Bir CSV'den Müşteri Yaşam Boyu Değeri Nasıl Hesaplanır (Adım Adım)
Bir işlem CSV dosyasından müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak için ortalama sipariş değerini, satın alma sıklığını ve müşteri ömrünü hesaplayın. Bu üç değeri birbiriyle çarpın, ardından brüt kâr marjınızı uygulayın. Matematik kısmı basittir. Hangi müşterilerin kaybedilmiş (churn) kabul edileceği ve geriye dönük mü yoksa ileriye dönük mü analiz yapılacağı gibi yoruma dayalı kararlar, elde edeceğiniz sonucun ne kadar işe yarayacağını belirler.
İki farklı ekip, aynı dosya üzerinde aynı formülü çalıştırıp aralarında üç kat fark olan iki farklı sonuca ulaşabilir. İkisi de yanlış değildir. Sadece farkında olmadan farklı soruları yanıtlamışlardır.
Bu kılavuz; ihtiyacınız olan girdileri, üç aşamalı manuel hesaplamayı ve e-tablo yönteminin yetersiz kalmaya başladığı noktaları kapsamaktadır.
Başlamadan önce ihtiyacınız olanlar
İşlem düzeyinde bir dışa aktarıma ihtiyacınız vardır: müşteri kimliği, sipariş tarihi ve sipariş değerini içeren, her sipariş için bir satır. Aylık bir özet işe yaramayacaktır; çünkü yaşam boyu değer, temelde bireysel müşterilerin zaman içindeki davranışlarıyla ilgilidir.
Herhangi bir formülden önce iki karar verilmelidir ve bu kararlar, sonucu herhangi bir hesaplamadan çok daha fazla değiştirir.
Geçmişe dönük veya tahmini. Geçmişe dönük müşteri yaşam boyu değeri, müşterilerin şimdiye kadar gerçekten ne kadar harcadığını toplar. Tahmini değer ise gelecekte ne kadar harcayacaklarını öngörür. Geçmişe dönük olan savunulabilir bir veridir ancak her zaman gerçek değerin altında kalır; tahmini olan ise bütçeleme için daha kullanışlıdır ve tamamen elde tutma (retention) varsayımınıza bağlıdır.
Kayıp (churn) kriteri. Abonelikler için bunu belirlemek kolaydır: iptal tarihi. İşlem bazlı işletmelerde ise bir iptal işlemi gerçekleşmez, bu nedenle bir kurala ihtiyacınız vardır. Örneğin, on iki aydır satın alma yapmayan bir müşteri kaybedilmiş kabul edilir. Bir zaman aralığı belirleyin ve bunu not edin.
İyi bir sonuç şuna benzer: Toplam harcama, sipariş sayısı, ilk ve son sipariş tarihi ile segment etiketini içeren müşteri bazlı bir tablo elde edersiniz. Bunun yanında, marj varsayımının hemen yanında belirtildiği ana bir rakam yer alır.
Manuel olarak nasıl yapılır
Seçenek 1: Ortalama sipariş değerini ve satın alma sıklığını hesaplayın
İşlem dosyasını müşteri kimliğine göre gruplandırın. Her bir müşteri için sipariş değerlerini toplayın ve siparişleri sayın. Ortalama sipariş değeri, toplam gelirin tüm müşteri tabanındaki toplam sipariş sayısına bölünmesiyle elde edilir. Satın alma sıklığı ise toplam sipariş sayısının, ilgili dönemdeki benzersiz müşteri sayısına bölünmesiyle bulunur.
Buradaki tuzak zaman aralığıdır. On iki aylık bir dönemde ölçülen sıklık ile tüm geçmiş üzerinden ölçülen sıklık farklı sayılardır ve bunları tek bir formülde karıştırmak anlamsız bir sonuç doğurur. Önce zaman aralığını sabitleyin ve bunu tutarlı bir şekilde kullanın.
Seçenek 2: Elde tutma (retention) eğrisini ekleyin
Müşteri ömrü, çoğu insanın tahmin yürüttüğü bir girdidir. Savunulabilir olan versiyon kendi verilerinizden gelir: Müşterileri edinme (acquisition) ayına göre gruplandırın, ardından sonraki her ayda kaç tanesinin hâlâ aktif olduğunu sayın.
Bu size bir elde tutma eğrisi verir. Ortalama ömür, kabaca bu eğrinin altındaki alandır; yani bir e-tabloda aylık elde tutma oranlarının toplamıdır. Eğer 100 müşteriden %80, %65 ve %55'i üç ay boyunca elde tutuluyorsa, yuvarlak bir sayı varsaymak yerine ömrü aydan aya biriktiriyorsunuz demektir. Kohort elde tutma grafiği oluşturma kılavuzumuz işin grafik kısmını ele alırken, kohort analizinin ne olduğu ise bu kavramı açıklamaktadır.
Seçenek 3: Bunu LTV'ye ve LTV:CAC oranına dönüştürün
Ortalama sipariş değerini, satın alma sıklığı ve müşteri ömrü ile çarpın, ardından brüt marj ile çarpın. Gelir odaklı yaşam boyu değer, düşük marjlı bir ürüne yüksek marjlı bir ürünle aynı şekilde yaklaştığı için bu rakamı bazen ciddi şekilde abartılı gösterir.
Ardından müşteri edinme maliyetine bölün. Bu oran, elde ettiğiniz rakamın asıl amacını gösterir. Tek başına yaşam boyu değer sadece bir detaydır; ancak onu edinmek için ödediğiniz maliyete karşı yaşam boyu değer, stratejik bir karardır.
Manuel yöntemin yavaşladığı yerler
Segmentasyon, bu yöntemin tıkandığı yerdir. Tek bir birleşik rakam, en iyi ve en kötü kohortlarınızın ortalamasını alarak bilgi vermeyen tek bir sayıya dönüştürür. Yararlı olan versiyon kanal başına, plan başına veya edinme ayına göre olandır. Her bir segment, filtrelenmiş bir alt kümeye göre tüm formül zincirini yeniden oluşturmak anlamına gelir. Genellikle kontrol edilmeye değer, kimsenin sabredemeyeceği kadar çok segment vardır, bu nedenle çoğu kontrol edilmeden kalır.
Süreci yeniden çalıştırmak ikinci sorundur. Bir sonraki çeyreğin dosyasında daha fazla satır ve genellikle farklı adlandırılmış sütunlar bulunur. Hazırlanması bir öğleden sonrayı alan elde tutma tablosunun aralıklarının genişletilmesi ve formüllerinin yeniden kontrol edilmesi gerekir. Gözden kaçan bir aralık çıktı üzerinde görünmez, bu da onu tehlikeli kılan şeydir.
And the assumptions are invisible. Six months later the file shows a number, and nobody remembers whether it was revenue or margin based, or what churn window was used. That is how a stale figure ends up in a board deck.
Daha sinsi bir hata daha vardır. Modelin yeniden oluşturulması maliyetli olduğu için genellikle bir kez çalıştırılır ve ardından bir yıl boyunca bu rakam referans alınır. Yaşam boyu değer sabit değildir. Fiyatlandırma değiştiğinde, edinme karması daha ucuz bir kanala kaydığında ve bir ürün değişikliği elde tutma oranını etkilediğinde değişir. Geçen baharda hesaplanan bir rakam, artık var olmayan bir işletmeyi tanımlıyor olabilir.
Powerdrill Bloom ile müşteri yaşam boyu değeri nasıl hesaplanır
Adım 1: Verilerinizi yükleyin
İşlem CSV dosyasını doğrudan yükleyin. Powerdrill Bloom sütunları analiz eder, böylece herhangi bir gruplandırma yapılmadan önce kullanılabilir bir müşteri kimliğine ve temiz bir tarih sütununa sahip olduğunuzu doğrulayabilirsiniz.
Adım 2: Hesaplamayı doğal dille açıklayın
Kuralları bir iş arkadaşınıza açıklar gibi belirtin. On iki aydır satın alma yapmayan müşterileri kaybedilmiş kabul edin, şu brüt marj yüzdesini uygulayın ve edinme kanalına göre yaşam boyu değeri hesaplayın. Ardından, önemli olan takip sorularını sorun: Bu rakamın en üst ve en alt çeyreklik dilimler arasında nasıl farklılaştığı veya edinme kohortları genelinde nasıl değiştiği gibi.
Adım 3: Grafiği, raporu veya sunumu dışa aktarın
Segment bazlı tabloyu, arkasındaki elde tutma eğrisini veya varsayımların rakamla birlikte kaydedildiği yazılı bir özeti dışarı aktarın.
Bu yöntem, modeli her çeyrekte yeniden oluşturmaktan neden daha iyidir
| E-tablo yöntemi | Powerdrill Bloom | |
|---|---|---|
| Kanala göre segmentlere ayırma | Her segment için formül zincirini yeniden oluşturun | Talebe ekleyin |
| Kayıp (churn) zaman aralığını değiştirme | Elde tutma tablosunu yeniden düzenleyin | Yeni bir zaman aralığıyla tekrar sorun |
| Varsayımları kaydetme | Manuel not, genellikle eksik | Talepte belirtilir |
| Bir sonraki çeyreğin dosyası | Aralıkları genişletin, formülleri kontrol edin | Yükleyin ve tekrar sorun |
Öğrendiğiniz şeyleri değiştiren asıl satır ikinci satırdır. On iki aylık bir kayıp (churn) zaman aralığı ile altı aylık bir aralık, çok farklı yaşam boyu değerler üretebilir. Bunu ele almanın en dürüst yolu, her ikisini de çalıştırmak ve vardığınız sonucun geçerliliğini koruyup korumadığını görmektir. Bir e-tabloda bunu kimse iki kez yapmaz.
Sık yapılan hatalar
Marj yerine gelir kullanmak. Gelir odaklı yaşam boyu değer, her işletmeyi olduğundan daha iyi gösterir ve edinme maliyetiyle yapılan her türlü karşılaştırmayı ciddi şekilde saptırır.
Tüm müşterileri tek bir rakamda birleştirmek. Çok farklı segmentlere sahip bir müşteri tabanının ortalaması, gerçekte hiçbir müşteriyi tanımlamaz. Bir sonuca varmadan önce segmentlere ayırın.
Müşteri ömrünü tahmin etmek. "Yaklaşık iki yıl" en yaygın kullanılan ve savunulması en zor olan girdidir. Bunun yerine, eğri kısa olsa bile, bu değeri kendi elde tutma eğrinizden türetin.
Hayatta kalma (survivor) etkisini göz ardı etmek. Geçmişe dönük yaşam boyu değer, yalnızca halihazırda var olan müşterileri hesaba katar ve bu da uzun süreli müşterilere doğru bir sapma yaratır. Kohort tabanlı hesaplama bundan kaçınır.
CAC olmadan raporlamak. Edinme maliyetinin 90$ mı yoksa 800$ mı olduğunu bilmediğiniz sürece, 900$'lık bir yaşam boyu değer hiçbir şey ifade etmez.
Rakamın kalıcı olduğunu varsaymak. Fiyatlandırma, ürün veya edinme karması önemli ölçüde değiştiğinde yeniden hesaplama yapın. Geçen yıldan devredilen bir rakam, sadece ondalık virgül takınmış bir tahminden ibarettir.
Sonuç
Bir CSV dosyasından müşteri yaşam boyu değerini hesaplamak üç aşamadan oluşur: Ortalama sipariş değeri ve sıklığı, kendi kohortlarınızdan elde edilen bir elde tutma eğrisi, ardından marj ve edinme maliyetine karşı oran. Bunu bir e-tabloda yapabilirsiniz ve çalışır; ta ki verileri segmentlere ayırmanız veya farklı bir kayıp (churn) zaman aralığını test etmeniz gerekene kadar.
Eğer model yalnızca bir toplantıda birisi talep ettiğinde yeniden oluşturuluyorsa, işlem dışa aktarımınız üzerinde Powerdrill Bloom'u deneyin. CSV AI assistant sayfamız daha geniş iş akışını kapsarken, bir CSV dosyasını grafiğe dönüştürme yazımız ise görsel çıktıyı ele almaktadır.
Sıkça sorulan sorular
Müşteri yaşam boyu değeri formülü nedir?
Ortalama sipariş değerini, satın alma sıklığı ve ortalama müşteri ömrü ile çarpın, ardından brüt marj ile çarpın. Marj yerine gelir kullanmak sonucu şişirir ve edinme maliyetine karşı yapılan her türlü karşılaştırmayı güvenilmez hale getirir.
Excel'de müşteri yaşam boyu değerini nasıl hesaplarım?
Sipariş sayılarını ve toplamlarını elde etmek için işlem dosyasını müşteri kimliğine göre gruplandırın. Müşteri ömrünü türetmek için bir kohort elde tutma tablosu oluşturun, ardından bu üç girdiyi birleştirin. Elde tutma tablosu işin zahmetli kısmıdır ve zaman aralığı her değiştiğinde yeniden oluşturulması gerekir.
Geçmişe dönük LTV ile tahmini LTV arasındaki fark nedir?
Geçmişe dönük LTV, müşterilerin halihazırda harcamış olduğu tutarı toplar; bu nedenle her zaman gerçek değerin altında kalır ve savunulması kolaydır. Tahmini LTV ise bir elde tutma varsayımından yola çıkarak gelecekteki harcamaları tahmin eder; bu da onu planlama için daha kullanışlı ancak hata yapmaya karşı daha hassas hale getirir.
İyi bir LTV - CAC oranı nedir?
Sıklıkla belirtilen hedef üçe birdir, ancak bu durum marj yapınıza ve geri ödeme sürenize bağlıdır. Daha yararlı olan soru, bir müşterinin edinme maliyetini amorti etmesinin kaç ay sürdüğüdür.
Yakın zamanda satın alma yapmamış müşterileri nasıl ele almalıyım?
Bir kayıp (churn) zaman aralığı tanımlayın ve bunu tutarlı bir şekilde uygulayın; işlem bazlı işletmeler için satın alma yapılmayan on iki aylık bir süre yaygın bir kuraldır. Bu zaman aralığını rakamın yanına kaydedin, çünkü bunu değiştirmek yaşam boyu değeri önemli ölçüde etkileyebilir.