LTV Hesaplama

En yaygın kullanılan LTV formülü, kullanıcı başına ortalama geliri brüt kâr marjıyla çarpar ve ardından müşteri kaybı oranına böler.

Müşteri kaybı oranına bölmek, matematiksel olarak ortalama yaşam süresiyle çarpmaya eşdeğerdir; bu nedenle bu tek satır geliri, kârlılığı ve elde tutmayı birlikte ifade eder.

Bir yayın hizmetinin ayda 12 ücret aldığını, %70 brüt kâr marjıyla çalıştığını ve her ay abonelerinin %4'ünü kaybettiğini varsayalım.

Bu değerleri formülde yerine koyduğunuzda, edinme maliyetiyle doğrudan karşılaştırabileceğiniz açık ve gerekçelendirilebilir bir LTV elde edersiniz.

ARPU ve müşteri kaybı aynı zaman birimini kullanmalıdır. Aylık ARPU ile yıllık müşteri kaybını karıştırmak, son derece hatalı sonuçlar üretir.

Abonelik ürünleri için aylık dönem doğaldır. Perakende için satın almalar düzensiz olduğundan yıllık dönem genellikle daha uygundur. Bir birim seçin ve her girdide tutarlı biçimde uygulayın.

Abonelik tabanlı olmayan işletmeler LTV'yi satın alma davranışından hesaplar: ortalama sipariş değeri, satın alma sıklığı ve müşteri yaşam süresi.

Bu yaklaşım, yinelenen bir ücretin olmadığı; yalnızca tekrarlanan isteğe bağlı satın almaların gerçekleştiği e-ticaret ve perakende işletmelerine uygundur.

Uzun süre kalan müşteriler için gelecekteki marj bugünkü değere indirgenmelidir. Düzeltilmiş formül, devam eden marjı müşteri kaybı oranı ile iskonto oranının toplamına böler.

Bu yöntem, özellikle müşterilerin yaşam süreleri iki veya üç yılı aştığında, finans ekiplerinin daha güvenilir bulduğu daha temkinli bir LTV üretir.

Tek bir formül kullanmak yerine kohort analizi, aynı ayda kazanılan müşteri gruplarını izler ve zaman içindeki birikimli marjı grafiğe döker.

Eğri genellikle önce hızla yükselir, ardından yataylaşır. Yataylaşan kuyruğun dışa doğru tahmin edilmesi, tek bir müşteri kaybı varsayımı yerine gerçek davranışa dayanan ampirik bir LTV sağlar.

Gerçek müşteri kaybı nadiren sabittir. Yeni müşteriler en hızlı şekilde kaybedilirken kalan müşteriler giderek daha sadık hâle gelir; bu nedenle sabit bir müşteri kaybı oranı uzun vadeli değeri olduğundan düşük tahmin eder.

Hayatta kalma eğrileri veya aya göre elde tutma tabloları bu yapıyı yakalar. Her dönemin marjının, o dönemde hayatta kalan müşterilerle çarpılması daha doğru bir toplam verir.

İleri düzey ekipler satın alma sıklığı için BG/NBD, harcama değeri içinse Gamma-Gamma gibi olasılıksal modeller kullanır.

Bu istatistiksel modeller her müşteri için hâlen aktif olma olasılığını ve beklenen gelecekteki işlemlerini tahmin eder; böylece tek bir ortalama yerine bireysel LTV tahminleri üretir.

Formüle dayalı LTV'yi her zaman geçmiş kohort verileriyle karşılaştırarak kontrol edin. Formül 400 tahmin ediyor, ancak hiçbir kohort şimdiye kadar 250'yi aşmadıysa girdiler yanlıştır.

Yaygın nedenler, iyimser müşteri kaybı varsayımları ve marj yerine gelirin kullanılmasıdır. İnandırıcı bir LTV bu karşılaştırmadan başarıyla geçer.

Hesaplandıktan sonra LTV, hedef CAC'yi belirler. LTV'yi hedeflediğiniz LTV:CAC oranına bölmek, kârlı müşteri kazanımı için ödenebilecek en yüksek maliyeti verir.

LTV 210 ise ve 3:1 oranı istiyorsanız CAC üst sınırınız 70 olur. Teklifler, bütçeler ve kanal seçimleri bu tek türetilmiş sınırdan kaynaklanır.

Her LTV rakamı ancak varsayımları kadar iyidir. Zaman aralığını, marj kaynağını, müşteri kaybı tanımını ve iskonto oranını rakamın yanında kaydedin.

Bu şeffaflık, ekiplerin ürünler ve zaman arasında LTV'yi karşılaştırmasını sağlar ve girdilerde yapılan sessiz değişikliklerin metriği fark edilmeden şişirmesini önler.

Standart abonelik LTV formülünü uygulayın.

Temel formül, tutarlı zaman birimleriyle ARPU x marj x (1 / müşteri kaybı oranı) şeklindedir. İşleme dayalı işletmeler bunun yerine AOV, sıklık ve yaşam süresini kullanır.

Uzun yaşam süreleri için iskonto oranı ekleyin, sonuçları kohort eğrileriyle doğrulayın ve her varsayımı belgeleyin. Olasılıksal modeller bunu müşteri başına LTV'ye genişletir; sonraki ders bu değeri segmentasyon için kullanır.