Почему важно понимание LTV для мобайл маркетинга?

Наверно нет не одного уважающего себя маркетолога, который хотя бы раз не встречался с такими метриками, как LTV, CLV, CLTV. Давайте разберемся вместе, что же это за неуловимая метрика и чем она так ценна.

LTV (LifetimeValue), CLV (Customer Lifetime Value), CLTV — это общая сумма прибыли, которую получает компания за все время сотрудничества с клиентом. Чаще всего в русском варианте звучит, как пожизненная стоимость клиента. Проще говоря, показывает сколько денег потратил клиент на покупку одного и того же товарауслуги за всю его жизнь.

Что же дает знание LTV?

Пожизненная стоимость клиента является одной из основных метрик, особенно в Digital Marketing. И ведь, если вдуматься, так оно и есть. Когда расходы на привлечение одного клиента начинают превышать LTV этого клиента, это требует не просто мониторинга, но и быстрого реагирования.

Самой распространённой ошибкой, которая ведет к такому перевесу, является то, что зачастую мы фокусируемся на привлечение клиента, делаем все, чтобы заставить его совершить целевое действие, но почему-то абсолютно упускаем из виду последующие его шаги и опыт, который он получил.

Благодаря LTV можно:

— рассчитать реальный показатель ROI в зависимости от стоимости привлечения одного клиента;

— скорректировать в нужное русло стратегию удержания пользователей;

— настроить более эффективный таргетинг, систему обратной связи;

— выбрать подходящие поведенческие триггеры.

Больше о том, какие триггеры самые эффективные в продажах, читайте здесь.

Особенное значение метрика LTV приобрела за последние годы для мобильных приложений. Конечно все еще существует много споров о применении этого показателя в мобайле. Давайте попробуем развенчать и мифы о LTV, и посмотреть, как можно его эффективно использовать для мобильной рекламы.

Цена, цене рознь

В отличие от ARPU, который показывает среднюю выручку с одного пользователя за определенный промежуток времени, LTV — охватывает весь срок жизни пользователя и показывает сколько выручки он принес компании за все время. Естественно видна разница в значениях этих показателей, хотя и преследуют они схожие цели.

Метрика LTV очень сильно отличается в зависимости от самих пользователей. Тот, кто постоянно пользуется приложением, и тот, кто открыл его всего один раз будут иметь огромный разрыв. И если показатель ARPU их усредняет, то LTV такого себе позволить не может.

Существует несколько основных способов вычисления LTV. Однако некоторые из них, учитывая специфику, категорически не подходят при вычислении для мобильных приложений. Так, например, одним из самых простых способов расчёта, является формула на основании показателей оттока пользователей.

Но проблемой получения корректного LTV через это уравнение является то, что, учитывая цели продвижения в мобайле, она абсолютно бесполезна.

Самой правильной формулой подсчета пожизненной стоимости клиента принято считать фактическую или, как ее еще называют, историческую формулу.

LTV = (транзакция 1 + транзакция 2 + транзакция 3… + транзакция N) х долю прибыли в выручке.

Во-первых, такие расчеты основаны на чистой прибыли и показывают фактическую прибыль. И таким образом, в итоге вы получаете представление о более точных показателях рентабельности ваших клиентов. Во-вторых, не целесообразно использовать для мобильных приложений, из-за постоянного прироста новых пользователей.

Тем не менее, при разработке мобильной рекламной кампании, когда быстро нужно определить качество групп пользователей, чтобы эффективно настроить и оптимизировать бюджет, можно использовать прогнозируемое LTV и рассчитать, конечно с некоторой погрешностью, сколько потребуется потратить на одного пользователя. Вот тут и происходит основная путаница: оптимизация LTV в мобильной рекламе, это собственно не о стоимости.

Как можно использовать LTV для оптимизации РК мобильного приложения?

Действительно, как? Ведь мы только, что выяснили, что для рекламы мобильных приложений основные формулы не работают. Этого можно достичь путем отслеживания и анализа событий, которые происходят после установки пользователем приложения. Эти события могут быть отсортированы по следующим категориям жизненного цикла пользователя:

— Монетизация: совершение первой покупки в приложение.

— Виральность: пользователь отправил приглашение в приложение для друзей в FB. Виральность повышает показатели органического притока пользователей и скачиваний, что ведет к общему увеличению рентабельности кампании.

— Вовлеченность: завершение обучения пользования приложением, прохождение определенного уровня, если игра.

— Удержание: пользователь заходит в приложение на следующий день после установки.

Анализа этих событий, для каждой категории пользователей достаточно, чтобы адаптировать свои затраты под рентабельность пользователей. Основная задача рекламодателей определить, какие события актуальны именно для вашего приложения и являются показательными. То есть, какое из действий пользователя сигнализирует о том, совершит ли он покупку и соответственно стоит ли его учитывать при прогнозировании LTV. Плюс ко всему, не следует забывать об огромном разнообразии мобильных приложений и том, какие именно события могут играть решающую роль в принятие решения.