La valeur client ou Life Time Value : Kesako ?

3Déc - by Damien - 0 - In High Tech

La LTV est une prédiction du bénéfice net attribué à une relation continue entre le client et le produit. En fournissant une estimation courante du montant qu’un consommateur particulier est susceptible de dépenser pour cette application, LTV aide à définir les budgets marketing et garantit que les entreprises recherchent les utilisateurs les plus efficaces.

Si une entreprise peut prédire avec succès la valeur à vie d’un utilisateur, elle fournit aux spécialistes du marketing une bien meilleure base sur laquelle prendre des décisions, aidant une entreprise à maximiser l’efficacité de ses dépenses publicitaires. Le terme lui-même est également appelé valeur client ou LTV.

Comment la valeur client ou lifetime Value est-elle calculée ?

La lifetime value  est calculée en découvrant le taux de désabonnement moyen et les dépenses moyennes d’un utilisateur au cours d’une période spécifique afin de prédire ses dépenses globales dans une application. Tapdaq, un réseau publicitaire mobile, a créé une équation simple pour calculer la LTV : LTV = ARPU x 1/Churn

La formule calcule la valeur à vie d’un utilisateur en prédisant combien d’argent il gagnera au cours d’une période donnée (l’ARPU ou revenu moyen par utilisateur) et en fonction de son rendement (1/churn). Avec cette formule, vous pouvez tenter de prédire combien vaudra un utilisateur tout au long de son temps passé sur une application.

Pourquoi la LTV est-elle plus importante que d’autres mesures, comme l’ARPU ?

En soi, une métrique telle que l’ARPU ne vous indique que la valeur d’un utilisateur sur une période donnée. En le combinant avec la rétention, la valeur client ou lifetime value donne à un spécialiste du marketing un modèle approximatif qui peut être utilisé pour prédire la valeur future de l’utilisateur. Cela peut montrer qu’un utilisateur offre plus de valeur à long terme que les revenus moyens, ce qui permet au responsable marketing d’augmenter le budget de ses campagnes d’acquisition d’utilisateurs, lui donnant ainsi une meilleure chance d’acquérir des utilisateurs plus précieux.

Par exemple, supposons qu’une application ait un ARPU mensuel de 5 €. Pour en savoir plus, si le spécialiste du marketing arrête de calculer là-bas, il supposera que son coût par impression (ou CPI) ne pourrait atteindre que 4,99 € avant que les dépenses ne cessent d’être rentables, ce qui restreint les options d’acquisition.

Cependant, si le spécialiste du marketing est également en mesure de calculer que son taux de désabonnement est de 30 %, il peut connaître sa LTV : en conséquence, le spécialiste du marketing découvre qu’il peut dépenser jusqu’à 16,65 € pour acquérir un utilisateur : élargissant considérablement ses options d’acquisition.

Quels sont les principaux défis lorsqu’il s’agit de calculer la LTV ?

Le plus grand défi du calcul de la lifetime value est qu’il s’agit d’une métrique de prévision et non d’une valeur gravée dans le marbre. Essentiellement, LTV change à mesure que le comportement des utilisateurs évolue. Cela signifie que l’équation utilisée ci-dessus, bien qu’elle soit un modèle utile pour montrer comment la LTV est utilisée, est trop simpliste pour être utilisée avec précision à des fins de marketing mobile.

À titre d’exemple, supposons que 20 utilisateurs d’applications sur 100 conservent leur application pendant trois mois, mais que leur ARPU change soudainement au cours du dernier mois en raison d’une mise à jour infructueuse de l’application. Dans ce cas, le LTV utilisé pour calculer le coût de commercialisation pour eux était prévu comme étant trop élevé et peut changer le LTV futur. La plupart des calculs LTV contiennent une couche supplémentaire de mathématiques axées sur les prévisions, ce qui rend les calculs plus compliqués.

L’autre difficulté majeure dans le calcul de la LTV est d’appliquer la valeur aux utilisateurs individuels. Comme la plupart des applications sont capables de générer une base d’utilisateurs de milliers de personnes, il est difficile de personnaliser les dépenses marketing en fonction de la LTV de chaque utilisateur. Les spécialistes du marketing utilisant la LTV ici doivent diviser leurs utilisateurs en cohortes pour établir une LTV globale pour des types de comportements particuliers, car cela leur permet d’appliquer la LTV aux dépenses marketing avec beaucoup plus de succès.