ارزش طول عمر مشتری (Customer Lifetime Value) یا ارزش طول عمر (Lifetime Value) که به آن LTV نیز می گویند یک پیش‌بینی از سود خالصی است که به رابطه مداوم بین مشتری و محصول نسبت داده میشود. با ارائه یک تخمین مستمر در مورد مقداری که یک مصرف کننده خاص به احتمال زیاد در یک کسب و کار خرج خواهد کرد، LTV به تنظیم بودجه‌های بازاریابی کمک می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که شرکت‌ها مشتریانی را که بیشترین تأثیر را دارند، پیگیری می‌کنند.
اگر یک کسب وکار بتواند ارزش عمر مشتری را با موفقیت پیش‌بینی کند، این امر به بازاریابان پایه بهتری برای تصمیم گیری فراهم می‌کند و به کسب وکار کمک می‌کند تا از کارایی هزینه‌های تبلیغاتی خود حداکثر استفاده را کند. خود اصطلاح نیز به عنوان ارزش عمر مشتری ( CLV یا CLTV) و طول عمر ارزش مشتری (LCV) نیز شناخته میشود.
LTV با پیدا کردن میانگین ریزش مشتری و میانگین هزینه صرف شده به یک مشتری در طول یک دوره خاص برای پیش‌بینی هزینه کلی آنها در یک کسب وکار محاسبه میشود. یک شبکه تبلیغاتی دیجیتال، می تواند از معادله ساده زیر برای محاسبه LTV استفاده کند:
LTV = ARPU × 1/Churn
که در آن ARPU مخفف (Average Revenue Per User) به معنی درآمد متوسط برای هر کاربر و Churn به معنی نرخ ریزش مشتری میباشد.
این فرمول با پیش‌بینی مقداری پولی که کاربر در یک دوره مشخص(ARPU یا درآمد متوسط برای هر کاربر) کسب خواهد کرد و نحوه بازگشت سرمایه (1/churn) ارزش عمر مشتری را محاسبه می‌کند. با استفاده از این فرمول، می‌توانید سعی کنید پیش‌بینی کنید که کاربر در طول زمانی که در یک کسب وکار صرف می‌کند چقدر ارزش دارد.
به تنهایی، یک معیار مانند ARPU فقط به شما می‌گوید که یک کاربر در طول یک دوره زمان چقدر ارزش دارد. با ترکیب آن با حفظ مشتری(Retention)، LTV به بازاریاب یک مدل تقریبی می‌دهد که می‌تواند برای پیش‌بینی ارزش آینده مشتری استفاده شود. این می‌تواند نشان دهد که یک کاربر ارزش بیشتری در طولانی مدت نسبت به درآمد متوسط دارد، که به بازاریاب امکان می‌دهد بودجه خود را برای کمپین‌های جذب مشتری افزایش دهد و این امر به آنها فرصت بهتری برای جذب مشتریان با ارزش می‌دهد.
به عنوان مثال، فرض کنید یک اپلیکیشن دارای ARPU ماهانه 5 میلیون تومان باشد. اگر بازاریاب تا اینجا محاسبه کند، آنها فرض خواهند کرد که هزینه در هر نمایش تبلیغاتی (یا CPI) فقط می‌تواند 4.99 میلیون تومان باشد تا هزینه انجام شده سودآور باشد که باعث میشود تا گزینه‌های جذب مشتری محدود شوند. با این حال، اگر بازاریاب همچنین بتواند محاسبه کند که نرخ ریزش آنها 30٪ است، می‌توانند LTV خود را پیدا کنند: به عبارتی، بازاریاب متوجه میشود که می‌توانند تا 16.65 میلیون تومان برای جذب یک مشتری هزینه کنند که باعث میشود تا گزینه‌های جذب مشتری خود را به طور قابل توجهی گسترش دهند.
بزرگترین چالش در محاسبه ارزش عمر مشتری این است که این یک معیار پیش بینی است و مشخص نیست. به طور اساسی، هنگامی که رفتار کاربر تغییر می‌کند LTV بالا و پایین میشود و تغییر می‌کند. این بدان معناست که معادله ای که در بالا استفاده شده است، در حالی که یک مدل مفید برای نشان دادن نحوه استفاده از LTV است، برای اهداف بازاریابی دیجیتال به طور دقیق کافی نیست.
به عنوان مثال، فرض کنید 20 نفر از 100 کاربر اپلیکیشن به مدت سه ماه باقی می‌مانند اما ARPU آنها در ماه آخر به دلیل بروزرسانی ناموفق اپلیکیشن تغییر می‌کند. در این مورد، LTV استفاده شده برای محاسبه هزینه بازاریابی به آنها به طور غلط پیش‌بینی شده بود و می‌تواند LTV آینده را تغییر دهد. بیشتر محاسبات LTV شامل یک لایه اضافی از ریاضیات متمرکز بر پیش‌بینی است که محاسبات را پیچیده تر می‌کند.
برخی از این تغییرات خارج از کنترل یک بازاریاب یا توسعه دهنده سایت هستند، اما در اینجا کاری است که می‌توانید انجام دهید تا محاسبات بیش از حد از مقدار واقعی دور نباشد:
هرچه داده های شما دقیق تر باشد، احتمال کمتری دارد که محاسبات ناقص با ارقام گمراه کننده داشته باشید. به طور خاص، مطمئن شوید که تجزیه و تحلیل درون به درستی میزان درآمدی که کاربران در طول زمان تولید می‌کنند و مدت زمان حفظ آنها را اندازه گیری می‌کند. این به معنای راه اندازی یک زیرساخت ردیابی و تجزیه و تحلیل مناسب است که تضمین می‌کند تمام اقدامات درآمدزا (مانند تماشای یک آگهی یا خرید درون برنامه‌ای) ثبت و به کاربران اختصاص داده می‌شوند، و همچنین مطمئن شوید که حفظ مشتری (Customer retention) تا حد ممکن با دقت محاسبه میشود.
اندازه گیری LTV در یک دوره طولانی تر مجموعه داده‌های بزرگ تری را برای پیش‌بینی تان به شما می‌دهد، اما همچنین خودتان را در معرض بسیاری از عوامل خارجی قرار می دهید که می‌توانند تلاش‌های شما را از مسیر خود خارج کنند.
مهم نیست کمپین های شما چقدر طولانی هستند، مهم است که به طور منظم محاسبات LTV خود را مرور کنید تا مطمئن شوید که عواملی مانند داده های جدید و تغییرات در رفتار مشتری را در نظر می گیرید. ارقام LTV را پویا نگه دارید و همیشه آن را تغییر دهید تا بودجه تبلیغاتی شما در یک عدد ثابت نباشد و منجر به خرج بیش از حد یا از دست دادن یک فرصت کلیدی نشود.
از آنجایی که بیشتر کسب و کارها قادر به ایجاد پایگاه کاربری متشکل از هزاران نفر هستند، شخصی سازی هزینه‌های بازاریابی برای LTV هر کاربر چالش برانگیز است. بخش بندی کاربران به گروه‌ها به شما این امکان را می‌دهد که ارزش عمر مشتری را برای گروه‌های مشتریان با اولویت بالا، یا برای رفتارهای خاصی که نظارت می‌کنید، تعیین کنید و به شما این امکان را می‌دهد که LTV را برای هزینه‌های بازاریابی بسیار کارآمدتر اعمال کنید.