Comprender y predecir a tus clientes

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Para cualquier negocio es importante identificar quiénes son los clientes que generan la mayor parte de los ingresos, entender por qué siguen comprando y cuál es su comportamiento a la hora de realizar transacciones con la marca.

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De esta manera, podremos comunicarnos con ellos para ofrecerles beneficios por su fidelidad, continuar trabajando en su retención y crear estrategias para adquirir clientes con características similares.

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Esta métrica ofrece información sobre la salud del negocio y el comportamiento del cliente, ya que indica cuán valioso es un cliente para un negocio, en base a su relación histórica con la marca. Podemos pensar en ello como cuánto dinero aportará un cliente durante toda su futura relación con una marca.

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Para calcular este dato, es necesario el historial de transacciones de sus clientes, incluyendo la identificación única del cliente, la fecha y el monto de cada transacción.

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Utilizando estos datos, será posible predecir, con un nivel de precisión aceptable (especialmente para compradores frecuentes), la siguiente información:

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• Probabilidad de que el cliente realice una nueva transacción dentro del período definido.
• Número de nuevas transacciones dentro de este período
• Valor presente de estas transacciones.

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El valor a largo plazo de una empresa está fuertemente relacionado con el CLV de su base de clientes (actuales y futuros).

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En Data4Sales predecimos el valor futuro de los clientes con más de un 90% de exactitud.

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Al predecir el CLV individual de sus clientes, las empresas pueden:

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• Segmentar a sus clientes en función de cuánto valor generarán en el futuro.
• Pronosticar este valor para un período determinado, incluyendo nuevos clientes que serán adquiridos en el futuro.
• Definir el perfil de cliente ideal y priorizar la captación de nuevos clientes con este perfil.
• Fijar los valores máximos para los costos de adquisición y retención de clientes según su perfil/segmento.
• Priorizar productos que generen mayor CLV.
• Identificar y priorizar la solución de los problemas de experiencia del cliente que más afectan a CLV.

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Un modelo de segmentación basado en CLV ayuda a una empresa a saber en qué clientes tiene sentido centrar los esfuerzos y los recursos en función de lo que valen (o pueden valer) para su negocio.

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Con este modelo de segmentación, los especialistas en marketing podrán comunicarse con los clientes de manera efectiva, en función de los resultados futuros esperado. La aplicabilidad del CLV va más allá del marketing y los servicios al cliente.

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Modo historia

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Paula es fanática de los chocolates de Arcor.

Semanalmente stockea su heladera de dulces para tener siempre uno a mano.

Hace pedidos mediante la página web de Arcor todos los domingos y al otro día los recibe en su casa.

Paula, dada su cantidad de pedidos, el monto que gasta y la relación que viene teniendo con la marca hace ya 1 año, tiene un CLV alto.

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