Análise e Discussão Big Data

Lifetime Value 2.0: potencialize seu relacionamento com o cliente usando Big Data

Lifetime Value
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Você sabe qual é o valor que cada um dos seus clientes gera ao longo do tempo de relacionamento com a sua marca?

Esse é um indicador importante em vários aspectos – principalmente na hora de definir corretamente o custo de aquisição de cliente para a sua empresa.

Parece difícil? Com Big Data o processo é mais simples e preciso do que você imagina.

Analisando grandes volumes de dados com a ajuda de técnicas de inteligência artificial e machine learning, é possível chegar ao que chamamos de Lifetime Value 2.0 – um indicador que, em conjunto com o entendimento das taxas de conversão de cada um dos seus canais de mídia e de atração, é o caminho ideal para que suas verbas de marketing sejam adequadamente definidas e alocadas.

Lifetime Value 2.0

O Lifetime Value (LTV) é chamado assim por utilizar tecnologias de análise de dados para chegar a um resultado mais preciso sobre todo o ciclo de vida dos clientes de uma marca, ou seja, desde quando ele ainda é apenas um prospect até seu relacionamento pós-venda, com possíveis ações de upsell e cross-sell, por exemplo.

Como calcular o LTV?

Existe uma prática, relativamente disseminada no mercado, de calcular o Lifetime Value utilizando uma janela de 30 dias como referência. Esse é um erro grave, pois é preciso muito mais tempo para compreender e mapear a média de transações e o valor gerado pelos clientes de uma marca.

Para calcular o LTV com precisão, o ideal é se considerar uma janela de tempo de pelo menos seis meses. Em intervalos nessa regularidade, diversas e bem escolhidas perguntas devem ser feitas para determinar os dados mais relevantes a serem analisados, chegando a um cenário de geração de grande volume de informação.

Nesse contexto, você já sabe: as tecnologias de Big Data Analytics são a melhor opção para encontrar as respostas desejadas.

Porque utilizar Big Data nesse processo?

A utilização de Big Data para calcular o LTV permite realizar o cruzamento de dados de diversas fontes, identificando padrões valiosos, com pontos de contato que aumentam a aquisição de clientes e também as taxas de retenção de canais isolados ou combinados. Um dashboard apresentando essas informações com clareza pode ser decisivo para a tomada de decisão de investimentos de marketing.

Os dados obtidos por meio de Big Data Analytics podem gerar uma infinidade de insights de grande utilidade no processo de definição do LTV. Cada organização deve procurar extrair as informações mais relevantes para o seu contexto.


Leia também: Big Data Analytics: você sabe o que é?


Como Big Data potencializa o LTV?

Um site de reservas de hotéis na internet, por exemplo, identificou que os consumidores que optavam por pacotes com margens mais apertadas em sua primeira compra acabavam gerando um LTV mais elevado ao longo do seu relacionamento com o site.

A organização identificou, por meio do uso de soluções de Big Data Analytics, um padrão de comportamento recorrente entre os seus clientes de experimentarem o site com pacotes mais básicos para, depois de certo período de tempo e de uma primeira boa experiência, retornarem e contratarem pacotes maiores, com estadias mais longas e valor mais elevado.

Informação valiosíssima para a definição de estratégias de negócio mais inteligentes, não?

Outra aplicação de Big Data para processos de estimativa de LTV que vem ganhando popularidade é a compreensão dos padrões de retenção de clientes por análises preditivas. Também conhecida como customer analytics, a ideia é analisar grandes volumes de dados com histórico de consumidores, criando modelos preditivos que facilitam de forma efetiva os cálculos de Lifetime Value 2.0.

Por falar em retenção de clientes, ela é também um fator essencial para se estabelecer o LTV de uma organização.

Gostou do artigo? Para potencializar o LTV da sua empresa, procure os especialistas da Hekima! 

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