LTV qanday hisoblanadi: oddiy formuladan ehtimoliy modellargacha

Ikki internet kompaniyasi bir xil yoʻl tutdi: yangi mijoz jalb qilishga katta pul sarfladi. 2002 yil martida onlayn broker Ameritrade bir mijozga deyarli 203 dollar sarflagan, mijoz esa yiliga 201,56 dollar yalpi foyda bergan. Shunday qilib xarajat bir yilning oʻzida qaytgan. Saqlanish 95 foiz atrofida turgani uchun mijozning umr boʻyi qiymati jalb qilish xarajatidan taxminan 5,5 baravar katta chiqqan. CDNow esa 1998–2000 yillarda bir mijozga 30 dan 55 dollargacha sarflagan, yiliga atigi 10–20 dollar yalpi foyda olgan va mijozlarining faqat 51–68 foizini saqlab qolgan. Mualliflar hisobiga koʻra, faqat eng qulay raqamlar olinganda bu sarf zoʻrgʻa oqlanardi. Kompaniyani 2000 yil iyulida Bertelsmann sotib oldi.

LTV nima va u nimani oʻlchamaydi

LTV, yaʼni mijozning umr boʻyi qiymati, bitta mijozdan kelajakda olinadigan pul oqimining bugungi qiymatidir. Gap kelajak haqida: Fader, Hardie va Lee taʼkidlaydiki, koʻp tadqiqotlar mijozning oʻtgan davrdagi foydaliligini hisoblab, uni LTV deb atab kelgan. Barcha mijozlar LTV larining yigʻindisi esa mijoz kapitali, inglizcha customer equity, deyiladi. Kumarning sharhi bu tushunchalarni, oʻlchash usullarini va ularni korxonalarga hamda oddiy xaridorlarga sotishda qoʻllashni bir joyga yigʻadi.

Pulning vaqt qiymati bor: kelasi yilgi 100 birlik bugungi 100 birlikdan kamroq baholanadi, shuning uchun hisobga diskont stavkasi kiritiladi. Manbalardagi misollarda u 12 va 10 foiz.

Eng oddiy hisob: foyda, saqlanish va diskont

Mijoz har yil bir xil foyda keltirsin va har yili bir xil ulushi qolsin deylik. Shunda hisob bitta koʻpaytmaga keladi: LTV = m × r / (1 + i − r). Bunda m yillik yalpi foyda, r yil davomida qolgan mijozlar ulushi, i diskont stavkasi. Kasr mijozdan necha yillik foyda kutish mumkinligini koʻrsatadi va Gupta bilan Lehmann uni foyda koʻpaytuvchisi, inglizcha margin multiple, deb ataydi. Foyda birinchi marta keyingi yil oxirida keladi deb olinadi, shuning uchun jalb qilish paytidagi xarid hisobga kirmaydi. Kitobdagi koʻpaytuvchilar aynan shu kasrdan chiqadi: 95 foiz saqlanish va 12 foiz diskontda 5,59, 70 foizda 1,67.

Gipotetik misol. Yillik yalpi foyda 100 birlik, diskont 12 foiz. Saqlanish 80 foiz boʻlsa, koʻpaytuvchi 0,8 / 0,32 = 2,5, LTV esa 250 birlik. Jadvalda boshqa saqlanish darajalari berilgan.

Jadvaldan ikki narsa koʻrinadi. Birinchisi, saqlanish bilan qiymat orasidagi bogʻliqlik toʻgʻri chiziq emas: saqlanish 70 foizdan 90 foizga koʻtarilsa, qiymat 167 dan 409 gacha, taxminan 2,5 baravar oshadi. Ikkinchisi, bu formula bilan odatiy xato osongina qilinadi. Saqlanish 80 foiz boʻlsa, mijoz oʻrtacha besh yil qoladi, demak besh yillik foydani qoʻshib chiqamiz, deb oʻylash tabiiy. Bunday hisob 360 birlik beradi, aniq formula esa 250, yaʼni xato 44 foiz. Sabab shuki, mijozlar bir vaqtda ketmaydi. Biri birinchi yildayoq ketadi, biri oʻn yil qoladi, oʻrtacha umrga qurilgan hisob esa bu farqni yoʻqotib yuboradi. Bu tahririyat izohi.

Ikki dunyo: shartnomali va shartnomasiz biznes

Formula mijoz qachon ketganini bilsangizgina ishlaydi. Fader va Hardie buni ikki gapni yonma-yon qoʻyib koʻrsatadi. Vodafone Buyuk Britaniyada oylik toʻlovli 7,3 million mijozi borligini yozgan, Amazonning moliya direktori esa soʻnggi bir yilda buyurtma bergan 76 milliondan ortiq faol hisob haqida gapirgan. Birinchi son aniq, chunki aloqa operatorining mijozi shartnomani bekor qilmaguncha mijoz boʻlib qoladi. Ikkinchisi shartli. Oxirgi buyurtma 366 kun oldin boʻlsa, odam mijoz emasmi, 364 kun oldin boʻlsa-chi? Chegarani toʻqqiz oyga tushirsangiz, baza kichrayadi, haqiqat esa oʻzgarmaydi.

Birinchi holat shartnomali, ikkinchisi shartnomasiz deyiladi. Mualliflar bu farqni asosiy deb biladi: shartnomali biznes uchun yaratilgan modelni shartnomasiz biznesda qoʻllash mutlaqo notoʻgʻri, aksi ham shunday. Demak, 80 foiz saqlanishni qidirishdan oldin bitta savol turadi: doʻkon yoki xizmat ketgan mijozni koʻra oladimi?

Saqlanish yildan yilga bir xil qolmaydi

Shartnomali biznesda ham oddiy formula bitta saqlanish koʻrsatkichiga tayanadi, haqiqiy kogortalarda esa u oʻzgaradi. Fader va Hardie nomi aytilmagan obuna biznesining ikki segmentini tahlil qilgan. Oddiy segmentda mijozlarning 63,1 foizi birinchi yildan keyin qolgan, ettinchi yilda esa oʻsha yilgi saqlanish 92,0 foizga yetgan. Mualliflar buni mijoz vaqt oʻtgan sari sodiqroq boʻlgani deb emas, saralanish natijasi deb izohlaydi: tez ketadiganlar avval ketadi, qolganlar kam ketadigan odamlar boʻlib chiqadi. Bu hisobga bevosita tegadi. Bitta oʻrtacha saqlanish bilan hisoblash mijozlar bazasining qiymatini kam baholaydi, mualliflar hisobiga koʻra odatiy sharoitda taxminan 25 dan 50 foizgacha.

Shartnomasiz biznes: kim hali ketmagan

Onlayn doʻkon, kitob doʻkoni yoki kafe kabi biznesda mijoz jim ketadi. Uzoq vaqt xarid qilmagan odam ketdimi yoki shunchaki pauza qilyaptimi, buni hech kim bilmaydi, faqat ehtimol haqida gapirish mumkin. Bunday biznes uchun 1987 yilda Pareto/NBD modeli taklif qilingan edi, ammo uni hisoblash qiyin edi. Fader, Hardie va Lee 2005 yilda soddaroq variantni, BG/NBD ni, ishlab chiqdi: parametrlarini Excelning oʻzida topish mumkin, natijalar esa deyarli bir xil.

Modelning hikoyasi sodda. Faol mijoz tasodifiy vaqtlarda xarid qiladi, har xariddan keyin esa maʼlum ehtimol bilan butunlay ketadi. Xarid tezligi ham, ketish ehtimoli ham odamdan odamga farq qiladi. Har mijoz uchun uchta son yetarli: nechta xarid qilgani, oxirgisi qachon boʻlgani va kuzatuv davri qancha ekani. Xaridlarning aniq sanalari kerak emas.

Mualliflar modelni CDNOW onlayn musiqa doʻkoni maʼlumotida sinadi. 1997 yil birinchi choragida birinchi marta xarid qilgan 23 570 mijoz 1998 yil iyuniga qadar kuzatildi, tahlil uchun esa ularning oʻndan biri, 2 357 nafari, olindi. Model dastlabki 39 haftadagi xaridlarga moslashtirildi va keyingi 39 haftani bashorat qildi.

Eng qiziq natija jim mijozlarda chiqdi. 2 357 kishidan 1 411 tasi dastlabki 39 haftada bir marta ham qayta xarid qilmagan. Shunga qaramay, ular keyingi 39 haftada 334 ta xarid qilgan, bu butun prognoz davridagi xaridlarning 18 foizi. BG/NBD bu guruhdagi har kishi uchun 0,23 xarid kutgan, haqiqiy oʻrtacha 0,24 boʻldi, eski Pareto/NBD esa 0,14 degan edi. Butun guruh boʻyicha ikkala model amaldagi xaridlardan deyarli farq qilmagan. Demak, bir necha oy xarid qilmagan mijozni yoʻqolgan deb hisoblash, hajmi katta guruhni xato chiqarib tashlashga olib keladi.

Xarid summasi: ikkinchi model

BG/NBD faqat xaridlar sonini bashorat qiladi, LTV uchun esa xarid summasi ham kerak. Odatda unga gamma-gamma deb ataladigan ikkinchi model qoʻshiladi: u har xaridning oʻrtacha summasini mijoz boʻyicha baholaydi. Fader, Hardie va Lee xaridlar oqimi modelini shu summa modeli bilan CDNOW mijozlari kogortasida sinab, teng qiymat chiziqlari gʻoyasini taklif qildi. Bu chiziq tarixi har xil, ammo kelajakdagi qiymati oʻxshash mijozlarni bir guruhga yigʻadi.

Usulning shartlari bor. Gamma-gamma xarid summasi xarid chastotasiga bogʻliq emas deb faraz qiladi. Ochiq kutubxona hujjatlari buni oldindan tekshirishni maslahat beradi: CDNOW misolida bogʻliqlik koeffitsiyenti 0,05 chiqqan, hujjat 0,3 dan pastni kutadi. Yana bir shart: kelgusi marketing oʻtmishdagidek boʻladi, deb faraz qilinadi. Reklama strategiyasini keskin oʻzgartirsangiz, bashorat eskiradi.

Qaysi usul qachon yaroqli

Quyidagi jadval yuqoridagi manbalardan chiqarilgan tahririyat xulosasi, rasmiy tasnif emas. Tanlov ikki narsaga bogʻliq: ketish koʻrinadimi va qancha tarix bor.

Maʼlumot kam boʻlsa, eng halol yoʻl bashorat emas, kuzatishdir. Gipotetik misol: yanvarda 200 ta yangi mijoz keldi. Ular 12 oy ichida jami 9 000 birlik yalpi foyda keltirdi, yaʼni bir mijozga 45 birlik. 24 oyda jami 13 000 birlikka yetdi, bir mijozga 65. Bu son toʻliq LTV emas, faqat kuzatilgan qismi, ammo u bashorat emas, kassaga tushgan foyda. Model bashorati bilan shu kuzatilgan raqam orasidagi farq qancha katta boʻlsa, modelga shuncha ehtiyotkorlik bilan qarash kerak. Bu tahririyat xulosasi.

Amalda nima qilish mumkin

Quyidagi qadamlar manbalardan chiqarilgan tahririyat xulosasi:

1. Avval biznes turini aniqlang: ketgan mijoz koʻrinadimi? Javobga qarab formula yoki xaridlar modeli tanlanadi.
2. Mijozlarni kelgan oyi boʻyicha kogortalarga boʻling. Mualliflar modelni har kogortaga va jalb qilish kanaliga alohida qoʻllashni tavsiya qiladi.
3. Tushumni emas, yalpi foydani oling. Diskont stavkasini yozib qoʻying va natijada koʻrsating.
4. Hisobni oʻtgan davrda sinang: maʼlumotni ikkiga boʻling, birinchi yarmida moslashtiring, ikkinchisida bashorat bilan haqiqatni solishtiring.
5. Jim mijozlar guruhini alohida tekshiring. Eng katta xato odatda aynan shu yerda chiqadi.
6. LTV ni jalb qilish xarajati bilan solishtirishdan oldin xarajat qamrovini aniqlang. Bu haqda CAC maqolasida yozilgan.

LTV ni bir marta hisoblab qoʻyish yetarli emas. Saqlanish, oʻrtacha summa va reklama tarkibi oʻzgaradi, shuning uchun hisob har chorakda yangi kogortalar bilan qayta tekshirilishi kerak.