Lecciones importantes para sacar partido al valor del tiempo de vida del cliente

Cuando las empresas y los anunciantes piensan en los clientes, se centran normalmente en transacciones inmediatas: qué están comprando ahora y cómo lo están haciendo. En ese caso, las estrategias de marketing valoran a los clientes solo a corto plazo.

Sin embargo, si lo que queremos es impulsar el crecimiento de forma sostenible a largo plazo, no podemos seguir pasando por alto el valor del tiempo de vida del cliente (CLV) como métrica. El CLV, que mide el valor total que recibe una empresa de un cliente a lo largo de toda su relación, es una forma ideal de adquirir, desarrollar y retener a los clientes más valiosos para el crecimiento del negocio.

A pesar de la simplicidad de esta métrica (un mero cuantificador del valor futuro de cada cliente), su implementación puede suponer varios retos.

En este artículo damos cinco consejos a las empresas que quieran empezar a implementar el CLV.

1. Piensa en el plazo más largo posible

A pesar de la buena trayectoria de los modelos de CLV, dejar de pensar a corto plazo para hacerlo a largo plazo, sobre todo con una métrica predictiva, puede parecer arriesgado. ¿Qué pasa si el modelo no funciona? ¿Qué ocurre si mis clientes se comportan de forma distinta a los de otra empresa? El factor de descuento (determinar el valor de futuros flujos de ingresos) del modelo de CLV implica cierto nivel de riesgo e incertidumbre. Para reducir esos riesgos, las empresas suelen truncar el cálculo del CLV para adaptarlo a su mentalidad cortoplacista de proyecciones a 6 o 12 meses.

Te recomendamos que no lo hagas. Si limitas tu visión de futuro, tu empresa podría perder oportunidades y clientes valiosos que, aunque compren con poca frecuencia, gastan grandes cantidades cuando lo hacen. Si tu empresa está bloqueada, te recomendamos usar modelos de CLV tanto a corto como a largo plazo, centrándote en las diferencias entre ambos. ¿A cuánto valor se renunciaría? ¿Qué clientes o comportamientos se perderían a corto plazo? ¿Se pueden adaptar tus estrategias de marketing para adquirir a los clientes a largo plazo y a la vez responder a las presiones internas para conseguir beneficios de forma rápida?

2. No desgloses tanto los datos

La combinación del aprendizaje automático con cantidades inimaginables de datos ha llevado a muchas empresas a crear perfiles de comportamiento increíblemente detallados de sus mejores clientes: «Existen en este mercado específico e interactúan con nosotros en este tipo de dispositivo los miércoles, de tres a cuatro de la tarde». Aunque parezca impresionante, ese nivel de precisión puede ser contraproducente, ya que hay un número limitado de clientes similares que pueden presentar el mismo comportamiento. Si lo comparamos con el mundo de la pesca, diríamos que se es más productivo con una red que con una lanza. Ten en cuenta el tamaño de tus audiencias potenciales cuando quieras clasificar el comportamiento de los usuarios. Empieza buscando clientes que sean más valiosos que los que ya adquieres y, después, desglosa la información, pero no demasiado.

3. Usa la estrategia adecuada en el momento oportuno

Aunque hay varios modelos estadísticos, como los modelos de distribución binomial negativa, que se han posicionado como favoritos por su precisión y estabilidad a largo plazo, lo cierto es que necesitan observar a los clientes durante diferentes periodos antes de hacer una predicción. Esto puede dificultar la optimización de las pujas en las plataformas, que suelen necesitar una métrica de rendimiento cada pocos días.

Los anunciantes de éxito han adoptado el aprendizaje automático como medida provisional para hacer predicciones más inmediatas (aunque menos detalladas) a la vez que vuelven a las técnicas tradicionales cuando la relación con el cliente lo permite. No obstante, debes tener cuidado para evitar una falsa sensación de confianza. Hay que alternar entre el aprendizaje automático y los modelos estocásticos tradicionales, que son modelos de variables aleatorias.

Ventajas y desafíos de los diferentes modelos de CLV

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