Customer Lifetime Value Nedir? 

Customer Lifetime Value (Müşteri Yaşam Boyu Değeri- CLV) bir müşterinin bir işletmeye ömür boyu sağlayabileceği toplam gelir tahminidir. Customer Lifetime Value, bir müşterinin işletmeye olan değerini belirlemek ve işletmenin pazarlama stratejilerini geliştirmesinde kullanılır. CLV hesaplanırken birkaç faktör göz önünde bulundurulmalıdır. İlk olarak müşterinin belirli bir zaman diliminde ne sıklıkla satın alma işlemi yaptığına bakılmalıdır. Ortalama sipariş değerlerinin incelenmesi ve ortalama ne sıklıkla harcama yaptığı gözlenmelidir. Bu müşterinin ne kadar süre boyunca işletmeye sadık kalacağı veya tekrar satın alma yapacağı tahmin edilmelidir. Yeni bir müşteriyi kazanmak için yapılan maliyetlerin hesaplanması gerekecektir. Bu faktörler sayesinde bir müşterinin işletmeye sağladığı değerleri belirlemeye yardımcı olacaktır.  Müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak, işletmenin müşteri edinme, müşteri ilişkileri yönetimi ve işletmenin pazarlama stratejilerini geliştirme gibi unsurlarda yol gösterici olacaktır. Bu yüzden CLV ürün veya hizmet sunumunu optimize etmek için değerli bir araçtır. 

Customer Lifetime Value Neden Önemlidir?

Customer Lifetime Value, işletmeler için çok önemlidir. Çünkü bir işletmenin uzun vadeli başarı oranlarını gösterir ve işletmelere birçok avantaj sağlar. CLV sayesinde işletmelerin hangi müşterilerin daha fazla gelir getirdiğini ve hangi müşteriler daha fazla karlılık potansiyeline sahip olduğunu anlamalarına yardımcı olur. Böylelikle işletmeler pazarlama bütçesinin verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlamış olur. CLV, işletmelerin müşterilere odaklanmasına ve müşteri memnuniyetlerini artırmasını sağlar. Böylece oluşturulan sadık müşteriler, işletmenin uzun vadeli karlılığı artırabilir. Ayrıca CLV, işletmelerin uzun vadeli büyüme ve gelişme adımlarını oluşturmasına yardımcı olacaktır. Müşterilerden gelecek gelirleri anlamak işletmenin ilerleyen zamandaki kararlarını şekillendirecektir. Daha yüksek CLV’ye sahip müşterilere odaklanarak, işletmeler pazarlama bütçelerini daha verimli kullanabilirler. CLV, işletmelerde rekabet avantajı da sağlar. Müşteriye değer veren ve müşterilerle uzun vadeli ilişkiler kuran işletmeler rakiplerine göre daha başarılı olabilirler. Bu nedenlerden dolayı, işletmelerin müşteri yaşam boyu değerini anlaması ve buna göre yönetmesi sonucu daha fazla karlılık elde etmiş ve sadık müşterilere sahip olmuş olacaktırlar. 

READ  Dijital Pazarlama Dünyasında İz Bırakan Algoritma Güncellemeleri

Customer Lifetime Value Nasıl Hesaplanır?

Customer Lifetime Value (CLV) hesaplamak, müşterilerin işletmelere sağlayacağı toplam geliri tahmin ederek, işletmelerin bu sonuca göre pazarlama stratejilerini geliştirmesini sağlayacaktır.  Müşteri yaşam boyu değeri hesaplamak için öncelikle, müşterilerin işletmeye veya şirkete tahmini olarak ne kadar süre gelir getireceği hesaplanmalıdır. Bu tahmin geçmiş verilere dayanarak veya benzer işletmelerin veya şirketlerin deneyimlerine dayanılarak hesaplanabilir. Daha sonra her müşterinin ortalama olarak işletmeye veya şirkete sağladığı ortalama gelir hesaplanmalıdır. Bu belirli bir dönemde toplam gelirin, o dönemdeki müşteri sayısına bölünmesi sonucu elde edilir. Müşterilerin getirdiği gelirin yanı sıra, müşteri için sağlanan hizmet veya ürün maliyetlerinin hesaba katılması gerekir. Bu hesabı müşterinin getirdiği gelirin brüt kar payı ile ayarlanarak yapılabilir. Customer Lifetime Value hesaplaması her zaman kesin bilgiler sunmaz. İşletmelerin veya şirketlerin bu yöndeki tahminlerine bağlı olarak geliştirilen bir değerdir.

Customer Lifetime Value Modelleri Nelerdir?

Müşteri Yaşam Boyu Değeri (CLV) bir müşterinin bir şirkete veya işletmeye sağladığı toplam değerin bir ölçüsüdür. CLV modelleri, bir müşterinin potansiyel değerini tahmin etmek için kullanılan çeşitli analitik yöntemler içerir. Basit ileriye dönük olarak bilinen bu model, müşterinin satın alma davranışlarını temel alarak müşteri yaşam boyu değerini tahmin eder. Müşterinin gelecekteki satın almalarını tahmin ederken, müşterinin satın alma geçmişi ve davranışsal verileri gibi bilgilerini kullanılır.  Müşteri segmentasyonu ve RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizinde müşterileri belirli segmentlere ayırarak ve bu segmentlerin geçmiş alışveriş analizlerine dayanarak müşteri yaşam boyu değeri tahmin edilir. RFM analizinde ise müşterilerin ne sıklıkta satın alma yaptıkları, ne kadar yakın zamanda satın aldıkları ve toplamda ne kadar harcadıklarını değerlendirir. 

Müşteri Yaşam Döngüsü modelinde, şirketin veya işletmenin müşterilerin etkileşimlerinin başlangıçtan sona kadar takip etmesi sağlanır. Bu model, müşterilerin farklı aşamalarında hangi tür etkileşimlerde bulunduğunu anlamak için dönüşüm oranlarını ve sadakat programı katılımını göz önünde bulundurur. Markov zinciri modeli, müşterilerin bir ürün veya hizmet satın alma olasılıklarını dönemsel olarak tahmin etmek için kullanılır. Bu modelde müşterilerin gelecekteki satın alma olasılıklarını geçmiş verileri kullanılarak yapılır. İleri tahmin ve makine öğrenimi modellerinde ise müşterilerin gelecekteki satın alma davranışlarını tahmin etmek için karmaşık makine öğrenimi algoritmaları kullanılır. Bu algoritmalar genellikle büyük miktarda veriye dayanarak müşteri segmentasyonu öngörüsü ve kişiselleştirme gibi stratejileri geliştirmek için kullanılır. Bu farklı modeller, şirketlerin veya işletmelerin ihtiyaçlarına ve müşteri tabanı kaynaklarına bağlı olarak farklılık gösterebilir. Birçok şirket veya işletme farklı modelleri bir araya getirerek müşteri yaşam boyu değeri hesaplarında daha doğru tahmin elde etmek için kombine yaklaşımlar kullanırlar. 

READ  [İNFOGRAFİK] Yeni Yıl Dijital Pazarlama Kampanyalarınız için 9 Değerli İpucu