fbpx
Title Image
Ismerd meg a vásárlóid értékét

Miért fontos a Customer Lifetime Value (CLTV)?

Az LTV jelentése

Az LTV (néha CLTV) a Customer Lifetime Value rövidítése. Ezt magyarul vásárlói életút értéknek hívhatjuk. Ez az érték azt mutatja meg, hogy egy vásárló  – akvirálástól a lemorzsolódásig – mennyi bevételt termel átlagosan a cégednek. Ezt a rövidítést jól jegyezd meg, mert mostantól kritikus szerepe lesz minden vállalkozásodban. 

 Te tisztában vagy vele, hogy a vállalkozásodban...  
  - a különböző vásárlói szegmenseidnek az akvirálására mennyi pénzt költesz? 
  - ezek a vásárlók meddig maradnak a rendszeredben?
  - ezek a vásárlók mennyi pénzt fizetnek ki neked ezidő alatt? 
  - hányadik hónaptól hozzák vissza ezek a felhasználók a saját bekerülési költségüket? 
  - időarányosan hogyan változik az akvirálási költség és a vásárlói életút érték egymással való viszonya?  

Ha a feltett kérdések közül akár csak egyre is “nem” volt a válasz, olvass tovább!

Miért hasznos a Lifetime Value?

Mert, igazíthatod hozzá a vásárlók megszerzésére fordított összeget (akvizíció költsége). Ha tudod, hogy egy vásárló neked átlagosan ‘X’ összeget ér, akkor nyilván nem költesz el ‘X’-nél nagyobb összeget a megszerzésükre.

Mert az LTV alapján meg tudod mondani, hogy melyik vásárlói szegmens ér legtöbbet a cégednek. Így pedig célzottan és költséghatékonyan tudsz foglalkozni a megszerzésükkel, megtartásukkal vagy esetleg újraaktiválásukkal. 

Mert viszonylag pontosan meg tudod határozni, hogy egy felhasználó akvirálása időben mikor térül meg. Ha például 1 év az átlagos vásárlói életút hossza, és 4000 forintba került behozni a vásárlókat, de az LTV értéke 16.000 forint, akkor a megtérülési pont a harmadik hónap vége.

Mert befektetői jelentésekhez sokszor elengedhetetlen az LTV pontos ismerete.

Mert a SaaS (Software-as-a-Service) cégek esetén az LTV formulával sokszor a jövőbe tekintenek, jövőbeli értékeket becsülnek meg viszonylag pontosan, így segítve a döntéshozatalt különböző kérdésekben (pl.: árazás, termékfejlesztés, akvizíciós csatornák).

Mi szükséges az LTV kiszámításához? 

Ez egy nehezebb téma, mert az LTV megértéséhez, és a kiszámításának elvégzéséhez más érdekes, elsőre talán nehezen megérthető fogalmakat is be kell mutatnunk. Ezek a következőek lesznek: ARPA, MRR, bruttó árrés, vásárlói lemorzsolódási arány.

Menjünk sorban:

  • ARPA = Average Revenue Per Account, vagyis egységre vetített átlagos bevétel. Az ARPA kiszámítása egyszerű: MRR / összes vásárlód száma
  • MRR = Monthly Recurring Revenue, vagyis a 30 naponta várható összes bevételed (ez általában egy momentumban létezik)
  • Bruttó árrés = A bruttó bevételed és az eladott termékek bruttó értéke közötti különbség százalékos értéke. SaaS vállalkozásoknál ez jellemzően hatalmas érték, akár 80%-nál nagyobb is lehet
  • Vásárlói lemorzsolódási arány (churn rate) = ebben az esetben 30 napos időintervallumot nézünk (az MRR szerinti teljes hónapot). Ezidő alatt lemorzsolódott vásárlók számát el kell osztanunk az ugyanezen idő alatt szerzett új vásárlók számával. Például 30 nap alatt 5 vásárlót veszítettünk el, de szereztünk 200 újat, akkor 5/200 = 0.025 x 100% = 2,5%, tehát a lemorzsolódási arány 2,5%

Nos, az LTV-re több formulát is létrehoztak az idők során, ezek területenként, de akár szakemberenként is eltérhetnek.


SaaS

Az alap LTV formula.

Ez inkább csak hozzávetőleges eredményt ad, mivel nem tud számolni a növekedési tényezőkkel. 

LTV = ( ARPA x Bruttó Árrés ) / Vásárlók Lemorzsolódási Aránya 

A David Skok-féle bővített LTV formula. Ez már támogatja a kockázatelemzést, illetve SaaS cégek esetén a “nagyobb csomagra váltás” miatti bevétel növekedési tényezőt is.
LTV = ARPA x Bruttó Árrés x (1 / (1 – K)) + (G x K) / (1 – K)²

Ez az alap verzióhoz képest mindenképpen sokkal összetettebb, és új változókkal is dolgozik, amiket rögtön meg is magyarázunk: 
K = (1 – lemorzsolódási arány) x ( 1 – 20%) 
G = a le nem morzsolódó felhasználók számának éves növekedési rátája

Variáns a precíz megoldásra. 
LTV = MRR x (1 / havi lemorzsolódás) x bruttó árrés%


E-commerce és az LTV

LTV = Átlagos kosárérték x ismétlődő értékesítések x átlagos megtartási arány (hónapokban) 


Mobil alkalmazás és az LTV

(az ajánlói érték opcionális): 
LTV = ARPA x (1 / havi lemorzsolódás) + ajánlói érték

Ezektől ne ijedjen meg senki. A legtöbb formulához kiválóan használható online kalkulátorok vannak, nem kell excel gurunak lenni ahhoz, hogy gond nélkül kiszámoljuk ezeket az értékeket.


Gyakorlati példa

Probléma: Online előfizethető szolgáltatást kínálok. Ebbe a szolgáltatásba 80 százalékban fizetett hirdetések útján regisztrálnak és fizetnek elő a vásárlóim. A fizetett hirdetéseket folyamatosan mérem, ezért pontosan tudom, hogy egy vásárló akvizíciós költsége [CAC – Customer Acquisition Cost] átlagosan 3000 forint. Amit viszont nem tudok, az az, hogy mennyit ér nekem egy felhasználó. Mi van akkor, ha összességében többet költök el a felhasználóim megszerzésére, mint amennyit érnek nekem? Mi van akkor, ha egy helyett rögtön 3 féle előfizetést kínálok, és nem éri meg mindegyikre hirdetni? 

Megoldás: Az LTV formula használatával tudni fogod, hogy melyik vásárlói szegmensed mennyit ér átlagosan. Tudni fogod, hogy mennyi pénzt költhetsz el új vásárlók megszerzésére, de még azt is, hogy mennyi idő után térül meg a befektetésed. Esetlegesen a termékfejlesztéshez is hasznos visszacsatolásokat ad.


LTV és a CAC aránya

Említés szintjén előkerült korábban a CAC – Customer Acquisition Cost, tehát a vásárló akvizíciós költség fogalma. Itt először is a CAC lényegét nézzük meg. A vásárló akvizíciós költsége az a pénz, amit a vásárló megszerzésére költünk. Ebben viszont benne van a marketing / sales humán erőforrásod időarányos hozzájárulásának forintális összege is, az összes infrastrukturális, vállalati költséggel együtt, és természetesen a fizetett hirdetések költsége is. 

Az arány kiszámításának módja: LTV/CAC. Ha az LTV 3000 forint, a CAC pedig 1000, akkor 3:1 az aránypár. Ezt jobb helyeken automatizált grafikonokon vizualizálják, hogy lássák, hogy a fenntartható növekedés irányába tart-e a vállalat. Ez segíthet a jövőbeli növekedést is megbecsülni. Nyilván egy jól irányzott termékváltoztatás, fejlesztés javíthat az arányon, viszont egy új versenytárs térhódítása ronthat. 

andras@growthhackers.hu

A Magyar Growth Hacking Hub alapítója és vezetője. E-kereskedelmi fejlesztési és stratégiai tanácsadó. 2005 óta foglalkozik online üzletfejlesztéssel, üzemeltetéssel és webfejlesztéssel. Több milliárdos forgalmú külföldi és magyar e-kereskedelmi portálok kivitelezését vezette. Referenciái között olyan nevek szerepelnek, mint: BÁV Csoport, Dell Magyarország, Kulcs-Soft, Alienware, Ezetera.com, Bauhaus, FishingOnOrfűm, Microsoft,

Copy link
Powered by Social Snap