Beranda
Think
Topik
Nilai seumur hidup pelanggan
Diterbitkan: 4 September 2024
Kontributor: Teaganne Finn, Amanda Downie
Nilai seumur hidup pelanggan (CLV) adalah nilai total atau keuntungan dari pelanggan untuk bisnis selama keseluruhan hubungan mereka. Ini adalah salah satu metrik terpenting untuk melacak pengalaman dan nilai pelanggan.
Seperti namanya, CLV melihat betapa berharganya seorang pelanggan bagi organisasi secara keseluruhan, bukan hanya selama satu kali interaksi.
Metrik adalah kunci untuk memahami tingkat retensi pelanggan secara keseluruhan dan loyalitas pelanggan. Alih-alih melihat transaksi individu dengan bisnis, CLV mempertimbangkan semua transaksi potensial yang telah atau akan dilakukan pelanggan selama masa hidup pelanggan. CLV menggunakan informasi tersebut sebagai dasar untuk menghitung pendapatan pelanggan.
Ada dua cara untuk mengukur nilai seumur hidup pelanggan. Yang pertama adalah nilai seumur hidup pelanggan historis dan yang kedua adalah nilai seumur hidup pelanggan prediktif. CLV yang bersejarah melihat berapa banyak yang telah dibelanjakan oleh pelanggan lama pada bisnis tersebut. CLV prediktif adalah perkiraan berapa banyak yang mungkin dibelanjakan pelanggan.
CLV bersejarah lebih mudah dilakukan daripada CLV prediktif. CLV prediktif membutuhkan proses algoritmik yang melacak data historis dan menggunakannya untuk memprediksi durasi hubungan pelanggan dan nilainya secara keseluruhan. Meskipun perhitungannya sedikit lebih rumit, CLV prediktif dapat membantu organisasi melihat area mana dalam perjalanan pelanggan yang membutuhkan investasi lebih lanjut. Secara terpisah, model prediktif mempertimbangkan faktor-faktor seperti biaya akuisisi pelanggan (CAC) dan tingkat frekuensi pembelian rata-rata.
CLV—juga dikenal sebagai CLTV atau LTV—dapat membantu organisasi mengukur loyalitas pelanggan dan memahami berapa banyak churn yang terjadi secara rata-rata. Dengan memahami CLV, organisasi dapat lebih memahami kebutuhan pelanggan yang ada dan berinvestasi pada pelanggan setia mereka.
Melacak CLV memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan nilai-nilai nyata. Data yang dikumpulkan didasarkan pada faktor-faktor seperti berapa lama pelanggan biasanya membeli dari bisnis dan berapa banyak yang mereka belanjakan selama masa hubungan tersebut. Dengan memahami angka-angka ini, sebuah organisasi akan memiliki informasi yang lebih lengkap untuk membangun strategi yang berfokus pada pertumbuhan hubungan pelanggan dari waktu ke waktu.
Memahami CLV juga dapat meningkatkan kualitas produk dan layanan yang ditawarkan organisasi, membantu pengambilan keputusan organisasi secara keseluruhan, dan meningkatkan rata-rata umur pelanggan. CLV organisasi harus menjadi dasar untuk membentuk strategi bisnis secara keseluruhan, baik untuk terus berinvestasi dalam mempertahankan pelanggan atau fokus untuk mendatangkan pelanggan baru.
Dengan terus memantau data pelanggan dan perhitungan CLV, organisasi dapat menstabilkan arus kas dan membantu mencapai lebih banyak pertumbuhan, tingkat churn yang lebih rendah, dan keuntungan secara keseluruhan. Mengetahui metrik tidaklah cukup; mencapai nilai dari data membutuhkan organisasi untuk bertindak.
Skor Promotor Bersih (Net Promoter Score atau NPS) adalah metrik penting yang berfokus pada seberapa besar kemungkinan pelanggan merekomendasikan produk atau layanan. Tidak seperti model CLV, NPS mengukur loyalitas pelanggan melalui survei satu pertanyaan. CLV mempertimbangkan nilai total yang dibawa pelanggan atas seluruh hubungan dengan organisasi.
Di sisi lain, skor survei kepuasan pelanggan (CSAT) adalah metrik kepuasan pelanggan yang didasarkan pada momen tertentu dalam perjalanan pelanggan. CSAT secara langsung berkaitan dengan pendapatan dan titik kontak nyata untuk memahami nilai seumur hidup pelanggan.
CLV merupakan pengukuran krusial bagi suatu organisasi dan mengetahui nilai seumur hidup pelanggan saat ini dapat membantu mereka mengembangkan strategi yang tepat sasaran guna memastikan loyalitas merek dan mempertahankan margin laba yang baik.
Rumus dasar nilai seumur hidup pelanggan adalah:
CLV = (nilai pelanggan) x (rata-rata umur pelanggan organisasi)
Rumus ini memberi tahu organisasi tentang berapa nilai rata-rata pelanggan bagi bisnis di seluruh siklus hidup pelanggan. Ada persamaan yang lebih kompleks yang mungkin mempertimbangkan margin kotor dan biaya operasional.
Langkah pertama dari persamaan model CLV dasar adalah menemukan nilai pelanggan. Hal ini mengharuskan organisasi untuk menemukan biaya pembelian rata-rata dan tingkat frekuensi rata-rata pembelian pelanggan, kemudian mengambil kedua angka tersebut dan mengalikannya. Sebuah organisasi dapat menemukan informasi tersebut dengan melihat alat analisis e-commerce atau mengambil perkiraan. Cara lain adalah menerapkan CRM untuk membantu memastikan dan mengonfirmasi bahwa data akurat.
Langkah selanjutnya adalah menemukan jumlah rata-rata tahun pelanggan tetap aktif dibagi dengan jumlah total pelanggan, yang pada akhirnya akan menjadi masa hubungan pelanggan organisasi. Setelah organisasi memiliki kedua angka tersebut, maka organisasi dapat membuat perhitungan nilai seumur hidup pelanggan.
Menemukan nilai seumur hidup pelanggan akan menjadi lebih rumit atau tidak terlalu rumit tergantung pada ukuran organisasi, produk, dan model bisnisnya. Ada formula lain yang perlu dipertimbangkan ketika mendekati CLV, dan mungkin CLV perlu diperhatikan berdasarkan segmen pelanggan.
Identifikasi apa yang mendorong CLV tinggi dan gunakan informasi tersebut untuk menargetkan pelanggan bernilai tinggi melalui upaya pemasaran yang lebih baik, iklan berbayar, dan media sosial.
Identifikasi tindakan untuk membuat pelanggan yang kurang bernilai menjadi lebih bernilai. Ini mungkin melalui program loyalitas atau dukungan pelanggan yang ditingkatkan.
Kedai kopi
Ada berbagai contoh menghitung nilai seumur hidup pelanggan, tetapi salah satu contoh mudahnya adalah ilustrasi kedai kopi. Kedai kopi memiliki empat lokasi dengan penjualan rata-rata USD 5. Pelanggan umumnya adalah orang lokal yang berkunjung dua kali per minggu, 50 minggu per tahun, selama rata-rata lima tahun.
Rumusnya: CLV = USD 5 (penjualan rata-rata) x 100 (kunjungan tahunan) x 5 (tahun) = USD 2.500
Berlangganan Perangkat Lunak sebagai Layanan (SaaS)
Dalam contoh ini 1, seorang desainer UX menggunakan layanan berlangganan yang memiliki beberapa paket harga, tetapi rata-rata pelanggan menghabiskan USD 20 per bulan. Pelanggan biasanya berlangganan selama empat tahun dan menggunakan model pembayaran bulanan.
Rumusnya: CLV= USD 20 (penjualan rata-rata) x 12 (pembelian tahunan) x 4 (tahun) = USD 960
Dealer mobil
Dealer mobil adalah contoh bisnis yang baik dengan jumlah penjualan rata-rata yang lebih tinggi, tetapi volume pembelian yang lebih rendah. Pelanggan A membeli mobil baru seharga USD 40.000 setiap lima tahun. Berdasarkan pengeluaran pelanggan dan frekuensi pembelian, Pelanggan A loyal terhadap merek dan terus membeli mobil selama 15 tahun.
Rumusnya: CLV= USD 40.000 (penjualan rata-rata) x 0,2 (pembelian tahunan) x 15 (tahun) = USD 120.000
Membangun program loyalitas
Program penghargaan sudah semakin populer dan efektif. Dengan menawarkan diskon dan fasilitas, bisnis memotivasi pelanggan untuk terus datang kembali. Jenis pendekatan ini dapat mendorong CLV yang lebih tinggi dan memberi pelanggan kesempatan untuk menyebarkan pesan positif.
Contoh: Sebuah perusahaan menawarkan kode diskon kepada pelanggan jika mereka mencapai jumlah pembelanjaan tertentu. Hal ini membuat pelanggan merasa istimewa dan dihargai, sekaligus membuat mereka terus berbelanja.
Meningkatkan nilai pesanan rata-rata
Salah satu cara untuk meningkatkan CLV rata-rata organisasi adalah dengan membuat pelanggan membelanjakan lebih banyak untuk barang dan jasa. Strateginya mungkin dengan menawarkan pengiriman gratis atau bonus kepada pelanggan yang mencapai jumlah pengeluaran tertentu. Jenis insentif ini dapat menarik pelanggan yang paling berharga untuk membelanjakan lebih banyak dalam satu kali pembelian, kembali lagi untuk pembelian pada masa mendatang, dan mendorong mereka untuk membagikan bonus tersebut kepada pelanggan baru.
Contoh: Ketika pelanggan membeli barang secara online, bisnis dapat menawarkan pengiriman gratis setelah jumlah pembelanjaan tertentu. Hal ini dapat mendorong pelanggan untuk menambahkan lebih banyak barang yang mereka sukai dan menyelesaikan pembelian untuk mendapatkan hadiah pengiriman gratis.
Menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi
Masukan pelanggan telah menunjukkan bahwa pembeli menginginkan pengalaman yang dipersonalisasi secara real-time. Organisasi harus bertujuan untuk menetapkan segmentasi pelanggan berdasarkan riwayat pencarian, perilaku pembelian, dan titik data lainnya untuk mempertahankan pelanggan terbaik.
Contoh: Saat pelanggan menjelajah online, hasil pencarian dapat menyelaraskan dengan riwayat pembelian pelanggan dan menyoroti diskon untuk produk favorit atau barang baru yang kemungkinan besar akan mereka beli.
Menyederhanakan pengalaman pelanggan
Selain menciptakan pengalaman berbelanja yang dipersonalisasi, pelanggan juga menginginkan pengalaman yang efisien di mana pun mereka membeli produk atau layanan. Pelanggan datang dari beberapa titik kontak dan mengharapkan pengalaman omnichannel yang mulus.
Contoh: Seorang pelanggan melihat tawaran iklan di platform media sosial. Ketika mereka mengklik tautan, merek dan pesan yang muncul harus mencerminkan apa yang ada di iklan. Dan jika pelanggan membutuhkan dukungan dalam pembelian, agen dukungan pelanggan harus mengetahui penawaran dari iklan.
Optimalkan proses orientasi
Beberapa organisasi menawarkan produk atau layanan yang, setelah dibeli, pelanggan dibiarkan mencari tahu sendiri cara menggunakannya. Sebuah organisasi harus memastikan bahwa mereka tidak meninggalkan pelanggannya dan harus menerapkan langkah pascapembelian. Has ini mengembangkan hubungan pelanggan yang lebih baik dari waktu ke waktu.
Contoh: Setelah pelanggan melakukan pembelian, penting bagi perusahaan untuk melanjutkan pengiriman pesan. Harus ada komunikasi yang jelas tentang segala hal mulai dari perkiraan pengiriman dan pengaturan hingga layanan dukungan dan kebijakan pengembalian.
Meningkatkan layanan pelanggan
Organisasi dapat melihat nilai CLV turun drastis dengan layanan pelanggan yang buruk. Mereka harus fokus untuk membuat setiap interaksi menjadi positif untuk membantu memastikan loyalitas pelanggan, baik untuk sentimen jangka pendek maupun jangka panjang.
Contoh: Sebuah organisasi harus melatih tim dukungan pelanggan terkait semua aspek interaksi pelanggan, termasuk komunikasi dan pemecahan masalah. Dan mereka harus memiliki pengetahuan yang mendalam tentang barang atau jasa yang mereka dukung.
Menggunakan dukungan omnichannel
Pelanggan mencari bantuan kapan saja, dari mana saja yang nyaman bagi mereka. Organisasi perlu menawarkan opsi dukungan omnichannel termasuk telepon, email, dan platform media sosial. Jalur yang lebih mulus untuk mendukung kapan saja, di mana saja sering kali menghasilkan sentimen pelanggan yang lebih tinggi dan retensi pelanggan.
Contoh: Perusahaan harus mengimplementasikan chatbot ke dalam strategi dukungan pelanggan mereka untuk mempercepat waktu respons dan memberikan dukungan 24/7.
Melakukan upselling dan upselling
Sebuah organisasi mungkin mempertimbangkan upselling kepada pelanggan yang sudah ada daripada mendatangkan pelanggan baru. Jenis strategi ini mungkin memerlukan strategi pemasaran yang mengajak pelanggan untuk membeli barang yang lebih mahal atau beberapa produk atau layanan sekaligus.
Contoh: Seorang pelanggan mungkin melihat produk yang merupakan model dasar. Sebuah organisasi mungkin menyarankan versi yang ditingkatkan dengan menyoroti manfaat tambahan dan penghematan biaya jangka panjang.
Sederhanakan lanskap data yang kompleks dengan IBM watsonx.data dan optimalkan beban kerja data yang terus bertambah.
Latih, validasi, lakukan tuning, dan terapkan model AI dengan IBM watsonx.ai AI studio.
Memanfaatkan teknologi terbaik di kelasnya untuk mendorong transformasi di seluruh siklus hidup pelanggan dengan keahlian yang mendalam.
Seiring meningkatnya permintaan konten, organisasi perlu membuat lebih banyak konten dengan kecepatan yang lebih cepat untuk mendorong pengalaman tepat waktu.
Demo interaktif ini mengeksplorasi pengalaman uji coba di mana pengguna akan mengikuti Amelia sang Teknisi Data saat ia memulai dengan watsonx.data.
Cogniware bermitra dengan IBM untuk merevolusi analisis data tidak terstruktur dan menyelidiki penipuan dan kejahatan terorganisir.
Demo ini mengeksplorasi pengalaman uji coba watsonx.ai dari kacamata ilmuwan data saat ia memulai.
Dengan berfokus pada CX yang baik, bisnis dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan mendorong interaksi pelanggan yang lebih bermakna.
Strategi retensi pelanggan yang efektif harus mendukung perusahaan untuk mempertahankan pelanggan setia dan mendatangkan pelanggan baru.
Catatan kaki
1 Apa yang dimaksud dengan nilai seumur hidup pelanggan (CLV) (tautan berada di luar IBM.com), Forbes, 14 Juni 2024