Cuando utilizar Customer Lifetime Value (CLV)
Puedes utilizar CLV para contestar este tipo de preguntas sobre tus clientes:
- Número de ventas: ¿Cuántas ventas va a hacer un cliente en un rango de tiempo futuro?
- Tiempo de vida: ¿Cuánto tiempo va a pasar hasta que un cliente esté inactivo permanentemente?
- Valor monetario: ¿Cuánto valor monetario va a generar un cliente en un rango de tiempo futuro?
Cuando estás prediciendo el CLV, existen dos tipos de problemas que requieren de diferentes estrategias de datos y modelados:
- Predecir el valor futuro para clientes existentes que cuentan con un historial de transacciones conocido
- Predecir el valor futuro de nuevos clientes que acaban de hacer su primera compra
Muchas compañías predicen CLV únicamente tomando en cuenta el valor monetario de las ventas, sin entender el contexto. Por ejemplo, un cliente que hace una orden de compra grande puede ser menos valioso que uno que compra en múltiples ocasiones pero en cantidades menores. CLV puede ayudar a tu organización a entender el perfil de compra de tus clientes y valorarlos de una manera más exacta.
Al entender el valor de un cliente, puedes priorizar tus acciones siguientes, como:
- Decidir cuánto invertir en advertisement
- Decidir el target de clientes en una activación o campaña
- Planear cómo lograr mover un cliente de un segmento menos valioso a uno más valioso
Existen tres entradas importantes para CLV, la frescura, la frecuencia y el valor monetario:
- Frescura: ¿Cuándo se realizó la última compra?
- Frecuencia: ¿Qué tan seguido compra?
- Valor Monetario: ¿Qué cantidad gastaron?
En los siguientes módulos profundizaremos más sobre estos conceptos y el tipo de datos que necesitamos etiquetar como inputs del modelo.
