El valor de por vida del cliente (CLV), o de otra manera declarado como valor de por vida del cliente, es básicamente cuánto le aporta un cliente (generalmente financieramente) durante la vida o la duración de su patrocinio.
Como nota al margen, debo decir que CLV en Google Analytics 4, a nivel técnico, no necesariamente coincide con la definición de marketing generalmente aceptada de CLV.
¿A qué me refiero?
Bueno, CLV, al menos como lo define Wikipedia, es principalmente una proyección futura. Sin embargo, en GA4, CLV es más una métrica actualizada. Mide CLV desde la primera interacción inicial hasta hoy. Por lo tanto, es más un agregado que una proyección.
Dicho esto, hay superposición entre los dos, ya que algunas de las características de GA4 utilizan métricas predictivas. Y con un poco de matemáticas, utilizando los datos que obtiene de GA4, puede determinar el valor futuro de por vida de un cliente.
Por supuesto, el valor se puede medir de otras maneras que no sean las finanzas, pero centrémonos en el aspecto financiero por ahora.
Recientemente, en el canal de Twitter de Google Analytics, hubo un tweet sobre esto.
En GA4, esto se conoce como la técnica de la vida útil del usuario.
Como su nombre lo indica, es una técnica o enfoque para determinar el valor de por vida (al menos hasta la fecha actual) de un cliente.
2 Metodologías principales
Ahora, esta técnica tiene un par de metodologías diferentes, y dependiendo de cuál use, puede obtener un CLV diferente, incluso si está midiendo el CLV del mismo cliente.
Estos son el método user-ID-device (o ID de usuario, luego device) y el método de solo dispositivo.
(Y si lo piensa, el nombre de estos tiene sentido: algunas personas inician sesión, en cuyo caso se identifica su ID de usuario, y otras, incluso el mismo usuario más adelante, pueden no iniciar sesión, pero su dispositivo puede ser identificado).
Pero, no solo está limitado a Core CLV
Con CLV y otros datos, puede descubrir algunas ideas excelentes. Aquí hay uno:
Si ha realizado varias campañas (y ha realizado un seguimiento de ellas, por supuesto, utilizando GA4), puede identificar qué campaña (s) le trajeron a los usuarios con el CLV más alto.
Interacciones y métricas predictivas
Hay una serie de tipos de datos dentro de CLV, pero los que me gustaría destacar son las interacciones iniciales, las interacciones más recientes, las interacciones de por vida y las métricas predictivas.
Las interacciones iniciales tienen que ver con… lo has adivinado… la primera vez que se detectó un usuario en tu página o aplicación.
Las interacciones más recientes son solo eso: lo que ocurrió más recientemente.
Las interacciones de por vida son un agregado de lo que se hizo a lo largo del tiempo.
Las métricas predictivas se basan en el aprendizaje automático. Intenta utilizar el pasado, así como algunos algoritmos, para predecir la posibilidad de lo que podría ocurrir en el futuro.
Pronosticar el valor del cliente de por vida es bastante simple
Digamos que usa GA4 para calcular CLV. Si desea pronosticar qué tan valioso será ese cliente en los próximos X # de años, solo necesita algunas matemáticas simples.
Si ha tenido un cliente durante 8 meses, para determinar qué tan valioso será durante los próximos 5 años, en este caso, un año es 8 meses veces 1.5. Luego multiplicas ese número por 5, y tienes tu proyección.
(Por supuesto, esto es asumiendo que han comprado a intervalos regulares en los últimos 8 meses. Si, por ejemplo, este cliente no ha tenido su primera Navidad con su negocio, y usted sabe que los clientes compran con más frecuencia durante las vacaciones, entonces tendrá que tener eso en cuenta).
¿Por qué determinar CLV?
Si sabe cuánto, en promedio, vale un cliente para usted en un año (o un mes, o cualquier intervalo de tiempo que utilice), sabe cuánto puede invertir (en publicidad, marketing, divulgación, etc.) para ganar un cliente.
Es por eso que CLV es una métrica tan poderosa. Puede decirle qué tan rápido puede hacer crecer su negocio.
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