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CUSTOMER LIFETIME VALUE

Importanza e trend
Il “Customer Lifetime Value”, conosciuto anche come CLV o LTV, è generalmente definito come “il totale netto delle entrate che un’azienda può aspettarsi da un cliente nel corso di una relazione di un determinato periodo di tempo” (1).
Fredrich Reichheld, autore di “The Loyalty Effect” (2), ritiene che il CLV sia l’indicatore più importante in assoluto e come tale dovrebbe occupare una posizione elevata in una possibile gerarchia degli indicatori di misura.
Sapere che un cliente fa guadagnare all’azienda nel corso della vita media della relazione più del profitto che questa ricaverebbe dalla prima vendita, permette di rinunciare al guadagno, o persino di andare in perdita, sull’acquisto iniziale pur di acquisire il cliente, in quanto in media il denaro non guadagnato oggi potrà essere recuperato in seguito.
Jay Abraham nel suo libro “Getting Everything You Can Out of All You've Got” (3) afferma: “Fino a quando non si identifica e non si conosce esattamente l’ammontare del profitto complessivo fornito da un determinato cliente, non è possibile sapere quanto tempo, quanto sforzo e, cosa più importante, quanta denaro è possibile investire per acquisire quel cliente”.
Il “Customer Lifetime Value”, da questo punto di vista, è fondamentale per effettuare una campagna efficace di marketing poiché grazie alle informazioni fornite da questo KPI si può correre un rischio di breve periodo allo scopo di raggiungere guadagni più elevati in un orizzonte temporale più lungo.
Il CLV permette, inoltre, di classificare i clienti in diverse fasce e di attuare azioni di marketing più mirate.
E’ importante tenere presente che un acquirente non vale per quanto ha appena comprato, ma per tutti i potenziali acquisti che potrà effettuare in futuro. Solo partendo da questo presupposto è possibile sfruttare al meglio tutto il flusso di affari generato dal cliente nel corso del tempo.
Per comprendere meglio il vantaggio competitivo fornito da strategie di marketing pianificate avvalendosi dell’ausilio del “Customer Lifetime Value” si riporta il caso (4) della catena di supermercati americani “Safeway” (5).

Caso della catena di supermercati americani “Safeway”
Nella Tavola 1, sono descritte le performance di 5.000 clienti della catena di supermercati “Safeway” in 3 anni. Il KPI “retention rate” iniziale è del 70% (cioè il primo anno il 30% dei clienti ha abbandonato l’azienda) e cresce col passare del tempo poiché i clienti fedeli sono stati separati da quelli non fedeli. Questo aumento di fedeltà si rispecchia anche nell’incremento delle visite a settimana e della loro spesa media. Questa azienda spende il 2% dei guadagni in pubblicità e circa $16 dollari all’anno per cliente per le carte fedeltà che permettono di tener traccia degli acquisti effettuati. Il “Customer Lifetime Value” di questi clienti nel terzo anno è di $143. E’ necessario notare che quest’ultimo è basato sul Net Present Value dei loro profitti, corretto dal tasso di sconto.

Tavola 1 – Fotografia dell’azienda senza strategie di marketing pianificate avvalendosi dell’ausilio del CLV

Dall’analisi di questo campione si sono potute effettuare delle azioni di marketing pianificate avvalendosi dell’ausilio del CLV. Ad esempio, avendo stimato un Customer Lifetime Value maggiore di $1, l’azienda ha deciso di inviare ai clienti che non avevano mai visitato il reparto macelleria, un coupon pari a questo valore per un qualsiasi acquisto in questo reparto. Il risultato di quest’azione mirata è stato l’aumento considerevole delle vendite di carne e, soprattutto, la fidelizzazione di questi acquirenti, che ritornarono ad acquistare due settimane dopo che la campagna dei coupon era terminata. Visti i risultati positivi di questa campagna, la catena di supermercati “Safeway” sperimentò con successo molte altre iniziative con il fine di costruire relazioni di lungo termine con i propri clienti, come:
- prezzi inferiori su determinati oggetti per alcuni tipi di clienti
- premi per chi effettua molti acquisti
- premi per chi acquista frequentemente
- riconoscimenti personali e programmi di relazione
- riduzione della pubblicità per sovvenzionare i programmi di fedeltà.
Nella Tavola 2 si riportano i risultati, su un campione di 5.000 clienti, derivanti da queste azioni di marketing pianificate avvalendosi dell’ausilio del CLV.
Tavola 2 – Fotografia dell’azienda con strategie di marketing pianificate avvalendosi dell’ausilio del CLV. (Fonte: Middleton Hughes A., 2006)

In questo caso, l’azienda ha dimezzato le spese per la pubblicità e reinvestito questo risparmio in programmi di fedeltà.
Grazie a ciò ha ottenuto i seguenti risultati:
- il retention rate è cresciuto dal 70% al 75%;
- le visite per settimana sono cresciute dallo 0,64 allo 0,68;
- la spesa media è cresciuta da $33 a $36;
- Il CLV nel terzo anno è cresciuto da $143 a $186.
Un aumento così notevole del CLV può tradursi in considerevoli guadagni, come illustrato nella Tavola 3. Tavola 3 – Effetti dell’adozione dei nuovi programmi. (Fonte: Middleton Hughes A., 2006)

Questo caso non assicura che questi programmi abbiano sempre successo, ma dimostra come il “Customer Lifetime Value” sia un input basilare per ogni programma di marketing mirato, più del numero di clienti o del totale delle vendite.

Strutturazione dell’indicatore
Un modello di calcolo del “Customer Lifetime Value” è formato da tre componenti - valore del cliente nel tempo, durata della relazione e guadagno attualizzato - che possono essere calcolate o stimate separatamente o in maniera combinata. Si analizzano le tre componenti (6):




Calcoli pratici del CLV

Data la complessità delle modalità di calcolo e il notevole dispendio di tempo e di denaro connesso, ipotizzando il valore attuale del cliente costante anche nel futuro, si può approssimare facilmente e velocemente il Customer Lifetime Value mediante l’Equazione 5 (13):

CLV= a x s x g

Dove
- a = durata, in anni, del rapporto tra cliente e azienda,
- s = spesa media di un cliente all’anno
- g = guadagno percentuale.

Ipotizzando, ad esempio, che la spesa media di un cliente in un anno attualmente sia di €100, che il cliente continui ad acquistare presso la stessa azienda mediamente per 4 anni e che il guadagno percentuale sulle vendite sia del 35%, il valore del CLV sarà calcolato come:

CLV= 4 x 100 euro x 0,35 = 140 euro


  1) Novo J., 2001
2) Reichheld F, 1996
3) Abraham J., 2000
4) Middleton Hughes A., 2006
5)“Safeway” è una catena di supermercati americana fondata nel 1915 da M.B. Skaggs
6) Rosset S., Neumann E., Eick U., Vatnik N., 2003
7) Helsen K. e Schmittlein D.C., 1993
8) Rosset S., Neumann E., Eick U., Vatnik N., 2003
9) Rosset S., Neumann E., Eick U., Vatnik N., 2003
10) Mani D. R., Drew J., Betz A. e Datta P., 1999
11) Sviluppato da Cox nel 1972. Cox D.R., 1972
12) Kaplan E.L. e Meier R., 1958
13)
Gray M., 1999
Questo testo é tratto dalla Tesi di laurea di Alberto Cavaliere e Angela Chetta AA 2005-2006 "Analisi e modellazione delle prestazioni dei contact center"
Politecnico di Milano, II Facoltà di Ingegneria - Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale.
Ottobre 2006
  Riferimenti:
Abraham J., Getting Everything You Can Out of All You've Got, St. Martin's Press, 2000
Cox D.R., Regression models and life tables. Journal of the Royal Statistical Society, 1972
Gray M., How do you determine customer lifetime value?, http://www.profitadvisors.com, 1999
Helsen K. e Schmittlein D.C., Analyzing duration times in marketing: Evidence for the effectiveness of Hazard rate models, Marketing Science, 1993
Kaplan E.L. e Meier R., Non-parametric estimation from incomplete observations, Journal of the American Statistical Association, 1958
Mani D. R., Drew J., Betz A. e Datta P., Statistics and data mining techniques for lifetime value modelling,1999
Middleton Hughes A., Building successful retail strategies using CLV, http://www.dbmarketing.com, 2006
Novo J., Maximizing Marketing ROI with Customer Behavior Analysis, http://www.drilling-down.com, 2001
Reichheld F, The Loyalty Effect, Harvard Business School Press, 1996
Rosset S., Neumann E., Eick U., Vatnik N., Customer Lifetime Value Models for Decision Support, Kluwer Academic Publishers, 2003