informazioni, che viene estratta e utilizzata grazie all’impiego di algoritmi di Intelligenza Artificiale. Il lavoro svolto da DataLysm inizia con una conoscenza approfondita dell’utenza quindi prosegue con una segmentazione in cluster, per individuare e attivare poi percorsi strategici adatti a generare business.

DataLysm offre soluzioni valide non solo per grandi aziende ma anche PMI, per chiunque voglia crescere in modo data-driven. Con costi accessibili. 

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