Gästinlägg skrivet av Henrik Hoffman, medgrundare av DEMA, en plattform för preskriptiv analys inom e-handel.
Vad står “Value” för i Customer Lifetime Value?
Du är förmodligen redan väl bekant med vikten av Customer Lifetime Value (CLV). Men det finns en sak som är viktig och som man lätt missar med CLV/LTV/CLTV (beroende på hur man nu vill förkorta det). “Value” är på tok för ofta i dessa prediktiva modeller samma som framtida omsättning från dessa kunder. Men value borde ju rimligtvis ha något med den vinsten som dessa kunder förväntas resultera i. Detta kallas ofta av svenskar Gross Profit 2 (alla kostnader som ordern och returerna resulterar i, men inte marknadsföringskostnaden). Dema.ai’s CLV-modell är en prediktionsmodell som försöker prognostisera just detta: det framtida faktiska värdet av kunden, inte bara försäljningen som förväntas komma tack vare den kunden. Detta är så klart avgörande för en verksamhet som vill/måste växa sin lönsamhet.
CRM vs Analys-verktyg
Som föredetta “CRM:are” så tycker jag också att det är viktigt att skilja på CRM som i ett kommunikationsverktyg för e-handlare för att nå sina kunder och ett fullskaligt analysverktyg. Idag bygger jag förvisso ett fullskaligt analysverktyg så jag må vara partisk, men det jag alltid förväntat mig av CRM-verktyg är att de ska vara extremt effektiva kring kundkommunikation, analysen gör jag ändå oftast utanför, förutom på de grundläggande CRM-delarna som Open Rate, Click Through Rate med mera. För att verkligen optimera CLV behöver du använda renodlade analysverktyg för att förstå kombinationen kunder, produkter, marketing, kostnader osv. CRM är exekvering – analysen visar vad som faktiskt fungerar och ska hjälpa dig att förstå vad som borde fungera och vad som ska testas.
Grunderna:
- Segmentering och analys: Analysera CLV och annat mer avancerat utanför CRM
- CLV börjar med kundanskaffningen: Fokusera mycket på att attrahera de rätta kunderna med ett högt CLV.
- Testa – mät – testa – mät: Regelbunden utvärdering av CLV, och hur man lyckas påverka en tidigare lägre CLV.
Vi vet alla att det är lätt att stirra sig blind på siffror och nästan bli apatisk. Hamna inte i den fällan utan tvinga dig till ett högt experimteringstempo med ett fåtal KPIer som du följer. Är analys inte din starka sida, ta hjälp av en kollega eller kolla runt bland andra inom branschen – folk tenderar att vara väldigt hjälpsamma.
Så kan ett premiumvarumärke inom
e-handel använda Rule + analys via Dema
Många framgångsrika e-handlare inom premiumsegmentet kombinerar analys och exekvering för att maximera kundens livstidsvärde. Ett vanligt upplägg är att använda Rule för att automatisera flöden och se till att rätt budskap når kunderna vid rätt tidpunkt – och Dema för att förstå vilket innehåll som ska pushas i nyhetsbrev utöver varumärkeskampanjer och produktlanseringar.
Genom att analysera historiska försäljningsmönster, lagernivåer, orderlönsamhet och prognostiserad säljhastighet identifieras produkter som behöver ökad efterfrågan på specifika marknader. Dessa insikter används sedan för att skapa relevanta segment i Rule och nå de kunder som förväntas vara mest intresserade.
Rule används för att hantera och utvärdera den ’off-site’-prestationen av CRM-arbetet, som öppningsfrekvens, klickfrekvens och målgruppssegmentering. Dema används sedan för att analysera ’on-site’-prestationen, inklusive besök, ordrar och intäkter – samt vilka produkter som väckt mest intresse efter att ha inkluderats i ett specifikt nyhetsbrev.
5 konkreta tips för att höja värdet på din kundbas
- Analysera lönsamheten vid första ordern: Börja med att analysera CLVets korrelation med ett gäng nyckelfaktorer på första ordern; som till exempel länder, produktkategorier, storlekar och rabattnivå/vouchers med mera. Insikterna här behöver alltid delas uppåt i organisationen, det här leder ofta till en hel del förändringar i bolag som inte gjort denna analys tidigare. Det kan handla om strategiska förändringar på sortiment, marknadsfokus med mera.
- Optimera kundanskaffningen baserat på CLV: Använd insikterna i analysen ovan och skapa små hypoteser du kan testa direkt. Både på befintlig kundbas för att förbättra utfallet mot förväntan men också marknadsföringen som nämnts tidigare.
- Utvärdera effekterna av CRM-insatser: Ta reda på vilka åtgärder som faktiskt förbättrar eller försämrar tidigare beräknat CLV. Vad händer när du erbjuder rabatter till specifika segment? Påverkar det kundens långsiktiga värde positivt eller negativt? Hur reagerar kundbasen på mer personaliserad och relevant kommunikation? Att förstå effekterna av dina CRM-insatser hjälper dig att optimera för långsiktig lönsamhet.
- Optimera för retention och återköp: Skapa flöden som triggas automatiskt för att få tillbaka kunder vid rätt tidpunkt. Använd exempelvis lojalitetsprogram eller erbjudanden som matchar kundens tidigare köp.
- Engagera inaktiva kunder: Identifiera kunder som inte nås av dina CRM-flöden och skapa strategier för att återengagera dem, exempelvis genom retargeting eller andra kanaler som SMS och push-notiser.
