Что такое Customer Value Management (CVM)? Как считать Churn Rate, LTV, ARPU, CAC и анализировать метрики ценности клиента в BI?

Реализовать CVM без аналитики практически невозможно. Данные о клиентах обычно распределены между CRM, ERP, маркетинговыми системами, сайтами и программами лояльности, из-за чего компании сталкиваются с разрозненными отчетами и несогласованными KPI.

В статье разберем, что такое Customer Value Management, какие метрики важно оценивать в рамках подхода и как автоматизировать анализ CVM с помощью BI и DWH.

Что такое Customer Value Management (CVM)

Customer Value Management (CVM) — это подход к управлению клиентской ценностью, при котором компания анализирует поведение, прибыльность и жизненный цикл клиентов для увеличения выручки, удержания и долгосрочной ценности клиентской базы.Обычно CVM строится вокруг нескольких ключевых процессов:

1. Сбор и консолидация клиентских данных
2. Сегментация клиентской базы
3. Разработка и персонализация предложений
4. Мониторинг и анализ ключевых метрик CVM

CVM помогает бизнесу ответить на вопросы:

1. Какие клиенты приносят наибольшую прибыль
2. Какие сегменты находятся в зоне риска оттока
3. Как повысить повторные продажи
4. Как увеличить LTV
5. Насколько эффективно работает маркетинг

Какие отрасли чаще всего используют CVM

CVM чаще всего используют в отраслях с обширными клиентскими базами, частыми транзакциями или длительным циклом сделки:

• Банки и страхование
• Ритейл и eCommerce
• Телеком
• Недвижимость и девелопмент
• ИТ и SaaS-сервисы

CVM и CRM: в чем разница

Многие компании ошибочно считают, что наличие CRM автоматически означает управление клиентской ценностью. На практике CRM и CVM решают разные задачи:

CRM — это инструмент, который хранит данные о клиентах и историю их действий, а CVM — подход, который использует эти данные для построения эффективной бизнес-стратегии.

CVM в BI и DWH: почему управление клиентской ценностью требует аналитической платформы

Во многих компаниях данные о клиентах распределены между разными системами:

1. CRM — клиенты, сделки
2. ERP — операционные процессы
3. Web/app аналитика — digital поведенческие паттерны
4. Support-системамы — история обращений
5. Маркетинговые платформы — эффективность кампаний
6. Программы лояльности — бонусы и привилегии

Customer Value Management подразумевает сбор и консолидацию клиентский данных для дальнейшего анализа и подбора персонализированных предложений. Из-за разрозненности данных эти задачи могут быть затруднены.

Именно поэтому зрелый CVM должен строиться на базе DWH и централизованной клиентской аналитики в BI-системе.

DWH позволяет:

1. консолидировать клиентские данные
2. стандартизировать KPI
3. хранить историю изменений
4. формировать витрины для анализа отдельных направлений CVM
5. обеспечивать единый источник данных для бизнеса

BI превращает эти данные в инструмент регулярного управления взаимодействием с клиентами.

Ключевые метрики Customer Value Management (CVM)

В рамках Customer Value Management анализируют клиентские показатели, такие как:

LTV (Lifetime Value) — пожизненная ценность клиента

Одна из главных метрик CVM, показывающая, сколько выручки или прибыли клиент приносит компании за весь период взаимодействия.

Где:

1. ACV — Average Client Value, или средняя потребительская ценность клиента — отношение общего дохода к количеству клиентов
2. ACL — Average Customer Lifetime, или средний срок жизни клиента, в течение которого он продолжает покупки

В BI LTV анализируют по сегментам, каналам привлечения, регионам, продуктам, когортам клиентов.

Retention Rate — коэффициент удержания клиентов

RR показывает, какой процент клиентов продолжает взаимодействовать с компанией спустя определенный период времени.

Где:

1. CE — количество клиентов на конец периода
2. CN — количество новых клиентов, привлеченных за этот же период
3. CS — количество клиентов на начало периода

Оценка удержания (Retention) в BI обычно строится на когортном анализе, кривых удержания (Retention Curves), сегментации клиентов и каналов привлечения.

Churn Rate — коэффициент оттока клиентов

CR показывает долю клиентов, прекративших пользоваться продуктом или сервисом.

Анализ CR помогает выявлять проблемные сегменты клиентов, анализировать причины снижения активности, оценивать влияние сервиса и маркетинга на спрос, контролировать устойчивость клиентской базы.

ARPU (Average Revenue Per User)

ARPU (Average Revenue Per User) — средняя выручка на одного активного клиента за период.

ARPU используется для оценки прибыльности бизнеса, эффективности маркетинга и финансового потенциала продукта или услуги.

CAC (Customer Acquisition Cost)

Customer Acquisition Cost (CAC) — стоимость привлечения одного платящего клиента.

В рамках CVM CAC можно считать как для всех расходов на рекламу, так и для расходов на конкретный канал маркетинга.

RPR (Repeat Purchase Rate) — доля повторных покупок

RPR отражает долю клиентов, которые совершили вторую или более покупки за период. Показывает, насколько эффективно компания удерживает клиентов и стимулирует повторные продажи.

Анализ RPR особенно важен для ритейла, eCommerce, селлеров на маркетплейсах, подписочных моделей.

Customer Profitability — прибыльность клиента

Даже при высокой выручке клиент может быть дорогим в обслуживании или низкомаржинальным.Customer Profitability (прибыльность клиента) отражает чистую прибыль, которую компания получает от конкретного покупателя после вычета всех затрат на его привлечение, себестоимости товара, а также операционных расходов.

В рамках CVM помимо CP для формирования прибыльной стратегии работы с клиентом анализируют:

1. Общую выручку (Revenue)
2. Маржинальность (Margin)
3. Прибыльность/рентабельность (Profitability)

Какие BI-дашборды используют для CVM

Аналитика клиентский данных в BI позволяет не только автоматизировать мониторинг СVM, но и:

1. отслеживать динамику клиентской базы
2. выявлять снижение активности клиентов по сегментам
3. сопоставлять клиентские метрики и финансовые показатели компании
4. контролировать эффективность программ лояльности
5. анализировать и планировать допродажи
6. выявлять изменения поведения клиентов в зависимости от периода

CVM-дашборд

Типовой дашборд для общей оценки показателей Customer Value Management может включать метрики:

1. LTV
2. RR
3. СR
4. ARPU
5. ...и другие

RFM-анализ

RFM-анализ — это один из самых популярных методов сегментации клиентской базы, который используется в Customer Value Management (CVM), маркетинге и BI-аналитике для оценки ценности клиентов и их поведения.Аббревиатура RFM расшифровывается так:

1. Recency- как давно клиент совершал покупку
2. Frequency — как часто клиент покупает
3. Monetary — сколько денег клиент тратит

BI-системы позволяют автоматизировать RFM, разделить клиентскую базу на сегменты, оценить динамику активности и прибыльность каждого сегмента:

1. VIP-клиенты
2. постоянные покупатели
3. «спящие» клиенты
4. новые клиенты
5. клиенты с риском оттока

Когортный анализ

Один из самых важных инструментов клиентской аналитики, который группирует клиентов (когорты) по общему признаку. Позволяет анализировать удержание клиентов, оценивать качество каналов, сравнивать когорты между собой.Когортный анализ отвечает на вопросы:

1. сколько клиентов осталось через 1/3/6/12 месяцев продаж
2. какие каналы приводят более устойчивую аудиторию
3. как ведут себя клиенты из разных каналов
4. какие акции приводят «плохих» клиентов

Дашборд эффективности маркетинга (Marketing performance dashboard)

Ключевые метрики дашборда эффективности маркетинга в рамках CVM:

1. CTR, conversion rate и engagement-метрики для оценки вовлечения на разных этапах воронки
2. CAC, CPL и стоимость привлечения лида/клиента
3. ROI, ROMI и ROAS для оценки вклада маркетинга в выручку компании
4. LTV по каналам привлечения
5. Churn rate и снижение активности клиентов
6. И другие

Предиктивная аналитика в CVM

Предиктивная аналитика в CVM — это подход, при котором компания использует исторические данные о клиентах для прогнозирования их будущего поведения. Анализ позволяет оценить:

1. какие клиенты находятся в зоне риска
2. кто с высокой вероятностью совершит повторную покупку
3. какие сегменты наиболее прибыльны
4. где может снизиться активность
5. какие клиенты имеют высокий потенциал LTV

KPI (ключевые показатели эффективности) используются для анализа текущего состояния бизнеса, оценки успешных результатов проектов, а также выявления областей, требующих отдельного внимания бизнеса. Грамотный анализ KPI способствует повышению качества продуктов и услуг, получению новых конкурентных преимуществ, своевременному обнаружению проблем и прогнозированию трендов.

Повысьте ценность каждого клиента

Команда Qlever Solutions разработает наглядные дашборды для детального анализа клиентских KPI