CLV là gì? Thấu hiểu Customer Lifetime Value trong Marketing

Mặc dù các mô hình CLV (Customer Lifetime Value) không mới, nhưng việc chuyển từ tư duy ngắn hạn sang dài hạn, đặc biệt là với một thước đo dự báo, có thể liên quan đến các vấn đề nhận thức về rủi ro. Hãy cùng MarketingTrips tìm hiểu CLV là gì, cách tính CLV và hơn thế nữa trong bài viết này.

Khi các doanh nghiệp và người làm marketing nghĩ về khách hàng, trọng tâm của họ thường là các tương tác tức thì: mọi người đang mua gì và mua như thế nào. Do đó, các chiến lược marketing thường chỉ liên quan đến việc định giá những giá trị ngắn hạn của khách hàng.

Tuy nhiên, khi nói đến việc thúc đẩy sự tăng trưởng lợi nhuận trong dài hạn, giá trị trọn đời của khách hàng (CLV) là một chỉ số không thể bỏ qua. Vậy CLV là gì và thương hiệu có thể ứng dụng nó như thế nào?

CLV hay Customer Lifetime Value là gì?

CLV là chỉ số giúp đo lường tổng giá trị mà doanh nghiệp nhận được từ một khách hàng trong toàn bộ mối quan hệ của họ với doanh nghiệp, nó là một cách lý tưởng nhất để thu hút, phát triển và giữ chân những khách hàng có giá trị nhất cho doanh nghiệp.

Các thương hiệu có thể được hưởng lợi nhiều hơn từ việc hiểu rõ hơn về cách đầu tư vào các mối quan hệ khách hàng dài hạn thay vì tối ưu hóa các khối lượng giao dịch ngắn hạn.

Tuy nhiên, để định lượng được giá trị tương lai của mỗi khách hàng là điều không hề dễ dàng – bạn có thể gặp nhiều thách thức trong quá trình thực hiện.

05 chiến thuật bạn nên tham khảo trước khi bắt đầu hành trình áp dụng chiến lược CLV trong doanh nghiệp của mình.

1. Nhìn về phía trước càng xa càng tốt.

Mặc dù các mô hình CLV không mới, nhưng việc chuyển từ tư duy ngắn hạn sang dài hạn, đặc biệt là với một thước đo dự báo, có thể liên quan đến các vấn đề nhận thức về rủi ro.

Nếu mô hình sai thì sao? Điều gì sẽ xảy ra nếu khách hàng của bạn có những hành vi khác với các doanh nghiệp khác? Việc tìm kiếm giá trị dòng tiền trong tương lai trong các mô hình CLV thường bao gồm một số mức độ rủi ro và không chắc chắn nhất định.

Để hạn chế những rủi ro này, các doanh nghiệp thường sẽ cắt ngắn cách tính CLV của họ để phù hợp hơn với tư duy ngắn hạn hiện có của họ, thường là ​​6 hoặc 12 tháng.

Việc bạn thu hẹp sự hiểu biết của bạn về tương lai có thể tước đi những cơ hội quý giá của doanh nghiệp và quan trọng là những khách hàng có giá trị nhất có thể mua hàng không thường xuyên nhưng lại chi một số tiền rất lớn trong mỗi giao dịch.

Nếu doanh nghiệp của bạn gặp khó khăn, hãy cân nhắc việc thử nghiệm các mô hình CLV với cả tầm nhìn ngắn hạn và dài hạn, trong đó bạn nên tập trung vào sự khác biệt giữa hai mô hình này.

Có thể bạn sẽ cần tự hỏi những câu hỏi dưới đây:

Những khách hàng hoặc hành vi nào sẽ bị bỏ lỡ nếu bạn chỉ sử dụng mô hình đánh giá trong ngắn hạn hoặc dài hạn?

Các nỗ lực marketing của bạn có cần được điều chỉnh để bạn vừa có được những khách hàng lâu dài trong khi vẫn có thể đáp ứng các áp lực lợi nhuận ngắn hạn không?

2. Đừng đi sâu vào dữ liệu.

Sự kết hợp giữa công nghệ máy học và lượng dữ liệu lớn đã dẫn đến việc một số doanh nghiệp có thể xây dựng được những thông tin cực kỳ chi tiết về những hành vi của những khách hàng tốt nhất của họ: “Họ tương tác nhiều nhất với chúng tôi trên thiết bị di động từ 3-4 giờ chiều vào những ngày thứ Tư.”

Mặc dù điều này rất ấn tượng, nhưng mức độ chính xác đó có thể phản tác dụng vì chỉ có những khách hàng tương tự mới biểu hiện cùng một nhóm hành vi.

Bạn hãy thử hình dùng rằng, bạn sẽ có năng suất cao hơn với một chiếc lưới hơn là một chiếc cần câu. Do đó, hãy lưu ý về vấn đề quy mô đối tượng khách hàng tiềm năng của bạn khi bạn đang cố gắng phân loại các hành vi của khách hàng.

Bạn có thể bắt đầu đơn giản bằng cách tìm kiếm những khách hàng mới có giá trị hơn những khách hàng mà bạn đang có được ngày hôm nay, sau đó bạn tiếp tục đi sâu vào – nhưng không nên đi quá xa.

3. Sử dụng cách tiếp cận phù hợp với từng thời điểm.

Trong khi một số loại mô hình thống kê, chẳng hạn như mô hình phân phối nhị thức phủ định, đã được chứng minh là hiệu quả vì độ chính xác và tính ổn định lâu dài của nó, chúng đòi hỏi sự quan sát khách hàng trong nhiều khoảng thời gian trước khi đưa ra dự báo.

Điều này có thể gây khó khăn cho việc tối ưu hóa giá thầu trong các quảng cáo kỹ thuật số trên các nền tảng thường yêu cầu chỉ số thành công mỗi trong vài ngày.

Để tránh những dự báo sai lầm, bạn cần phải sử dụng đan xen giữa các mô hình học máy và các mô hình ngẫu nhiên truyền thống khác.

Lợi ích và thách thức của các mô hình CLV khác nhau.

4. Luôn tìm kiếm những kiểu khách hàng mới.

Nguồn dữ liệu chính cho các mô hình CLV là dữ liệu của doanh nghiệp của bạn, nhưng nó sẽ có thể bị sai lệch vì nó chỉ dựa trên các loại khách hàng mà bạn đã cố gắng có được trong quá khứ.

Nếu các hoạt động marketing của bạn hướng đến những người mua hàng tức thì, thì những người có khả năng tham gia vào các mối quan hệ lâu dài hơn với thương hiệu có thể không có ý nghĩa trong tập dữ liệu khách hàng của bạn.

Do đó, một phần ngân sách marketing của bạn nên luôn được dành cho việc thăm dò – tìm kiếm và tương tác với những kiểu khách hàng mới, những người có thể là nguồn tăng trưởng lâu dài đáng kể hơn so với những khách hàng hiện tại của bạn.

Nói một cách khác, bạn có thể vẫn chưa tìm thấy được những khách hàng tốt nhất của mình do đó hãy tiếp tục tìm kiếm.

5. Tìm cách thu hút các bộ phận liên quan khác của doanh nghiệp.

Việc áp dụng các mô hình CLV có thể gây ra nhiều khó khăn vì nó làm thay đổi ngân sách, các yếu tố về hiệu suất sẽ được đánh giá chậm hơn và các khoản đầu tư ngắn hạn trước đó cũng cần được xem xét lại.

Bạn không nên cố gắng thực hiện bất kỳ sự thay đổi quy mô lớn nào ở thời điểm ban đầu.

Thay vào đó, hãy tập trung vào việc giúp những người khác hiểu về các số liệu và cách nó có thể áp dụng cho doanh nghiệp. Hãy minh bạch về những gì bạn sẽ có được từ các thử nghiệm và cởi mở về những cách nó có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp.

Suy cho cùng, cái bạn cần là tìm cách tích hợp mô hình CLV vào doanh nghiệp của bạn hơn là thay đổi doanh nghiệp của bạn sao cho phù hợp với CLV.

Do đó, việc để tất cả các nhân viên liên quan, các phòng ban hay các đối tác khác nếu có hiểu được những gì đang và sẽ diễn ra là điều hết sức cần thiết.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Tra Nguyen | MarketingTrips