Como prever e otimizar o Customer Lifetime Value (CLV) com IA

As empresas estão cada vez mais recorrendo a estratégias baseadas em dados para otimizar suas operações. A previsão do valor da vida útil do cliente (Customer Lifetime Value - CLV) com inteligência artificial fornece informações valiosas para a tomada de decisões informadas. Prever com precisão o valor do cliente permite que as empresas aloquem recursos de forma eficaz, personalizem campanhas de marketing e melhorem a experiência do cliente.

Leia nosso artigo para descobrir:

• Como calcular o CLV?
• Por que a previsão do CLV é importante para a fidelidade do cliente?
• Qual é o papel da IA na previsão do CLV?

O que é o Customer Lifetime Value (CLV)?

O valor da vida útil do cliente (Customer Lifetime Value - CLV) é o lucro líquido projetado que um cliente gera para uma empresa ao longo de todo o seu relacionamento ou durante um período específico, considerando fatores como compras repetidas, indicações e aumento dos gastos. O cálculo preciso do CLV geralmente requer dados históricos, pois é difícil determinar o valor exato de um novo cliente.

O CLV é uma das métricas mais importantes para avaliar a rentabilidade do cliente, orientar iniciativas estratégicas de marketing e informar a segmentação de clientes para campanhas personalizadas e programas de fidelidade. Além disso, esse KPI é essencial para calcular o ROI do programa de fidelidade.

Como calcular o CLV?

Você pode estimar o CLV usando a fórmula mais popular:

CLV = Valor médio de compra × Frequência de compra × Tempo de vida do cliente

Há diversas fórmulas para calcular o Customer Lifetime Value (CLV), cada uma com suas particularidades e aplicações específicas. Embora esses cálculos possam ser ajustados às necessidades do seu negócio, apresentamos a seguir um dos métodos mais utilizados, baseado na taxa de retenção de clientes e o tempo de vida útil.

A taxa de retenção de clientes mede a porcentagem de clientes que continuam seu relacionamento com uma empresa durante um período específico. É calculada da seguinte forma:

Taxa de Retenção de clientes = [(Total de clientes no final do período - Novos clientes) / Total de clientes no início do período] * 100 

A taxa da vida útil do cliente representa a duração média de um relacionamento com o cliente. É derivada da taxa de retenção usando a seguinte fórmula:

Taxa da vida útil do cliente = 1 / (1 - Taxa de retenção de clientes)

De acordo com a Gartner, o CLV está entre as cinco principais métricas de marketing para 25% dos profissionais de marketing. A disponibilidade de dados tornou o cálculo do CLV uma prática padrão em todos os setores. Essa métrica é agora considerada essencial para compreender o valor do cliente e impulsionar o crescimento dos negócios.

Por que o CLV é importante?

Prever o valor da vida útil do cliente (CLV) pode ajudá-lo a:

• Entender o valor a longo prazo de um cliente. Isso pode ajudar nas decisões em toda a sua empresa, desde marketing e vendas até atendimento ao cliente pós-venda e operações comerciais.
• Melhorar a satisfação e a fidelidade dos clientes. Ao compreender o valor vitalício dos seus clientes, você pode adaptar seus esforços de marketing e suporte para reter seus clientes mais valiosos.
• Tomar melhores decisões sobre como alocar recursos. Identifique os clientes mais lucrativos para concentrar totalmente os esforços de marketing e vendas na aquisição e retenção desses tipos de clientes.
• Aumentar a receita ao longo do tempo. Compreender o valor da vida útil do cliente significa que pode identificar oportunidades de venda adicional e venda cruzada aos seus clientes existentes.
• Melhorar seus produtos e serviços. O valor da vida útil do cliente muda com o tempo. Com esses dados, você pode melhorar facilmente suas ofertas.
   

Criando fidelidade do cliente com previsão de CLV

Criar fidelização de clientes a partir da previsão do CLV é uma ferramenta poderosa para promover a fidelização. Ao prever com precisão os rendimentos que um cliente irá gerar ao longo da sua relação com uma empresa, facilita o processo de criação de estratégias de fidelização eficazes.

Segmentação CLV

Prever a sua base de clientes é fundamental para fidelizá-los. A segmentação CLV permite às empresas identificar clientes de alto valor e adaptar as estratégias às suas necessidades específicas. Dividir os seus compradores em segmentos baseados no CLV pode aumentar a sua receita global e a rentabilidade.

Aproveitando os dados do CLV e sua trajetória prevista, as empresas podem criar programas de fidelidade altamente personalizados que ressoam com diferentes segmentos de clientes. Por exemplo, clientes que apresentam uma tendência crescente de CLV, independentemente de seu valor atual, podem ser priorizados para receber recompensas exclusivas, acesso antecipado a produtos ou recomendações personalizadas para nutrir seu potencial. Por outro lado, clientes com um CLV estável ou em declínio podem se beneficiar de recompensas em níveis ou incentivos por indicação para estimular o aumento dos gastos.

Retenção proativa de clientes com CLV

As informações do CLV também podem ajudar a otimizar a jornada do cliente, identificando áreas onde o engajamento e a retenção podem ser melhorados. Ao identificar os estágios em que os clientes são mais propensos a cancelar, você pode implementar intervenções direcionadas, como ofertas personalizadas ou suporte ao cliente aprimorado.

Lembre-se de que a personalização tornou-se a norma, com 64% dos consumidores exigindo-a das marcas. Essa expectativa é ainda mais forte no Brasil, com 61% dos consumidores afirmando que provavelmente comprarão mais e por mais tempo se receberem ofertas especiais e recomendações personalizadas.

A análise preditiva do valor da vida útil do cliente pode permitir que as empresas antecipem a perda de clientes e tomem medidas proativas para retê-los, identificando até mesmo possíveis reduções no valor do cliente ao longo do tempo e permitindo estratégias de intervenção precoce. Identifique clientes em risco de sair para implementar estratégias de retenção, como melhorias no programa de fidelidade ou comunicação direcionada.

O papel da IA nas previsões de CLV

Embora os métodos tradicionais de cálculo do CLV se baseiem em dados históricos e médias, muitas vezes eles não conseguem capturar o quadro completo. Hoje, cada vez mais empresas utilizam inteligência artificial (IA) para prever o valor da vida útil do cliente. Entenda por que você deve aproveitar isso:

Aumente a precisão por meio do machine learning

Os algoritmos de machine learning (ML), um componente essencial da IA, analisam grandes quantidades de dados de clientes, incluindo histórico de compras, dados demográficos e comportamento online. Ao revelar padrões e tendências ocultos nesses dados, os modelos de ML podem prever o comportamento futuro dos clientes com maior precisão do que os métodos tradicionais.

Preveja a perda de cliente

Uma das aplicações mais valiosas da IA no CLV é sua capacidade de identificar clientes em risco de redução do engajamento ou cancelamento. A IA pode prever quais clientes são suscetíveis a diminuir seus gastos, reduzir a frequência de compras ou encerrar interações com a empresa, analisando seus padrões de comportamento. Dessa forma, as empresas podem intervir de forma proativa e implementar estratégias de retenção direcionadas, minimizando a perda de clientes e maximizando o CLV.

Personalize as experiências dos clientes

A IA também pode aproveitar os dados do CLV para personalizar a experiência do cliente em todos os pontos de contato. Compreender o valor previsto de um cliente permite adaptar campanhas de marketing, recomendações de produtos e programas de fidelidade às suas necessidades e interesses específicos. A hiperpersonalização promove relacionamentos mais fortes com os clientes e incentiva compras repetidas, aumentando, em última instância, o CLV.

5 desafios na previsão do CLV

1. Qualidade e integridade dos dados: dados imprecisos ou ausentes sobre os clientes podem afetar significativamente os cálculos do CLV.
2. Limitações do poder preditivo: Prever com precisão o comportamento futuro dos clientes é um desafio devido às mudanças na dinâmica do mercado, às preferências dos clientes e a eventos externos imprevistos, tendências sazonais (por exemplo, alta nas vendas de panetones no período natalino) e eventos locais (por exemplo, um show gratuito em Copacabana).
3. Suposições e simplificações: os modelos CLV geralmente se baseiam em suposições que podem não ser verdadeiras em cenários reais, levando a possíveis imprecisões. Como existem inúmeros fatores que influenciam o comportamento do cliente, como o Índice de Confiança do Cliente e as tendências sazonais, capturar toda a complexidade da jornada do cliente em um único modelo é um desafio.
4. Escopo limitado: os modelos tradicionais de CLV geralmente se concentram apenas no valor monetário, negligenciando outros atributos valiosos do cliente, como fidelidade à marca e indicações. Vale ressaltar, no entanto, que incorporar muitos atributos pode complicar demais o modelo e reduzir seu poder preditivo.
5. Desafios de atribuição: atribuir crédito pela aquisição e retenção de clientes a canais de marketing específicos pode ser complexo.

A integração da IA na previsão do CLV pode mitigar muitos desses riscos. Ao aproveitar algoritmos avançados e vastos conjuntos de dados, os modelos baseados em IA podem lidar com dados complexos, identificar padrões e fazer previsões mais precisas, melhorando a confiabilidade e a eficácia da análise do CLV.

Futuro da previsão do CLV

O futuro da previsão do CLV tem um potencial imenso para as empresas otimizarem as relações com os clientes, impulsionarem o crescimento e criarem valor a longo prazo.

• Integração tecnológica: A convergência da IA, ML e outras tecnologias continuará a melhorar as capacidades de previsão do CLV. Técnicas como o aprendizado profundo e o processamento de linguagem natural oferecem novos insights a partir de grandes quantidades de dados, incluindo mídias sociais, avaliações de clientes e textos não estruturados.
• CLV em tempo real: os avanços no processamento e análise de dados permitirão cálculos de CLV em tempo real, permitindo que as empresas tomem decisões imediatas com base em informações atualizadas sobre os clientes.
• Incorporando a qualidade da vida útil do cliente: Além do valor monetário, os futuros modelos de CLV se concentrarão na qualidade da vida útil do cliente, considerando fatores como satisfação, fidelidade e recomendação, para fornecer uma visão mais abrangente do valor do cliente.
• Modelos específicos para cada setor: Podem surgir modelos CLV especializados, adaptados a setores específicos, proporcionando insights mais profundos e previsões mais precisas.

A partir da importância dessa abordagem, que não só facilita a maximização do retorno sobre investimento (ROI), mas também fortalece a fidelização e o engajamento a longo prazo, a Comarch desenvolveu um eBook completo que aborda temas como o CLV e outros mecanismos baseados em inteligência artificial.

Principais conclusões:

• O CLV é uma métrica crucial para avaliar a rentabilidade do cliente e impulsionar o crescimento dos negócios.
• A segmentação do CLV ajuda a identificar clientes de alto valor e a adaptar as estratégias em conformidade.
• Superar os desafios relacionados aos dados e aproveitar a IA são fundamentais para melhorar a previsão do CLV.
• O futuro do CLV está nos cálculos em tempo real, incorporando a qualidade da vida útil do cliente e modelos específicos do setor.

Maximize o valor do cliente com CLV e IA

O valor da vida útil do cliente ajuda os profissionais de marketing a compreender o comportamento do cliente, otimizar estratégias de marketing e fomentar a fidelidade. Ao aproveitar os dados de CLV e modelos de previsão baseados em IA, as empresas podem tomar decisões baseadas em dados para maximizar o valor da vida útil do cliente e, em última análise, aumentar o ROI.

No entanto, superar os desafios relacionados aos dados e garantir previsões precisas continuam sendo cruciais.

A Comarch Loyalty Marketing Platform é uma solução baseada em IA que pode ajudar sua empresa a descobrir todo o potencial do CLV. Nossa plataforma permite segmentar clientes de forma eficaz, personalizar experiências e prever o risco de cancelamento, promovendo a satisfação, a retenção e o crescimento dos clientes.

Leve seus programas de fidelidade de clientes para o próximo nível! Entre em contato com nossos especialistas para saber mais sobre nossa plataforma de marketing de fidelidade e como ela pode ajudar você a atingir seus objetivos de negócios.