Moderne markedsføringsledelse – slik vi foreleser det på BI - består av tre pilarer: markedsføringsteori, statistikk/metode, og økonomi. Jeg får fra tid til annen spørsmål fra ledere og markedsførere om hvordan de kan estimere kundenes livstidsverdi (KLV) uten å besitte for store matematikk eller statistikk-kunnskaper.
I dette innlegget prøver jeg å imøtekomme dette ønsket med å illustrere en beregningsmetode av KLV som lever opp til slagordet ”Better roughly right than excactly wrong!”. Jeg tar utgangspunkt i en konsumenttjeneste – for eksempel kjøp av kaffe fra en kaffekjede, men tilnærmingen kan anvendes på alle kontekster som har en repetitiv kjøpsatferd..
Tilnærmingen består av to faser. 1) Beregn gjennomsnittet av sentrale variabler og 2) estimering av kundens livstidsverdi (KLV).
Fase 1: Beregne gjennomsnittet av sentrale variabler.
Hva er kundenes gjennomsnitt kjøp per besøk?
Fase 2: Estimering av kundens livstidsverdi.
Her må vi introdusere noen sentrale variabler samt gjøre en antakelse om konstante verdier (tallene er tilfeldig valgt).
t = gjennomsnittlig livslengde på kundeforholdet = 20 år
r = kundenes gjennomsnittlige gjenkjøpsrate = 75%
p = profittmargin pr kunde = 21,3%
i = diskonteringsfaktoren = 10%
m = gjennomsnittlig bruttomargin pr kunde over livsløpet = 21,3% (p) x [(52 uker) x 24,3 (a) x 20 (t)] = USD 5382,94.
Det finnes ulike måter å estimere kundens livstidsverdi (KLV) – mer eller mindre avanserte. Forskning viser at metoder som på en eller annen form benytter nåverdiberegning, er de mest robuste. Nedenfor benytter jeg tre enkle estimeringsmetoder og beregner gjennomsnittet av disse igjen. Tanken er at det mest riktige svaret ligger et sted mellom ytterpunktene. Jeg benytter hele tiden notasjonene og tallene fra fase 1 og fase 2.
Fase 2 gir KLV som en total av gjennomsnittet for et tilfeldig utvalg av kunders kjøpsatferd. Men noen ganger er det verdifullt å bryte tallene ned i segmenter. Man bør derfor anstrenge seg på å estimere gjennomsnittet av flere kundetyper for å finne frem til KLV for en gjennomsnittskund i forhold til en god lønnsom kunde. En slik analyses kan gi deg viktig informasjon med hensyn til 1) hvordan allokere midler slik at flere kan bli gode lønnsomme kunder eller 2) hvor mye du er villig til å betale for å tilegne deg en god lønnsom kunde.
Dersom gjennomsnittlig KLV for en ordinær kunde er USD 8.000 og tilsvarende USD 10.000 for en god lønnsom kunde, er forskjellen USD 2.000 i KLV. Forskning har vist at å investere i kundetilfredshet ofte er knyttet til kundelønnsomhet. En marginal økning i gjenkjøpsraten kan gi store effekter på kundelojaliteten og kjøpsatferden. Om vi sier at gjennomsnittlig kundetilfredshet er 82%, vet vi at denne består av noen som er svært fornøye og noen som ikke er fornøyde. La oss si at dette er 27% fornøyde, 11% misfornøyde og 62% svært fornøyde.
Spørsmålet er da: hvor mye må jeg investere for å gjøre deler av de misfornøyde fornøyd kontra deler av de fornøyde svært fornøyd og hvilken endring i gjenkjøpsraten følger av dette? Svaret er ikke åpenbart da vi må se på ulike funksjonssammenhenger mellom tilfredshet og endring i gjenkjøpsrate for de ulike gruppene. Vil en endring i tilfredshet ha størst effekt på gjennkjøpsraten for den første eller andre gruppen og hva vil det koste?
På sammen måte som man kan analysere hvor man bør investere for å bedre gjenkjøpsraten, kan man analysere hvilken kanal er mest effektiv for å rekruttere nye lønnsomme kunder. I sum handler det om hvor mye man investerer for å tiltrekke seg nye kunder, med hvilken respons, og hvilket kjøpsmønster etablerer de? Ledelsesutfordringen blir da hvordan kan man investere for å endre dette slik at KLV blir høyere?
Svaret ligger i en dyp forståelse av markedsføringsteori ispedd statistikk/metodekunnskap og evne til å regne på økonomiske konsekvenser.
Ingen kommentarer:
Legg inn en kommentar