30 sn özet

Customer Lifetime Value, müşteri yaşam boyu değeridir. LTV ve CLV kısaltmaları, müşterinin işletmeyle ilişkisi boyunca sağlaması beklenen değeri anlatmak için kullanılır. Yönetim kararlarında bu değerin gelir mi, brüt kâr mı, yoksa başka bir ekonomik katkı mı olduğu açıkça belirtilmelidir. Geçmişte çok harcayan müşteri, gelecekte de aynı değeri sağlayacak diye kabul edilemez. İyi bir hesap; tekrar satın alma, ilişkide kalma, iade ve hizmet maliyeti gibi unsurları birlikte değerlendirir. LTV, kesin bir sonuç yerine güncellenmesi gereken bir tahmindir.

Neden önemli

Müşteri edinme maliyetini tek başına düşürmeye çalışmak, işletmenin yanlış müşteri gruplarına yönelmesine neden olabilir. İlk satın alması küçük olan bir kişi düzenli alışverişle değerli bir ilişki oluşturabilir. Büyük bir ilk sipariş ise yüksek iade ve destek maliyeti nedeniyle beklenenden az katkı sağlayabilir. Müşteri yaşam boyu değeri bu farkları zaman içinde değerlendirmeyi mümkün kılar.

Pazarlama açısından LTV, hangi müşteriye hangi kaynakların ayrılacağı sorusunu destekler. Yeni müşteri kazanma, ilişkiyi sürdürme ve kaybedilen müşteriyi geri getirme çalışmaları farklı maliyetler taşır. Bir müşteri grubunun beklenen değeri yüksek olsa bile, her kampanya o değeri artırmayabilir. Karar, yalnızca değerli grubu bulmakla tamamlanmaz; uygulanacak çalışmanın ek katkısı da araştırılmalıdır.

Ürün ve hizmet kararlarında da aynı yaklaşım kullanılabilir. Bir başlangıç sorunu müşterinin ürünü bırakmasına yol açıyorsa, sorunu çözmek ilişkinin devamını destekleyebilir. Ancak her geliştirmeyi tahmini LTV artışıyla gerekçelendirmek doğru olmaz. Kullanıcı ihtiyacı, gerçekleşen davranış ve ekonomik sonuç arasındaki bağlantı görünür olmalıdır. Finans, pazarlama ve ürün ekiplerinin ortak tanımlar kullanması bu bağlantıyı güçlendirir.

Terim nedir

LTV, müşterinin gelecekteki ilişkisine yönelik bir değer tahminidir. Geçmiş toplam harcama ise gerçekleşmiş bir ölçümdür. İkisi farklı sorulara cevap verir. Geçmiş veri tahminin girdisi olabilir; fakat müşterinin ne zaman yeniden satın alacağını veya ilişkiyi ne kadar sürdüreceğini tek başına kesinleştirmez. Raporun geçmiş değeri mi, gelecek değeri mi gösterdiği baştan belirtilmelidir.

Hesaplama kapsamı da net olmalıdır. Gelire dayalı değer, müşterinin beklenen satın almalarını toplar. Brüt kâra dayalı yaklaşım, ilgili ürün veya hizmeti sunmanın maliyetini de dikkate alır. Katkı yaklaşımı ise tanımlanmış ek değişken giderleri dahil edebilir. Bu kapsamlar birbirinin yerine kullanılamaz. Edinme maliyetinin değerden düşülüp düşülmediği de açıklanmalıdır; aksi halde aynı gider farklı karar hesaplarında tekrar işlenebilir.

Tek bir basit formül her iş modeline uygun değildir. Düzenli abonelik, tekrar alışveriş ve uzun kurumsal sözleşme farklı davranışlar taşır. Abonelikte ilişki devamı daha görünür olabilirken, perakendede uzun süredir alışveriş yapmayan bir kişinin geri dönme ihtimali belirsizdir. Ürün kategorisinin doğal satın alma aralığı bilinmeden sessizlik doğrudan müşteri kaybı kabul edilmemelidir.

Kohort, ortak bir başlangıç dönemi veya edinme özelliğini paylaşan müşteri grubudur. Kohort analizi, örneğin aynı kampanyadan gelen müşterilerin zaman içindeki satın alma ve katkısını incelemektir. Yeni bir grubun kısa gözlem süresini eski grubun uzun geçmişiyle doğrudan karşılaştırmak yanıltabilir. Gruplar, mümkün olduğunca aynı ilişki yaşı ve tutarlı maliyet kapsamıyla değerlendirilmelidir.

Tahmin ufku, değerin hangi gelecek dönem için hesaplandığını belirtir. Sonsuza uzanan bir ilişki varsaymak yerine kararın gerektirdiği dönem açıkça seçilebilir. Uzun dönemli değerlendirmelerde gelecekteki katkının bugünkü değere çevrilmesi de gerekebilir. Bu işlem, ileride elde edilecek paranın zaman ve belirsizlik açısından bugünkü parayla aynı olmadığını hesaba katar. Kullanılan yaklaşım ve varsayımlar raporda görünür tutulmalıdır.

LTV ile müşteri edinme maliyeti birlikte okunduğunda büyümenin ekonomik çerçevesi daha anlaşılır olur. Ancak tek bir oran, nakit ihtiyacını veya tahmin hatasını açıklamaz. Değerin ne zaman oluşacağı, hangi müşteri grubundan beklendiği ve ilişkinin hangi koşullarda devam edeceği de değerlendirilmelidir. Ortalama değerin yanında düşük ve yüksek beklenti senaryoları kullanmak kararın varsayımlara duyarlılığını gösterebilir.

Gerçek vaka: ASOS’un müşteri değeri tahmin sistemi

2017 tarihli “Customer Lifetime Value Prediction Using Embeddings” çalışması, çevrim içi moda perakendecisi ASOS’ta kullanılan müşteri değeri tahmin sistemini anlatıyor. Araştırmacılar, sistemin müşterilerin gelecekteki değeri için günlük tahminler ürettiğini ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimini desteklediğini belirtiyor.

Çalışma, gelecekteki değer tahmininin pazarlama harcamalarının dağıtılması, yüksek değerli müşteri ilişkilerinin geliştirilmesi ve kayıp riskinin anlaşılması açısından önemini açıklıyor. Ayrıca değişen ürün kataloğunu ele almak için müşterilerin davranışlarından öğrenilen sayısal temsiller öneriyor. Bu temsiller, benzer davranışları modelin değerlendirebileceği bir yapıya dönüştürüyor. Makalede anlatılan mevcut sistem ile önerilen yöntem geliştirmesi aynı uygulama olarak varsayılmamalıdır.

Vakanın yönetim açısından dersi, müşteri değerinin sabit bir etiket yerine güncellenen karar girdisi olarak ele alınabilmesidir. Bu, çalışmanın stratejik yorumudur. Tahmin başarısı, belirli bir pazarlama müdahalesinin ek gelir yarattığını tek başına kanıtlamaz. Ayrıca 2017’de açıklanan sistemden hareketle şirketin bugünkü uygulamaları hakkında sonuç çıkarılamaz.

Kaynak: Benjamin Paul Chamberlain ve diğerleri, “Customer Lifetime Value Prediction Using Embeddings”, KDD, 2017.

Varsayımsal örnek: Ev bakım ürünlerinde tekrar satın alma

Bir ev bakım ürünleri markası, müşterilerini ilk sipariş tutarına göre değerlendiriyor olsun. Kampanyadan gelen büyük sepetler başarı göstergesi olarak öne çıkarken, daha küçük siparişlerle başlayan düzenli müşteriler geri planda kalıyor. Analist, edinme kaynağı ve ilk ürün kategorisine göre müşteri grupları oluşturur. Sipariş, iade ve maliyet kayıtlarını aynı müşteri kimliği altında birleştirir.

Değerlendirmede yalnızca satış toplamı kullanılmaz. İndirimler, ürün maliyeti ve seçilen katkı kapsamındaki giderler tutarlı biçimde işlenir. Grupların aynı süre içindeki tekrar satın alma davranışı incelenir. Büyük ilk siparişlerin sonraki katkısı sınırlı kalıyorsa, ilk sepet tutarının uzun süreli değeri iyi temsil etmediği görülür.

Marka, düzenli kullanım gösteren müşteriler için ürünün tüketim ritmine uygun hatırlatmalar tasarlar. Ancak yüksek değer beklenen herkese otomatik indirim vermez. İndirim almadan da alışveriş yapabilecek kişilere sunulan teşvikin ekonomik katkısı ayrı değerlendirilir. Tahmini değer, kampanyanın hangi grupta inceleneceğini belirlemeye yardımcı olur; kampanyanın etkisini tek başına ölçmez.

Yeni müşteriler için veri henüz sınırlı olduğundan tahminler daha belirsizdir. Ekip bu gruplara kesin değer etiketleri vermek yerine varsayımları kaydeder. Zaman içinde gerçekleşen katkı ile tahmin karşılaştırılır; ürün, fiyat veya müşteri davranışı değiştiğinde model yeniden gözden geçirilir.

Yaygın 3 hata

  1. Geliri ekonomik katkı gibi sunmak

Yüksek satış toplamı, yüksek kâr anlamına gelmez. Kullanılan değer kapsamını açıkça belirtin. Farklı marj ve hizmet maliyetlerine sahip müşteri gruplarını yalnızca gelirle sıralamayın.

  1. Yeni müşteriyi eksik geçmişi nedeniyle değersiz saymak

Kısa gözlem süresi, düşük gelecek değerinin kanıtı değildir. Müşteri gruplarını aynı ilişki yaşıyla karşılaştırın. Eksik veriyi doğrulanmış düşük değer olarak işlemeyin.

  1. Tahmini kesin bütçe sınırına çevirmek

Model hatası ve davranış değişimi bütçe kararını etkileyebilir. Tahminleri gerçekleşen sonuçlarla karşılaştırın. Harcama kararında geri ödeme süresini, nakit kapasitesini ve müdahalenin ek katkısını birlikte değerlendirin.

Mini uygulama/şablon

Bir LTV çalışmasına aşağıdaki alanları netleştirerek başlayın.

Karar
Tahmin hangi edinme veya ilişki yönetimi kararını destekleyecek?
Değer kapsamı
Gelir, brüt kâr veya hangi ekonomik katkı kullanılacak?
Müşteri birimi
Birey, hesap veya kuruluş nasıl tanımlanacak?
Tahmin ufku
Hangi gelecek dönem değerlendirilecek?
Gruplama
Hangi segment veya kohortlar ayrı incelenecek?
Girdiler
Satın alma, iade ve maliyet verileri nasıl birleştirilecek?
Varsayımlar
İlişki devamı ve tekrar satın alma nasıl tahmin edilecek?
Belirsizlik
Sonuç hangi senaryolarda değişecek?
Doğrulama
Tahmin ile gerçekleşen katkı nasıl karşılaştırılacak?
Sahiplik
Modeli ve karar kullanımını kim güncel tutacak?

İlgili terimler

Müşteri Edinme Maliyeti, CAC Geri Ödeme Süresi, Kohort Analizi, Retention, Churn, Brüt Marj, Katkı Marjı, Birim Ekonomi, Yaşam Döngüsü Pazarlaması, Artımlılık