Wartość czasu życia klienta jako próba oszacowania jego potencjału komercyjnego

Pełen tekst

(1)Zeszyty Naukowe nr. 720. Akademii Ekonomicznej w Krakowie. 2006. Piotr Szczukiewicz Katedra Mikroekonomii. Wartość czasu życia klienta jako próba oszacowania jego potencjału komercyjnego 1. Wprowadzenie Należy się zastanowić, czy jesteśmy świadkami kształtowania się modelu świata, w którym cały wolny czas, jakim dysponuje człowiek, zostanie poddany procesom komercjalizacji, uzależniającej każdą organizację i jednostkę, a także, czy społeczeństwa wysoko rozwinięte zostaną poddane próbie skomercjalizowania wszystkich doznań i doświadczeń człowieka. Wśród ekonomistów, prognostyków, futurologów oraz specjalistów od marketingu i zarządzania coraz powszechniejsza jest opinia, że w nadchodzącej przyszłości, aby odnieść sukces rynkowy, trzeba będzie zmienić charakter prowadzonej działalności gospodarczej z produkcyjnej na marketingową (co wydaje się oczywiste), ukierunkować się na sprzedaż oraz kształtowanie trwałych relacji z klientami (co stanowi istotną zmianę jakościową). W pracy S.M. Davisa i Ch. Meyera pt. Błysk: prędkość zmian w gospodarce sieciowej można znaleźć potwierdzenie, że celem dawnej gospodarki było zachęcanie do kolejnych zakupów – odrębnych transakcji, natomiast w nowej – zadaniem każdej firmy jest ustanowienie trwałych relacji z klientami. D. Peppers i M. Rogers w pracy pt. Przyszłość jeden na jeden wyrażają pogląd, że niezależnie od stopnia kreatywności i innowacyjności firmy, jedynym cennym dobrem niematerialnym jest relacja z klientem. S.M. Davis, Ch. Meyer, Blur: The Speed of Change in the Connected Economy, Capstone Publ., Oxford 1998, s. 48.. D. Peppers, M. Rogers, The One to One Future: Building Relationship One Customer at a Time, Peppers & Rogers Group, New York 1993, s. 394. .

(2) 198. Piotr Szczukiewicz. Kiedy firmy zaczynają kształtować długoterminowe relacje z każdym klientem, koncentrują się na możliwości komercjalizacji całego czasu w życiu danej osoby. Specjaliści od marketingu używają wyrażenia „wartość czasu życia” (Lifetime Value – LTV), aby podkreślić korzyści wynikające ze zmiany z ukierunkowania na produkt na nastawienie na klienta, które powoduje, że negocjowanie poszczególnych transakcji rynkowych jest mniej ważne niż utworzenie i przekształcenie w towar relacji z klientem (do końca jego życia). Komercyjny potencjał tkwiący w pozyskanych klientach jest wprost proporcjonalny do przewidywanego czasu trwania ich życiowej konsumpcji, dlatego wiele firm nie szczędzi wysiłków, aby pozyskać jak najmłodszych klientów i w ten sposób osiągnąć optymalną wartość LTV. Każda firma w trakcie swojej działalności nieustannie gromadzi dane dotyczące swojego wnętrza i otoczenia. Zasoby danych, jakie znajdują się w przedsiębiorstwie, można nazwać umownie aktywami niematerialnymi o charakterze informacyjnym. Ich umiejętne wykorzystanie może przynieść organizacji znaczące korzyści. Dane przechowywane w licznych repozytoriach, ze względu na swoją objętość i złożoność, przekraczają możliwości analityczne ludzkiego umysłu. Aby móc wykorzystać zawartą w nich treść, niezbędne jest przetworzenie ich do przyswajalnej postaci. Z pomocą przychodzi tutaj wiele metod i narzędzi, składających się na podejście Business Intelligence. Są to różnego rodzaju systemy raportowe i analityczne, hurtownie danych, narzędzia do odkrywania zależności i wzorców wśród danych (Data Mining). Zidentyfikowanie i zebranie zasobów informacyjnych organizacji w jednym miejscu, a następnie przetworzenie ich za pomocą narzędzi analitycznych, pozwala na odkrycie w ogromnej masie danych ważnych informacji, dotyczących najlepszych klientów i mechanizmów wpływających na ich lojalność. Ustalenie wartości LTV danego klienta jest możliwe dzięki nowym technologiom informatycznym i telekomunikacyjnym. Elektroniczna rejestracja kodów kreskowych dostarcza firmom aktualne dane o zakupach klienta, z których można odtworzyć jego upodobania i styl życia – co je, jak się ubiera, na co choruje, jak wypoczywa, dokąd podróżuje. Odpowiednie techniki modelowania przetworzą tę masę danych indywidualnych i przewidzą przyszłe życzenia i potrzeby klienta, odwzorują precyzyjnie kampanie marketingowe wciągające klientów w długotrwałe relacje komercyjne. Tworzy się technologie relacyjne koncentrujące się Data Warehousing/Data Mining as Related to Customer Relationship Management, http://www.data-warehouse.com/iknowledge/whitepapers/Maxim_1008.pdf.. Statistics and Data Mining Techniques for Lifetime Value Modeling, D.R. Mani, J. Drew, A. Betz, P. Datta, Proceedings of KDD–99, Berghahn Book, New York 1999, s. 94–103. .

(3) Wartość czasu życia klienta…. 199. na sterowaniu klientem. Stałe sprzężenie zwrotne pozwala firmom nieustannie przewidywać i obsługiwać potrzeby klienta. Futurolodzy zajmujący się strategiami biznesowymi przewidują, że w niedalekiej przyszłości dominującą rolę na rynku zajmą tzw. przedsiębiorstwa czasu rzeczywistego. Konstrukcja tych organizacji będzie nastawiona na błyskawiczne zmiany. Podstawową rolę będą w nich pełnić procesy pozwalające na uczenie się, rozwijanie i natychmiastowe przekształcanie w celu dostosowania się do zmian, jakie zachodzą w zachowaniach i preferencjach konsumentów. Wykreowanie holistycznego i zharmonizowanego systemu, w którym klienci, producenci i dostawcy współistnieją, to wyzwanie stojące przed większością uczestników procesu gospodarowania w skali krajów dojrzałych ekonomicznie. Lata 90. XX w. przyniosły rozwinięcie badań ukierunkowanych na analizę potrzeb konsumentów. Firmy chcące je wykonywać muszą spełniać trzy wymagania: – zmodyfikować kanały komunikacji z klientem w sposób umożliwiający „słuchanie”, – podjąć decyzje, jakie dane o swoich klientach gromadzić i w jaki sposób je pozyskiwać, – opracować metody skutecznego wykorzystywania wiedzy o klientach w sposób umożliwiający wytwarzanie i dostarczanie lepszych produktów i usług. 2. Zarządzanie relacjami z klientem Podejście Customer Relationship Management (CRM) naprowadza organizację na świadome budowanie relacji z klientami, wprowadza potrzebę zrozumienia i spełniania oczekiwań swoich klientów, wyczula ją na korzyści, jakie przyniesie spełnianie określonych potrzeb klientów. Dobrze opracowany CRM ma zastosowanie w określeniu wizji i misji firmy. Mogą być one realizowane dzięki odpowiednio skonstruowanej strategii działania, to znaczy poprzez trafnie określone cele strategiczne oraz właściwe sposoby ich osiągnięcia. CRM to również strategia reorganizacji procesów biznesowych, której celem jest usprawnienie kontaktów z klientami poprzez standaryzację i automatyzację obsługi klienta, a także podniesienie efektywności zarządzania kontaktami z klientami. CRM obejmuje m.in.: – mierzenie kosztów marketingu, sprzedaży i usług oraz zysków z poszczególnych klientów, – nabywanie i ciągłą aktualizację wiedzy o potrzebach i zachowaniu klientów, – wykorzystanie wiedzy o kliencie do ciągłej poprawy wyników organizacji w procesie uczenia się na podstawie sukcesów i porażek, . http://www.infosys.com/knowledge_capital/thought-papers/Customer_Lifetime_Value.pdf..

(4) 200. Piotr Szczukiewicz. – implementację systemów, które wspierają nabywanie, analizę i współdzielenie wiedzy o kliencie oraz pozwalają mierzyć efektywność CRM, – integrację działań sektorów marketingu, sprzedaży i usług służących osiąganiu wspólnych celów. Wdrożenie CRM jest trudnym przedsięwzięciem, ponieważ dotyczy niemal wszystkich obszarów działalności przedsiębiorstwa. Zmiany powinny więc zachodzić ewolucyjnie – konieczna jest stopniowa (choć stosunkowo szybka) przemiana kolejnych aspektów działalności. Dla każdej firmy istnieje właściwa kolejność działań, prowadzących do ukształtowania CRM. Najpewniejszą metodą budowy CRM w organizacji jest stworzenie podstawowego portfela analiz na podstawie posiadanych danych. Dzięki temu możliwe będzie zgromadzenie informacji na temat klientów i relacji z nimi, takich jak np. informacje dotyczące zasobności klientów, ich lojalności, satysfakcji czy oczekiwań, które mogą być przykładowo scharakteryzowane za pomocą nastepujących wielkości: – średnia liczba stałych klientów w danym segmencie, – średnia liczba powtarzanych zamówień w danym segmencie, – średnia liczba nowych wersji produktu lub usługi wprowadzanych w danym segmencie, – wskaźnik zatrzymania aktywnych klientów w danym segmencie, – wskaźnik wznowienia relacji komercyjnych z danymi klientami, – wskaźnik wierności konsumentów w przeliczeniu na istniejące kanały dystrybucji lub punkty obsługi, – zmiany w liczbie wznawianych (powtarzanych) zamówień (zleceń) w danym segmencie, – średni przychód na 1 klienta, – średnia zyskowność z 1 klienta, – wartość przeciętnego zamówienia (zlecenia) w danym segmencie, – koszty obsługi klientów w danym segmencie, – zmiany w przychodach ze sprzedaży nowo wprowadzanych produktów. Informacje uzyskane z analiz dają firmie podstawę do planowania działań – wskazują na miejsca przede wszystkim wymagające zmian, mają wpływ na kierunek rozwoju CRM w organizacji oraz wspomagają niezbędny w obecnych warunkach rynkowych proces dynamicznego dostosowywania strategii. Podstawą zrozumienia zachowań klientów jest założenie, że każdy klient jest wyjątkowy, lecz jednocześnie, że klienci są do siebie podobni. CRM ma w znacznym stopniu ułatwić określenie podobieństwa klientów i przez to umożliwić przewidywanie prawdopodobieństwa wystąpienia pewnych zachowań. Jednym z oczekiwanych efektów stosowania CRM jest wykrycie niezidentyfikowanych wcześniej relacji . http://www.databaseanswers.com/data_models/crm_customer_metrics/customer_metrics.htm..

(5) Wartość czasu życia klienta…. 201. pomiędzy zarejestrowanymi faktami i skwantyfikowanie tych relacji. Wybrane spośród najbardziej typowych analiz proponowanych przez zarządzanie relacjami z klientem (CRM) to: – wielowymiarowa segmentacja klientów, – analiza wartości klienta (LTV), – analiza lojalności klientów, – analiza zadowolenia klientów, – analiza punktów zwrotnych w relacjach z klientem, – badanie odpowiedzi na kampanie marketingowe, – analiza koszykowa, – analiza wykorzystania kanałów elektronicznych, – klasyfikacja i modelowanie predyktywne. Takie rozwiązanie określa się jako CRM analityczny. Wybrane korzyści wynikające z zastosowania takiego podejścia to: – wykrycie luk w istniejącej infrastrukturze danych – dokonując analiz, można wskazać braki w danych, zawężające możliwości poprawnego wnioskowania, – zlokalizowanie szczelin pomiędzy działającymi systemami – podmioty gospodarcze wyposażone są w wiele systemów informatycznych, w których dane o konsumentach mogą być przechowywane w sposób uniemożliwiający ich połączenie; lokalizacja takich miejsc jest niezwykle istotna, gdy realizuje się główne założenie CRM, wskazujące na potrzebę utworzenia spójnego obrazu klienta, – określenie obszarów do korekty i przebudowy – analizując dostępne informacje o relacjach z klientami, można zidentyfikować obszary działalności wymagające przekształcenia strategii, – wzrost sprzedaży poprzez zmniejszenie o 30–40% czasu poświęcanego na czynności administracyjne; handlowcy, mając szybki dostęp do bazy danych o klientach, ich potrzebach, zamówieniach, produktach nie tracą czasu na zdobywanie tych informacji czy ręczne przygotowywanie raportów; w związku z tym więcej czasu mogą poświęcić na szukanie i zawieranie nowych transakcji, – wzrost efektywności działań posprzedażowych – obserwacja zachowań i zamówień klientów pozwala na dobre dopasowanie oferty do potrzeb klienta, ustalenie korzystnych warunków cenowych, terminów płatności; wpływa to na zwiększenie lojalności klientów i umożliwia stałe zwiększanie sprzedaży; wzrost lojalności klienta o 5% spowodować może zwiększenie jego zakupów nawet o 25–50%, – szybsza informacja dla zarządu – zgromadzone w systemie CRM dane na temat klientów, ich reakcji na ofertę firmy, potencjalnych szans sprzedaży to nieocenione informacje dla kadry zarządzającej, umożliwiające ciągłe orientowanie się w sytuacji firmy na rynku i podjęcie aktywnych działań, Pakiet programów do zarządzania relacjami z klientami, http://crm-centrum.com.pl/gfx/rozwiazania/viking-crm/viking-crm.pdf. .

(6) 202. Piotr Szczukiewicz. – wyższy poziom obsługi klientów – usprawnienie wewnętrznego obiegu informacji znacznie poprawi jakość obsługi klientów. 3. Wartość życia klienta jako wartość długotrwałych relacji komercyjnych z konsumentami Podstawowym dobrem i wartością każdej organizacji stają się jej klienci, a nie – jak dotychczas uważano – produkty, technologia czy wewnętrzne procedury. Mają tego świadomość np. wystawcy kart kredytowych, redakcje czasopism oraz katalogi sprzedaży wysyłkowej, zależne od abonentów i stałych klientów, stosując rachunek kosztów do prognozowania LTV. Klienci są coraz bardziej wymagający, bardziej wnikliwie dokonują wyborów, są również bardziej krytyczni. Oto wybrane przykłady zachowań konsumenckich: – tendencja do zmiany dotychczasowego dostawcy – istnieje możliwość znalezienia produktów lepszej jakości, – firmy wynajdują produkty tańsze niż dotychczas, – przejawy niezadowolenia ze sposobu realizowania dostaw, – niezadowolenie z oferowanego serwisu i podjęcie działań mających na celu znalezienie nowych dostawców. Celem przeprowadzania analiz LTV jest określenie oczekiwanych korzyści płynących ze współpracy z poszczególnymi klientami. Aby obliczyć LTV klienta, firma przyjmuje aktualną wartość wszystkich jego przyszłych zakupów przy danych kosztach handlowych i kosztach obsługi klienta dla utworzenia i utrzymania długotrwałej relacji. Wartość czasu życia klienta (the lifetime value of a customer lub LTV) to kwota zysku, którą przeciętny klient danego przedsiębiorstwa wytwarza na przestrzeni n lat trwania relacji komercyjnej, sprowadzona do wartości zaktualizowanej. LTV jest wartością bieżącą (są to przyszłe zyski wytworzone przez konsumenta w okresie n lat trwania relacji). LTV uwzględnia czynnik czasu poprzez wykorzystanie technik dyskontowania i jest sumą zdyskontowanych przepływów pieniężnych netto wytwarzanych w związku z danym klientem. Inaczej LTV to bieżąca wartość przyszłych zysków z klientów. Można ująć to jeszcze w inny sposób – jest to zaktualizowany (zdyskontowany) zysk, jaki otrzymujemy w wyniku transakcji z klientem w okresie,. . J. Rifkin, Wiek dostępu, Wydawnictwo Dolnośląskie, Wrocław 2003, s. 107.. Technika dyskontowa pozwala sprowadzić do porównywalności nakłady i efekty z różnych okresów poprzez określenie ich wartości teraźniejszej, to jest na moment przeprowadzenia oceny; technika dyskontowa (analogicznie jak dla NPV – net present value) sprowadza się do podzielenia przyszłych zysków przez stopę dyskontową. .

(7) Wartość czasu życia klienta…. 203. gdy dokonuje on zakupów w danej firmie10. Można ponadto rozpatrywać wartość LTV jako przewidywaną sumę wydatków klienta, będących dla firmy przychodami, odniesioną do kosztów wytworzenia produktu i kosztów związanych z pełną obsługą klienta. Poniżej podano dwa przykłady kalkulacji wartości czasu życia klienta. Tabela 1 zawiera kalkulację wartości 3-letniej relacji komercyjnej, a tabela 2 kalkulację LTV dla okresu 10-letniego. Tabela 1. Przykładowa kalkulacja wartości 3-letniej relacji komercyjnej LTV Liczba klientów. Wyszczególnienie. Stopa zatrzymania (lojalności, wierności) – w %. Przeciętna kwota zakupu dokonana przez 1 klienta (w zł) Utarg całkowity (w zł). Łączne koszty zmienne w ujęciu względnym obsługi klientów (w %). Łączne koszty zmienne w ujęciu bezwzględnym (w zł) Łączny koszt pozyskania wyjściowej liczby klientów – koszty stałe (przeciętny koszt pozyskania klienta 160 zł) Łączne koszty całkowite (w zł) Zysk (w zł). Stopa dyskontowa Wartość bieżąca zysku (w zł). Skumulowana wartość bieżąca zysku (w zł). LTV w przeliczeniu na jednego klienta (w zł). Źródło: obliczenia własne.. Rok 1 20 000. Rok 2. Rok 3. 8 000. 3 600. 600. 640. 680. 12 000 000. 5 120 000. 2 448 000. 60. 50. 45. 7 200 000. 2 560 000. 1 101 600. 3 200 000. 0. 0. 40. 10 400 000 1 600 000. 45. 2 560 000. 0. 1 101 600. 2 560 000. 1 346 400. 1 600 000 2 206 896,5. 997 333,3. 1,00. 1,16. 1,35. 1 600 000 3 806 896,5 4 804 229,8 80. 190,34. 240,21. Ustalanie stopy dyskonta: 1) rynkowa stopa procentowa 8%, 2) szacowana stopa ryzyka (podwojona rynkowa stopa procentowa) 16%, 3) lata = n, 4) wybrana stopa procentowa / 100 = i, 5) formula stopy dyskonta: D = (1 + i)n, 6) kalkulacja stopy dyskonta po 2 latach: 7) D = (1 + 0,16)2 = (1,16)2 = 1,35. 10. Infovide Sp. z o.o., Budowa CRM Analitycznego, http://www.infovide.pl..

(8) Piotr Szczukiewicz. 204. Obliczanie wskaźnika zatrzymania (lojalności): 1) monitorowanie wszystkich konsumentów, którzy dokonywali zakupów w roku 1; ustalenie ich liczby (q1), 2) ustalenie, jaka ich część (q2) dokonywała zakupów w roku 2, 3) obliczenie ilorazu (q2)/(q1) . 100%. Przykład. 12 240 klientów dokonało zakupów w pierwszym roku, a 7836 spośród nich dokonało zakupów w roku następnym, zatem wskaźnik zatrzymania = = (7836 / 12 240) . 100% = 64%. Tabela 2. Przykładowa kalkulacja LTV dla okresu 10 lat Wskaźnik Kolejne Liczba zatrzymania Utarg lata klientów (lojalności) całkowity w% 1 2 3 4 5 6. 900 495. 297. 208 156. 70,00 75,00. 78,00. 129 240,00 108 000,00 21 240,00 150 282,00. 59 400,00 90 882,00. 63 118,44. 24 948,00 38 170,44. 90 169,20 47 338,83. 35 640,00 54 529,20. 1,08. 84 150,00. 1,259712. 30 300,93 15 197,22. 1,1664. 18 711,00 28 627,83. 1,36048896. 11 967,56 18 310,36. 1,586874323. 8 646,56 13 229,24. 1,85093021. 82,00. 36 924,29. 14 594,58 22 329,71 1,469328077. 85. 85,00. 25 736,23. 10 172,42 15 563,81. 100. 9. 72. 10. 60,00. Zysk netto. 122. 7 8. 55,00. Koszty zmienne. Wartość bieżąca Stopa dyszysku netto kontowa na koniec 1 roku 1 21 240,00. 61. 85,00 85,00. 30 277,92 21 875,79. 18 594,42. 1,713824269. 7 349,58 11 244,85 1,999004627. 46 750,00 21 042,31 11 538,63. 9 081,33. 7 147,34. 5 625,22. skumulowana wartość bieżąca zysków skumulowany zysk netto 252 072,99 314 127,43 (suma zysków netto) netto (na koniec 1 roku działalności). LTV = skumulowana wartość bieżąca zysków netto na koniec 1 roku działalności/wyjściowa liczba klientów z 1 roku. 280,08. średni utarg z klienta w 1. roku – 143,6, średni utarg z klienta w 2. roku i następnych – 303,6, średni koszt obsługi 1 klienta rocznie – 120,0, stała roczna stopa procentowa – 8,00% Źródło: obliczenia własne.. LTV stanowi odejście od klasycznie liczonej stopy zwrotu z inwestycji (ROI), uzyskanej z danych działań marketingowych. Za pomocą złożonych algorytmów.

(9) Wartość czasu życia klienta…. 205. wartość LTV obliczana jest dla każdego klienta11. Analiza LTV ma doprowadzić do stworzenia swoistego rankingu klientów pod względem ich przydatności dla organizacji. Dokonana segmentacja pozwala wyłonić następujące grupy nabywców: – klienci opłacalni dziś i w przyszłości, – klienci nieopłacalni dziś, ale opłacalni w przyszłości, – klienci opłacalni dziś, ale nieopłacalni w przyszłości, – klienci nieopłacalni ani dziś, ani w przyszłości. Ci, dla których LTV jest największe, przydzielani są do górnej kategorii (tzw. złoci klienci). Przynoszą oni najwięcej zysków. Traktowani powinni być w sposób szczególny. Należy dostarczać im najlepsze usługi – takie, które nie są oferowane przeciętnemu klientowi. Dla nich należy tworzyć indywidualne oferty. Kategorię drugą i trzecią tworzą klienci standardowi. Akcje marketingowe prowadzone dla tych segmentów mają na celu zwiększenie LTV klientów i przeniesienie ich do pierwszej kategorii. Do najniższej kategorii należą klienci o najniższym LTV. Inwestycje ponoszone na tych klientów w większości przypadków nie zwracają się. Pośród tej grupy należy szukać klientów, którzy dopiero rozwiną się i w przyszłości, zwiększając swoją aktywność, awansują do wyższej kategorii. W okresie od rozpoczęcia do zakończenia związku wyróżnia się trzy grupy klientów: nowi, zatrzymani i utraceni. Każdy klient kupujący produkty po raz pierwszy jest klientem nowym. Jeśli decyduje się kontynuować zakupy i staje się wielokrotnym nabywcą, przechodzi do grupy klientów zatrzymanych. Jeśli przestaje kupować produkty danej firmy – tworzy grupę klientów utraconych. Zysk tworzony przez klientów nowych i zatrzymanych składa się na całkowitą rentowność danej marki w określonym czasie. Zatrzymani klienci tworzą większość zysku firmy. Potencjalny zysk natomiast jest reprezentowany przez klientów utraconych i jest określany jako zysk możliwy do osiągnięcia (profit opportunity). Zaprezentowane wyżej dwa przykłady kalkulacji wiążą się z często wprowadzanymi uproszczonymi charakterystykami relacji z konsumentem. Współpracę z klientem rozpoczyna się od pewnej inwestycji w jego pozyskanie, następnie klient wytwarza dodatnie przepływy pieniężne stałe w czasie, a czas wytwarzania tych przepływów jest z góry określony jako okres współpracy. Z takim podejściem wiąże się wiele uproszczeń, tj.: – jednorazowy koszt na pozyskanie klienta, – liniowy model korzystania przez klienta z oferty, – stała wartość przychodów i kosztów, – przychody zawsze wyższe od kosztów. Przepływy pieniężne początkowo mogą być ujemne, gdyż współpraca zaczyna się od inwestycji o pewnej wartości dokonywanej przez firmę. Następnie, z upłyCustomer Lifetime Value Modeling and Its Use for Customer Retention Planning, S. Rosset, E. Neumann, U. Eick, N. Vatnik, Y. Idan, http://www-stat.stanford.edu/~saharon/papers/ltv.pdf. 11.

(10) 206. Piotr Szczukiewicz. wem czasu, klient przynosi zyski, które pokrywają inwestycję. Wprowadzenie dyskonta czyni analizę bardziej precyzyjną. Jest to ważne, jeżeli nakłady ponoszone w związku z klientem są nierównomiernie rozłożone w czasie oraz gdy oczekiwany czas współpracy jest znaczny (minimum 1 rok) lub gdy współczynnik dyskonta (rynkowe stopy procentowe) jest wysoki. Obliczenia LTV koncentrują się na trzech elementach: – dokładnym poznaniu wartości kosztu pozyskania klienta, – określeniu funkcji przynoszenia zysków przez klienta w czasie (raczej nie będzie to funkcja liniowa), – obliczeniu przewidywanego czasu współpracy. Aby określić poziom przychodów ze świadczonych usług, należy dokładnie wiedzieć, co będzie kupował klient oraz jak będą się zmieniać ceny tych usług (dóbr) w przyszłości. Dokonanie wszystkich obliczeń umożliwia określenie przepływów pieniężnych związanych z danym klientem, a ich zdyskontowanie pozwala na zmierzenie dzisiejszej (bieżącej) wartości klienta12. Wysoka wartość poznawcza kalkulacji LTV uwarunkowana jest wykorzystaniem precyzyjnych danych, takich jak: – lista klientów: kod źródła pochodzenia klienta (skąd klient pochodzi), data, kiedy klient został wprowadzony do bazy danych (kiedy został klientem), – lista transakcji: numer identyfikacyjny transakcji (na którą ofertę klient odpowiedział), data zawarcia transakcji, kwota transakcji (kwota sprzedaży), ilość sprzedanych artykułów, co zostało sprzedane, numer identyfikacyjny transakcji sprzedaży (kto i gdzie sprzedał), – lista towarów: opis towaru (kategoria zakupu, koszty transakcji), koszty towaru (do odjęcia od kwoty sprzedaży), – lista dotycząca marketingu: koszty marketingu poniesione w celu wyprodukowania jednej oferty, opis każdej oferty (liczba wysłanych ofert, obniżki itp.). Analiza wartości czasu życia klienta ma wiele słabych stron. Przykładowo, czy istnieje możliwość precyzyjnego rozliczenia pozycji kosztowych w rachunku kosztów i odpowiedniego odniesienia danych kwot do określonych klientów. Problemem jest także krótki czas, jaki jest dostępny na obliczenie LTV. Wskaźnik ten jest bardzo pilnie potrzebny przedsiębiorstwu, ponieważ od LTV zależy poziom obsługi klientów. Tak więc LTV powinien być obliczany jak najszybciej, aby na jego podstawie decydować o poziomie oferowanej obsługi. Procedura kalkulowania wartości klienta w czasie jest zazwyczaj realizowana dwuetapowo – poprzez sprawdzenie historii analizowanego klienta oraz dokonanie ekstrapolacji jego dotychczasowych zachowań, a następnie prognozę przyszłego postępowania. Głównym miernikiem jest częstotliwość zakupów, wielkość jedB. Arnold, Use Customer Lifetime Value for Direct Marketing Success, http://www.bizjournals.com/louisville/stories/2003/11/17/smallb4.html?page=1. 12.

(11) Wartość czasu życia klienta…. 207. norazowego zamówienia, suma, jaką klient wydaje na dany rodzaj produktu, prognozowany czas, w jakim klient będzie odnawiał zakup produktu w przyszłości. Dla nowych nabywców ekstrapoluje się dane klientów o podobnej charakterystyce. Mimo pewnych ułomności tej formuły, a zwłaszcza przyjmowania założeń, które mogą okazać się mylące, oferuje ona organizacji określoną wartość poznawczą. Jakościowo inna jest sytuacja (jeżeli chodzi o oszacowanie wartości klienta), gdy dana firma ma do czynienia z zupełnie nowym klientem13. Wtedy należy dokonać uproszczonej analizy wartości klienta. Należy przeanalizować wszystkich klientów, w szczególności tych, którzy dokonywali częstych i dużych zakupów. Następnie należy zwrócić uwagę na tych spośród nich, którzy od jakiegoś czasu nie dokonali żadnej transakcji (na przykład od 6–9 miesięcy). Oznaczać to będzie, że ich cykl życia skończył się. W ten sposób na podstawie długości kontaktów z tymi klientami można oszacować średni cykl życia klientów firmy. Ten zaś daje możliwość określania wartości danego klienta. Przy przeprowadzaniu analizy wartości klienta należy zwrócić uwagę na jeszcze jeden aspekt. Jeśli dany klient na pewien czas zaniechał kontaktów z firmą, nie można postrzegać go jako stałego klienta. Zdarza się bowiem tak, że klienci odchodzą, a po pewnym czasie wracają do firmy. Takich klientów trzeba traktować jak nowych. Problemem jest określenie okresu braku zainteresowania produktami i usługami firmy, po jakim klienta należy uznać za nowego. Jednak uwzględnienie tego problemu jest ważne z dwóch powodów. Po pierwsze – pominięcie tej kwestii może spowodować, że długość cyklu życia klienta wydłuża się w sposób nienaturalny, po drugie – wszelkie informacje pochodzące z analizy LTV mogą być niewiarygodne i niedokładne. Warto wspomnieć ponadto o analizie opłacalności klient – produkt (customer product profitability analysis). Dla celów tej analizy klienci przedstawiani są w kolumnach, a produkty w rzędach. Każda rubryka zawiera symbol określający zyskowność sprzedaży danego produktu w danej grupie klientów. Analizując sytuację na podstawie tak przedstawionych danych, przedsiębiorstwo może podjąć następujące decyzje: podnieść cenę mniej dochodowych produktów lub wycofać je z rynku czy też podjąć działania, które doprowadziłyby do sprzedaży produktów dochodowych klientom nie przynoszącym firmie zysku. Macierz możliwego do osiągnięcia zysku (profit opportunity cycle) jest również narzędziem pomocnym w zrozumieniu wpływu różnych grup klientów na rentowność firmy. Wskazuje ona precyzyjnie, które grupy klientów i w jakim stopniu przyczyniają się do wzrostu lub spadku obrotów firmy. Zaletą macierzy jest fakt, że w sposób oczywisty udowadnia, iż rzadko występuje tylko jednokierunkowa relacja między nowymi klientami a wzrostem obrotów i – w konsekwencji – zysków. Jeśli w gru13. J. Novo, Calculating Lifetime Value or Lifetime Customer Value, www.jimnovo.com..

(12) 208. Piotr Szczukiewicz. pie pozyskanych klientów będą dominować nabywcy mało opłacalni, to zysk może wzrosnąć w niewielkim stopniu, nawet jeśli przybędzie ich znaczna liczba. Z kolei niewielka utrata klientów z grupy wysoko opłacalnych może w istotny sposób zaważyć na rentowności przedsiębiorstwa. 4. Podsumowanie Zasoby danych, jakie znajdują się w przedsiębiorstwie, można nazwać umownie aktywami niematerialnymi o charakterze informacyjnym, których znaczenie przy wycenie organizacji gospodarczych coraz bardziej wzrasta. Pojawiają się nawet opinie, że wartość czasu życia klienta może być podstawą szacowania wartości rynkowej jednostki gospodarczej. Umiejętne wykorzystanie tych zasobów informacyjnych może przynieść organizacji znaczące korzyści. Scharakteryzowana analiza wartości klienta LTV jest jedną z wielu, które wykonywane są w ramach systemów Customer Relationship Management. Umożliwia ona precyzyjną analizę klientów danego przedsiębiorstwa. Przypisanie klientom wielkości obrazującej ich wartość daje możliwość indywidualnego prowadzenia kontaktów z nimi. Na tej podstawie można lepiej przewidywać ich przyszłe zachowania, a także szacować możliwość powodzenia działań podjętych przez firmę w stosunku do nich. Literatura Arnold B., Use Customer Lifetime Value for Direct Marketing Success, http://www.bizjournals.com/louisville/stories/2003/11/17/smallb4.html?page=1. Customer Lifetime Value Modeling and Its Use for Customer Retention Planning, S. Rosset, E. Neumann, U. Eick, N. Vatnik, Y. Idan, http://www-stat.stanford.edu/~saharon/ papers/ltv.pdf. Data Warehousing/Data Mining as Related to Customer Relationship Management, http://www.data-warehouse.com/iknowledge/whitepapers/Maxim_1008.pdf. Davis S.M., Meyer Ch., Blur: The Speed of Change in the Connected Economy, Capstone Publ., Oxford 1998. Infovide Sp. z o.o., Budowa CRM Analitycznego, http://www.infovide.pl. Novo J., Calculating Lifetime Value or Lifetime Customer Value, www.jimnovo.com. Pakiet programów do zarządzania relacjami z klientami, http://crm-centrum.com.pl/gfx/ rozwiazania/viking-crm/viking-crm.pdf. Peppers D., Rogers M., The One to One Future: Building Relationship One Customer at a Time, Peppers & Rogers Group, New York 1993. Rifkin J., Wiek dostępu, Wydawnictwo Dolnośląskie, Wrocław 2003. Statistics and Data Mining Techniques For Lifetime Value Modeling, D.R. Mani, J. Drew, A. Betz, P. Datta, Proceedings of KDD–99, Berghahn Book, New York 1999..

(13) Wartość czasu życia klienta…. 209. Lifetime Value of a Customer as an Attempt to Estimate a Consumer’s Commercial Potential In this article, the author reviews solutions for calculating the time value of long-lasting business relations with customers (exhibiting the „lifetime value of a customer” (LTV) category as an amount of profit that an average customer of a given enterprises generates over the years during which a business relationship lasts, expressed in present value) and referring, inter alia, to the following issues: – expected duration of the business relationship, – defining the cost of obtaining a customer, – estimating the profit generated by the customer over time, – defining the value of accumulated profit as well as accumulated value of current profit, – difficulties in calculating the lifetime value of a customer. The author draws attention to changes in the prospects for conducting business operations, which govern the achievement of market success and which relate to the need to build lasting business relations with customers. The author characterises the strategy of re-organising business processes, the objective of which is to streamline contacts with customers through standardisation and automation of customer service, as well as increase the effectiveness of managing customer contacts – Customer Relationship Management. The author, in presenting his concept of customer relations management, indicates the benefits that a business may achieve from this approach..

(14)