Ответьте на 3 простых вопроса и мы подскажем что вам нужно!

1

У ВАС УЖЕ ЕСТЬ
ГОТОВЫЙ САЙТ?

2

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ ЧТО ТАКОЕ
ЮЗАБИЛИТИ?

Аналитика для интернет магазина - формулы рассчета CLV

CLV (customer lifetime value) – аналитика для Интернет магазина, на основе пожизненной ценности покупателя - суммарной прибыли или объема продаж, которую получил Интернет магазин от клиента за все время сотрудничества, начиная с первой покупки.

Показатель может быть рассчитан в момент анализа юзабилити по историческим данным клиента или в виде прогноза:

  1. Исторический CLV — сумма всех покупок клиента за все время работы с Интернет магазином. Для анализа необходимо обеспечить хранение всей информации о клиенте с момента первой покупки.
  2. Прогнозируемый  CLV — определяется по анализу истории совершенных покупок и прогнозу будущего поведения клиента. Чем больше завершенных покупок у клиента, тем точнее рассчитывается прогнозируемый CLV.

 

Аналитика для интернет магазина

Для чего рассчитывается пожизненная ценность клиента?

CLV одна из самых важных метрик веб аналитики Интернет магазина и помогает:

  1. Определить реальное значение ROI (return on investsments — возврат на инвестицию). Контроль уровня CLV позволит сосредоточить внимание на тех каналах продаж, через которые приходят самые доходные клиенты. Если рассчитывать ROI только основе первой покупки, то такая аналитика продаж Интернет магазина приведет к искажению реального положения вещей и неправильной оценке эффективности каналов. Например, на мероприятия по привлечению потрачено 500 рублей на одного клиента, а первая покупка будет 700 рублей или менее. Если ориентироваться только на первую покупку, можно сделать неправильный вывод об убыточности канала и что вложенный бюджет не окупился. Но если анализировать всю историю клиента, то вполне можно увидеть, что покупки продолжаются и уже давно окупили бюджет привлечения.
  2.  

    Информация о покупателях с небольшим CLV позволяет глубже проанализировать эту аудиторию магазина: через какие каналы они приходят на сайт, конверсию трафика из социальных сетей, составить социально-демографический портрет для более точного таргетинга в контекстной рекламе и т.д. Кроме того, это дает возможность для аналитика Интернет магазинов получить конкурентное преимущество перед магазинами, ориентированными только на анализ стоимости привлечения.

     

  3. Увеличить эффективности мероприятий по удержанию покупателей. Любые маркетинговые мероприятия, направленные на удержание постоянных клиентов и подталкивание их к новым покупкам не могут оцениваться только по сумме единовременного дохода в период акции. Всегда нужно проанализировать влияние кампании на изменение значения CLV выбранного сегмента пользователей. Чтобы рассчитать возможное изменение текущего CLV понадобится полная история покупок и планируемый доход с одного клиента.
  4.  

  5. Рассылка более точных и персонализированных сообщений. Веб аналитика для Интернет магазинов, включающая сегментацию клиентов по значению CLV, всегда улучшает персонализацию и эффективность рекламных и информационных рассылок. Маркетолог получает возможность оценить потребности и предложить товары, которые максимально подходят отдельной группе клиентов. К примеру, если средняя сумма покупки высокая, то вероятность покупки клиентов дорогого товара достаточно велика. А если последняя покупка была давно и сумма заказов невелика, то нет смысла предлагать дорогие товары или нужно напомнить о своем существовании с помощью специальной акции или скидки.
  6.  

  7. В целом лучше понять поведение своих клиентов. Разделив клиентов по CLV, мы сможем более подробно проанализировать их механизм принятия решения о покупке – бесплатная доставка, постоянные распродажи, или что-нибудь еще. На основе этого можно составить план о побуждении их к новым заказам.
  8.  

  9. Предоставить более качественную поддержку. Вполне логично, что клиент с высоким CLV должен получать особое внимание со стороны службы поддержки. Такие клиенты более лояльны и охотнее принимают участие в различных опросах и исследованиях. И наоборот веб аналитика Интернет магазина по группам низких CLV может помочь понять, что возможно плохая работа службы поддержки - основная причина проблем.
  10.  

  11. Строить прогнозы изменения прибыли. Рассчитав CLV в процессе аудита и анализа сайта и проанализировав его динамику роста или падения можно прогнозировать увеличение/изменение прибыли магазина в будущем.

 

Метрики веб аналитики Интернет магазина

Формула расчета CLV

Как мы уже говорили, исторический CLV это общая сумма продаж за все время сотрудничества клиента с Интернет магазином:

CLV = (Заказ 1 + Заказ 2 + Заказ 3 + …+Заказ N)*валовая маржа

Наличие в формуле значения валовой маржи дает возможность подсчитать именно реальную прибыль от клиента.

Прогнозируемый CLV — это возможная оценка того, какая прибыль будет от клиента за время жизненного цикла сотрудничества и покупок в магазине.

Существует несколько вариантов формул расчета прогнозируемого CLV, но мы остановимся на этом варианте:

 

Формула расчета прогнозируемого CLV

Где:

T (Average monthly transactions) - Среднее число покупок за месяц;

AOV (Average order value) - Средний сумма чека;

ALT (Average Customer Lifespan (in months)) - Средняя длительность в месяцах клиентского жизненного цикла;

AGM (Gross margin) - значение валовой маржи.

 

Подведем итог

Веб аналитика Интернет магазинов с использованием CLV дает возможность узнать, какую прибыль получил магазин от конкретного клиента и на этом основании прогнозировать будущую деятельность и планировать тестирование юзабилити и более эффективные маркетинговые мероприятия.

 

Читайте так-же:

Инструменты повышения продаж. Up selling - увеличиваем средний чек покупки

Как увеличить продажи интернет магазина с помощью Кросс селлинга

Увеличение продаж в интернет магазине: способы увеличения конверсии