LTV простыми словами: как в Ситидрайве оценивают прибыльность клиента

Рассказываем о любимой метрике нашего маркетолога.

Знание о том, сколько денег каждый клиент приносит компании, помогает бизнесу просчитывать рентабельность привлечения, выявлять эффективные рекламные каналы, самые доходные группы клиентов и многое другое. В целом — результативнее вести дела. О том, как расчёт пожизненной ценности или Lifetime Value клиента используется в Ситидрайве, рассказал мобильный маркетолог Денис Стуков. А руководитель группы клиентской и продуктовой аналитики Анна Погадаева объяснила, как получить эту метрику.

Метрика «пожизненная ценность клиента» — от английского Lifetime Value (LTV) — показывает прибыль, которую конкретный клиент приносит бизнесу за весь период взаимодействия с сервисом. Допустим, если наш клиент пользовался Ситидрайвом в течение года дважды в неделю, а затем купил собственный автомобиль и перестал пользоваться каршерингом, LTV — это вся прибыль, которую он принёс за 12 месяцев активности в сервисе.

Знание LTV помогает:

Например, просчитывая LTV и CAC (Customer Acquisition Cost, стоимость привлечения клиента) можно понять, окупается ли привлечение пользователя. CAC — это сумма маркетинговых затрат на привлечение нового клиента в сервис; сюда входят как масштабные кампании с привлечением СМИ, так и точечные персонифицированные специальные предложения.

Показатель LTV/CAC зависит от отрасли и бизнеса, хорошим считается отношение 3/1: то есть пользователь должен принести нам в 3 раза больше того, что мы потратили на его привлечение. Зная LTV и желаемый показатель LTV/CAC, мы можем запросто понять, к какой величине CAC нужно стремиться. А зная динамику LTV, мы поймем срок окупаемости маркетинговых инвестиций.

Также, если рассмотреть LTV пользователей в различных разрезах (демографические показатели, города, рекламные кампании и др.), мы можем определить, какие сегменты целевой аудитории обеспечивают наибольшую прибыль компании, а какие — приносят убытки. Исходя из этого, можно повышать или понижать целевой CAC для разных категорий пользователей. Это помогает эффективнее управлять инвестициями в рекламу в разных каналах привлечения клиентов.

В первое время использования сервиса LTV пользователя может быть даже отрицательным — это говорит о том, что затраты значительно превышают получаемую от пользователя ценность. Компания идёт на это, чтобы завоевать рынок и сердца клиентов. Но в какой-то момент LTV точно должен начать превышать затраты, и чем быстрее это произойдет — тем лучше. Если же компания давно на рынке, а LTV ниже CAC или вовсе отрицательный, скорее всего, что-то идёт не так.

Все клиенты ведут себя по-разному. Кто-то пользуется каршерингом каждый день последние пять лет, другой — совершил три поездки и ушёл из сервиса. Поэтому мы работаем над системой, которая поможет эффективно оценить средний LTV с учетом влияния разных сценариев использования каршеринга. В Ситидрайве мы рассчитываем комплексный LTV, учитываем расходы на обслуживание автомобилей, страховку, штрафы и другие.

И вот как мы это делаем.

Мы используем когортный подход. Под когортой мы понимаем всех пользователей, которые совершили первую оплату в одном и том же временном промежутке. Давайте будем говорить про месяца. При этом первой оплатой может быть не только аренда авто, но и покупка абонемента или заказ «ранней пташки».

Почему выбрали когортный подход? Потому что все очень быстро меняется: время года, рекламные кампании, каналы привлечения. Когорты позволяют оценить поведение пользователей, которые пришли в сервис примерно в одно и то же время, а значит были примерно в равных условиях.

У когорты есть возраст, иначе он называется LT (Lifetime). Один LT — это промежуток времени равный 30 дням.

LTV мы считаем для каждой когорты и для каждого LT отдельно. Чтобы посчитать LTV, нужно знать количество пользователей в когорте и Gross client profit.

С количеством все просто — это уникальные пользователи, которые попали в когорту, то есть совершили свою первую оплату в один и тот же месяц. Для каждой когорты это фиксированное число.

Gross client profit — это маржа по каждому клиенту. Так как каршеринг — это сложная система, поэтому и подсчёт GCP учитывает множество нюансов.

Общий алгоритм следующий — берём когорту пользователей и для каждого клиента считаем показатели:

Далее:

Так можно без проблем рассчитать ценность клиента в рамках когорты и конкретного оценочного периода по относительно простой формуле:

Итак, путём нехитрых расчетов (сарказм) мы узнали ценность клиента конкретной когорты для конкретного периода времени. То есть, сколько в среднем он приносит компании чистой прибыли в месяц.

Осталось понять, сколько времени типичный пользователь проведёт в сервисе, чтобы оценить доход, который он нам принесёт.

Для более точной оценки мы выбрали несколько критериев:

И уже для релевантных пользователей изучили:

С учётом всех этих показателей, срок жизни клиента каршеринга составил 10 месяцев.

А теперь возвращаемся к нашим когортам и смотрим, какое значение LTV имеем на 10-ый месяц. Профит.

Подход к расчету LTV может быть историческим, а может быть прогнозным.

Исторический нам нужен для того, чтобы по данным прошлых периодов оценить эффективность привлечения; найти паттерны в поведении пользователей, выделить сегменты. То есть оценить то, что уже произошло. С этим мы уже справились.

С помощью полученных данных мы можем отслеживать «здоровье» бизнеса. Смотрим годовую динамику LTV и разбираемся, что не так, если доходность клиента не растёт. Например, причина может быть в том, что увеличиваются наши расходы.

Также мы уже можем оценивать аудиторию с разных сторон: какую выручку приносят пользователи из того или иного города в зависимости от возраста и даже времени года. Ещё мы можем понять, какие рекламные инструменты приносят Ситидрайву наиболее интересных с точки зрения выручки пользователей.

Все эти знания позволяют нам вырабатывать стратегии в самых разных направлениях и приоритезировать их по порядку.

А при прогнозном расчёте мы пытаемся заглянуть вперед и предсказать, сколько клиенты принесут прибыли в будущем исходя из того, что с ними происходит прямо сейчас. Это можно сделать при условии, что у нас уже набралось достаточно данных, проведены исторические расчёты и есть примерные ориентиры для предположений.

Считать прогнозный LTV тоже нужно, это позволяет понимать, сколько принесёт конкретный пользователь и принимать в отношении него те или иные решения. Также с помощью этого инструмента можно исследовать сегменты аудитории и каналы привлечения, чтобы улучшить работу сервиса. У нас в планах — тестирование сложных методик расчёта прогнозного LTV. Поделимся опытом в следующих публикациях 🙂