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El valor del ciclo de vida del cliente (Customer Life Time Value)

por Óscar Fajardo

El alto índice de pérdidas de clientes en empresas de distintos sectores ocasionado por cuestiones como la crisis económica, las promociones, la creciente competitividad o la llegada de nuevas tecnologías que permiten a los consumidores estar más informados y tener más posibilidades de comparación, ha hecho que vuelva a tener un valor mayor la retención y fidelización de nuestros clientes.

A esto tenemos que sumar las dificultades presupuestarias de las compañías, a las que se les exige unos ratios de rentabilidad mucho mayores de los que se pedían anteriormente.

Ante esta situación, una de las primeras medidas de muchas organizaciones es reducir costes en todas las áreas para disponer de mejores ratios de rentabilidad y ser más eficientes. Esto afecta al lado de los costes y gastos; sin embargo, las empresas de lo que viven es de la venta, por lo que esos recortes no pueden afectar a partes esenciales de la organización que son básicas para obtener ingresos que permitan la subsistencia. Y una de las posibilidades es revitalizar el concepto de retención y fidelización; y para ello, una de las partes fundamentales es conocer adecuadamente a nuestros clientes.

Cada cliente es para la empresa una inversión y así debe medir dónde pone su dinero y su esfuerzo para obtener el máximo rendimiento. Dentro de esas medidas se encuentra el concepto de ciclo de vida del cliente.

El ciclo de vida del cliente (CLTV)

El ciclo de vida del cliente consiste en el cálculo del valor de ese cliente para la empresa a lo largo de toda su relación con la compañía. Es un concepto que va más allá del cortoplacismo habitual  y que usa una serie de conceptos para medir el valor que ese cliente puede proporcionar a la empresa.

Para conocer ese valor del cliente, lo fundamental es medir los siguientes parámetros:

  • Tiempo total de duración de la relación: aunque no siempre es fácil conocerlo, el primer paso es estimar (aprovechando nuestro CRM, información de la empresa y data mining) el tiempo que un determinado cliente puede estar relacionándose con nosotros y comprando nuestros productos y servicios. Para ello, empresas con cierto recorrido pueden usar el data mining para establecer perfiles de clientes y ver si el nuevo cliente se asemeja a ese perfil y así estimar esa vida.
  • Costes de captación: el siguiente parámetro a medir es el coste de captación. Hay clientes que suponen un alto coste de captación con respecto al tiempo total de duración previsto de la relación que de entrada deberíamos desechar.
  • Ingresos que genera en su ciclo de vida: debemos calcular los ingresos previstos por cada cliente. Aquí tenemos que medir los ingresos provenientes de nuestros distintos productos y servicios, viendo las posibilidades de up selling y cross selling y ponderándolos con ratios de probabilidad de que esas ventas se produzcan.
  • Costes a lo largo del ciclo de vida: frente a los ingresos, debemos valorar también los costes que genera ese cliente a lo largo de su ciclo de vida. Debemos saber si es un cliente que pide mucho descuento comercial, si usa muchas promociones, si requiere de mucha visita comercial, si usa mucho las garantías o el servicio postventa, etc. Y no debemos obviar que los costes de servir a los clientes fieles suelen ser siempre decrecientes frente a los de la captación.
  • Probabilidad de abandono: en esta fórmula hay que introducir también la probabilidad de abandono de ese cliente en el ciclo de vida; será más valioso un cliente que tiene menor probabilidad de abandono que uno que la tiene mayor. Es lo que podríamos llamar el factor de riesgo que pondera el resto de variables.
  • Capacidad de captación de otros clientes: otro de los factores relevantes es la capacidad que tiene nuestro cliente de transmitir a otros clientes nuestra oferta y convertirse así en un prescriptor valioso que extiende y multiplica nuestro negocio.

Normalmente, las empresas no tienen la capacidad de poder calcular el CLTV de forma individual para cada cliente porque el número de clientes es muy alto; lo que se suele hacer es utilizar fórmulas ya existentes de modelado que incluyen esos parámetros y aplicarlas de forma agregada a grupos mayores que permiten una gestión más sencilla.

Lo que sí es fundamental es que las organizaciones comiencen a manejar estos conceptos para aumentar su eficacia y eficiencia en la gestión y mejorar sus ratios de rentabilidad.

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