Mengenal Metrik Bisnis : Customer Lifetime Value CLV / CLTV

customer lifetime value clv

Saat menilai pertumbuhan pelanggan dalam suatu bisnis, metrik sederhana seperti ROI (Return on Investment) tidak cukup. Penghasilan berulang (Recurring revenue) merupakan fondasi model di suatu bisnis langganan yang pada umumnya sering dipakai. Itulah mengapa pelanggan di suatu bisnis sangat penting untuk bertahan dalam jangka waktu yang lama. Ini disebut juga dengan customer lifetime.

Ada dua nilai metrik yang dapat membantu menentukan kesehatan bisnis langganan: Customer Acquisition Cost (CAC) dan Customer Lifetime Value (CLV).

Apa itu Customer Lifetime Value ?

Customer Lifetime Value (CLV atau CLTV) adalah rata-rata dari pendapatan yang dihasilkan dari seorang pelanggan selama masa pemakaian pelanggan tersebut. Dalam istilah sederhana, ini merupakan uang yang akan penghasilan yang didapatkan dari pelanggan sebelum perputaran uang.

Misalnya, jika seorang pelanggan mendaftar untuk suatu layanan / produk selama sembilan bulan, jumlah nominal yang akan dia bayarkan selama periode itu akan menentukan nilai umurnya.

Mengapa CLV Penting untuk Diketahui?

CLV merupakans suatu metrik penting di dunia bisnis untuk menentukan nilai dari pelanggan dikarenakan perspektif yang berpusat pada pelanggan itu sendiri dapat memandu beberapa strategi pemasaran dan penjualan penting dari bisnis langganan tersebut, seperti akuisisi, retensi, penjualan silang, peningkatan penjualan, dan dukungan dari pelanggan.

Membantu keputusan nominal pembelanjaan untuk diakuisisi

Perusahaan tidak akan tahu berapa banyak yang harus dikeluarkan untuk mendapatkannya. Pada umumnya, rata-rata perusahaan menghabiskan 5 hingga 7 kali lebih banyak untuk mendapatkan pelanggan daripada yang akan mereka keluarkan untuk mempertahankan basis pelanggan yang ada.

Sebelum kita masuk ke seluk beluk, mari kita pahami apa itu Customer Acquisition Cost (CAC). Seperti namanya, CAC adalah jumlah uang yang dikeluarkan untuk mendapatkan pelanggan.

Biaya untuk mendapatkan pelanggan harus jauh lebih rendah daripada pendapatan yang akan diperoleh dari pelanggan selama periode ketika mereka tetap berlangganan suatu layanan. Formulasi matematika tampaknya dasar, namun jika implementasi tersebut dilewatkan, bisnis yang diperjuangkan akan menghasilkan keuntungan dalam jangka panjang.

Pemahaman yang lebih baik terhadap perilaku pelanggan

Data pelanggan dapat disegmen ke dalam kategori yang berbeda-beda berdasarkan nilai LTV dari pelanggan. Dengan pemahaman data terhadap perilaku pelanggan yang lebih baik, pelanggan yang memiliki kecenderungan untuk churn lebih awal maupun bertindak proaktif dapat diidentifikasi dan dapat diketahui. Untuk meningkatkan retensi pelanggan di segmen tertentu, Penawaran diskon khusus atau pengurangan tarif berupa promosi dapat ditawarkan. Manfaat signifikan lainnya dari segmentasi pelanggan adalah pemodelan tersebut dapat digunakan serupa-rupa untuk mendapatkan pelanggan (potential customer) yang lebih banyak bernilai tinggi dengan menilai pelanggan yang ada.

Jenis-Jenis Nilai Seumur Hidup Pelanggan

Berbagai cara dapat digunakan untuk menghitung nilai CLV seorang pelanggan. Jenis tersebut dapat dibagi menjadi 2:

Nilai Seumur Hidup Pelanggan Historis

CLV historis menghitung nilai umur pelanggan tergantung pada apa yang telah dihabiskan pelanggan dengan bisnis. Ada dua cara menghitung CLV historis: menggunakan ARPU dan menggunakan cohort analysis.

Ini adalah bagaimana CLV historis dapat dihitung dengan menggunakan menggunakan Average Revenue Per Unit (ARPU) : (total pendapatan / jumlah bulan dalam masa pelanggan sejauh ini) x 12 [bulan dalam tahun]. Ini adalah perhitungan yang relatif sederhana.

Cohort analysis menghitung nilai ARPU per-bulan untuk semua pelanggan yang pertama kali mendaftar di bulan tertentu. Ini adalah representasi visual dari semua variasi di bulan/tahun dalam masa hidup pelanggan dengan bisnis.

Menghitung CLV secara historis tidak memperhitungkan perilaku, variasi, dan preferensi pelanggan.

Nilai Seumur Hidup Pelanggan Prediktif

Model CLV prediktif lebih rumit daripada model historisnya. CLV prediktif menggunakan perilaku historis pelanggan dan retensi yang diprediksi untuk memperkirakan masa pakai dan pendapatan pelanggan di masa depan dengan menerapkan artificial intelligence dan machine learning.

Model ini, secara sederhana, memperhitungkan tren dan perilaku pelanggan sepanjang masa hidup pelanggan.

Aplikasi Penggunaan CLV

Mengetahui CLV membantu mengembangkan strategi pengembangan brand, perbanyakan pelanggan, dan perkiraan. Beberapa aplikasi CLV :

Meningkatkan Retensi dan Customer Loyalty

CLV adalah indikator seberapa puas pelanggan dengan layanan suatu bisnis. Semakin banyak pengetahuan suatu bisnis terhadap pelanggannya dan apa yang melibatkan mereka, semakin tinggi peluang pelanggan untuk bertahan dalam jangka waktu yang panjang. CLV membantu bisnis memprioritaskan upaya mereka untuk mempertahankan pelanggan.

Rekomendasi Permintaan dan Prediksi Penjualan

Yang ini sangat penting untuk bisnis ritel dan eCommerce. Dengan memperhatikan nilai CLV dari pelanggan, bisnis dapat merekomendasi permintaan dan inventaris di masa mendatang dengan lebih baik. Ini membantu alokasi supply / stok barang yang lebih efisien.

Segmentasi Pelanggan

CLV membantu bisnis mengidentifikasi pelanggan tingkat tinggi mereka yang paling berharga dan paling setia. Bisnis dapat menggunakan data ini untuk mengarahkan sumber daya mereka untuk melibatkan dan mempertahankan pelanggan ini sambil juga menyusun strategi untuk memindahkan pelanggan tingkat rendah ke tingkat yang lebih tinggi. Ada juga metode lain yang digunakan untuk metode segmentasi pelanggan seperti RFM.

Baca juga : Apa Itu RFM ?

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *