La modellazione del Customer Lifetime Value (LTV) prevede il ricavo totale che un cliente dovrebbe generare nel corso della sua relazione con un'azienda. Per gli inserzionisti, si tratta di uno strumento potente per dare priorità alle audience di alto valore e ottimizzare le vendite a lungo termine. ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS).

I recenti progressi, in particolare i modelli probabilistici profondi che utilizzano distribuzioni lognormali zero-inflated, si sono dimostrati particolarmente efficaci. Questi metodi affrontano sfide comuni nella misurazione del marketing, come la distorsione causata dagli acquisti una tantum e la natura a coda pesante delle entrate dei clienti. Migliorando l'accuratezza della previsione, la modellazione LTV consente agli inserzionisti di concentrare gli sforzi sui clienti di alto valore, di allocare i budget in modo più strategico e di adattarsi dinamicamente alle mutevoli condizioni di mercato.

Perché il modello LTV è importante per gli inserzionisti?

La modellazione LTV consente agli inserzionisti di perfezionare il targeting e l'allocazione del budget con maggiore sicurezza. 

I modelli avanzati possono identificare i clienti ad alto e basso valore nelle prime fasi dell'imbuto, ridurre la spesa per le audience con un potenziale di guadagno limitato e supportare i clienti che hanno bisogno di un'assistenza tecnica. ROI-decisioni guidate sia per l'acquisizione che per la fidelizzazione. Con un quadro più preciso del valore proiettato del cliente, i marketer possono personalizzare le campagne e investire in strategie che massimizzano la redditività della vita del cliente.

Come si calcola il LTV

L'LTV viene in genere calcolato utilizzando una combinazione di frequenza di acquisto, valore medio dell'ordine e durata di vita del cliente. Tuttavia, i metodi tradizionali spesso non tengono conto di due realtà comuni:

1. Una gran parte dei clienti può essere un acquirente unico.
2. Una piccola percentuale di utenti spesso guida una quota sproporzionata di ricavi.

È qui che i modelli probabilistici, come le distribuzioni lognormali zero-inflated, offrono un grande vantaggio. Essi tengono conto della variabilità modellando sia la probabilità di acquisti ripetuti che la distribuzione della spesa tra i gruppi di clienti. Ad esempio, un marchio potrebbe scoprire che mentre 70% dei clienti sono acquirenti unici, i restanti 30% generano la maggior parte delle entrate. Una modellazione accurata dell'LTV aiuta le aziende ad allocare le risorse di conseguenza.

Applicazioni nella pubblicità

Se applicato in modo efficace, il modello LTV può sbloccare potenti vantaggi in tutta la strategia mediatica:

• Targeting: Identificare e coinvolgere segmenti di alto valore con campagne personalizzate
• Budgeting: Concentrare la spesa sui canali e sulle coorti con il maggiore ritorno previsto.
• Ritenzione: Dare priorità agli sforzi di fidelizzazione e di reingaggio per i clienti con un alto potenziale di LTV.
• Messaggistica: Personalizzare la creatività e le offerte in base al valore del cliente e al comportamento previsto.

Tendenze future nella modellazione LTV

Il futuro della modellazione LTV risiede nella continua integrazione dell'apprendimento automatico e delle tecniche statistiche avanzate. Innovazioni come gli algoritmi di deep learning stanno migliorando l'accuratezza della previsione e l'adattamento al comportamento dinamico dei clienti. Anche i modelli bayesiani gerarchici stanno guadagnando terreno per la loro capacità di catturare cicli di vendita più lunghi e l'attribuzione multicanale. Nel frattempo, i modelli ibridi, che combinano i metodi tradizionali con l'AI, consentono una segmentazione e un targeting più precisi.

Con l'evoluzione di questi strumenti, l'LTV sta diventando più di una semplice metrica: è una bussola strategica che guida dove, come e quanto investire in pubblicità.

La modellazione dell'LTV non è più una cosa bella da fare, ma è essenziale per gli inserzionisti che vogliono crescere in modo redditizio e sostenibile. Adottando le moderne tecniche di LTV, i marketer possono migliorare le previsioni, ridurre gli sprechi di acquisizione e ottenere un valore a lungo termine dalla loro base clienti.

Vuole mettere in pratica il modello LTV? Ci contatti per sapere come possiamo aiutarla.

Riferimenti

• Olin Business School, Washington University di St. Louis. https://olin.wustl.edu/_assets/docs/research/Chan-WuXie-Lifetime-Value-Customers-Google-PPC.pdf
• arXiv. https://arxiv.org/abs/1912.07753