Cómo predecir y optimizar el Customer Lifetime Value (CLV) con IA

Las empresas recurren cada vez más a estrategias basadas en datos para optimizar sus operaciones. La predicción del valor del ciclo de vida del cliente (Customer Lifetime Value - CLV) impulsada por la inteligencia artificial proporciona información valiosa para tomar decisiones informadas. Prever con precisión el valor del cliente permite a las empresas asignar los recursos de manera eficaz, personalizar las campañas de marketing y mejorar la experiencia del cliente.

Lee nuestro artículo para descubrirlo:

• Cómo calcular el CLV
• Por qué es importante la predicción del CLV para la fidelidad de los clientes
• ¿Cuál es el papel de la IA en la  predicción del CLV?

¿Qué es el valor del ciclo de vida del cliente?

El valor del ciclo de vida del cliente (Customer Lifetime Value - CLV) es el beneficio neto previsto que un cliente genera para una empresa a lo largo de toda su relación o durante un periodo específico, teniendo en cuenta factores como las compras repetidas, las recomendaciones y el aumento del gasto. El cálculo preciso del CLV suele requerir datos históricos, ya que determinar el valor exacto de un nuevo cliente es complicado.

El CLV es uno de los indicadores más importantes para evaluar la rentabilidad de los clientes, orientar las iniciativas de marketing estratégico y fundamentar la segmentación de clientes para campañas personalizadas y programas de fidelización. Además, este KPI es esencial para calcular el ROI de los programas de fidelización.

Cómo calcular el CLV

Puedes calcular el CLV utilizando la fórmula tradicional: 
CLV = Valor medio de la compra × Frecuencia de compra × Vida útil del cliente

Existen diversas fórmulas para calcular el Customer Lifetime Value (CLV), cada una con sus propias particularidades y aplicaciones específicas. Si bien estos cálculos pueden adaptarse a las necesidades de tu negocio, a continuación presentamos uno de los métodos más utilizados, basado en la tasa de retención de clientes y el tiempo de vida útil.

La tasa de retención de clientes mide el porcentaje de clientes que continúan su relación con una empresa durante un periodo específico. Se calcula de la siguiente manera:

Tasa de Retencion de Clientes = [(Total de clientes al final del periodo - Nuevos clientes) / Total de clientes al inicio del periodo] * 100

La tasa de vida útil del cliente representa la duración media de la relación con un cliente. Se calcula a partir de la tasa de retención utilizando la siguiente fórmula: 
 Tasa de Vida útil del cliente = 1 / (1 - Tasa de retención de clientes)

Según Gartner, el CLV se encuentra entre las cinco métricas de marketing más importantes para el 25 % de los profesionales del marketing. La disponibilidad de datos ha convertido el cálculo del CLV en una práctica habitual en todos los sectores. Esta métrica se considera ahora esencial para comprender el valor del cliente e impulsar el crecimiento del negocio.

¿Por qué es importante el CLV?

El valor del ciclo de vida del cliente puede ayudarte a:

• Comprender el valor a largo plazo de un cliente. Esto puede influir en las decisiones de toda tu empresa, desde el marketing y las ventas hasta la atención al cliente y las operaciones comerciales.
• Mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes. Al comprender el valor de por vida de tus clientes, puede adaptar tus esfuerzos de marketing y asistencia para retener a tus clientes más valiosos.
• Tomar mejores decisiones sobre cómo asignar los recursos. Identifica a los clientes más rentables para centrar todos tus esfuerzos de marketing y ventas en adquirir y retener a ese tipo de clientes.
• Aumentar los ingresos con el tiempo. Comprender el valor del ciclo de vida de tus clientes te permite identificar oportunidades de venta adicional y venta cruzada a tus clientes actuales.
• Mejorar tus productos y servicios. El valor del ciclo de vida de los clientes cambia con el tiempo. Con estos datos, puedes mejorar fácilmente tus ofertas.

Crear fidelidad entre los clientes con la predicción del CLV

El valor del ciclo de vida del cliente es una herramienta muy eficaz para fomentar la fidelidad. Al predecir con precisión los ingresos que generará un cliente a lo largo de su relación con una empresa, el CLV proporciona información muy valiosa para diseñar estrategias de fidelización eficaces.

Segmentación CLV

Prever una base de clientes es fundamental para fidelizarlos. La segmentación CLV permite a las empresas identificar a los clientes de mayor valor y adaptar sus estrategias a sus necesidades específicas. Dividir a sus compradores en segmentos basados en el CLV puede aumentar los ingresos y la rentabilidad general.

Aprovechando los datos del CLV y su trayectoria prevista, las empresas pueden crear programas de fidelización altamente personalizados que resuenen en los diferentes segmentos de clientes. Por ejemplo, los clientes que muestran una tendencia al alza en el CLV, independientemente de su valor actual, podrían tener prioridad para obtener recompensas exclusivas, acceso anticipado a productos o recomendaciones personalizadas para fomentar su potencial. Por el contrario, los clientes con un CLV estable o en descenso podrían beneficiarse de recompensas por niveles o incentivos por recomendación para estimular un mayor gasto.

Retención proactiva de clientes con el CLV

La información del CLV también puede ayudar a optimizar el recorrido del cliente al identificar áreas en las que se puede mejorar el compromiso y la retención. Al identificar las etapas en las que los clientes son más propensos a abandonar la empresa, se pueden implementar intervenciones específicas, como ofertas personalizadas o una mejor atención al cliente.

Recuerda que la personalización se ha convertido en la norma, con un 64% de los consumidores exigiéndola a las marcas. Esta expectativa es aún más fuerte en América Latina, donde el 61% de los consumidores afirma que probablemente comprará más y por más tiempo si recibe ofertas especiales y recomendaciones personalizadas.

El análisis predictivo del valor del ciclo de vida del cliente permite a las empresas anticipar la pérdida de clientes y tomar medidas proactivas para retenerlos, incluso identificando posibles disminuciones en el valor del cliente a lo largo del tiempo y permitiendo estrategias de intervención temprana. Identifique a los clientes con riesgo de abandono para implementar estrategias de retención, como mejoras en los programas de fidelización o comunicaciones específicas.

El papel de la IA en las predicciones del CLV

Mientras que los métodos tradicionales para calcular el CLV se basan en datos históricos y promedios, a menudo no logran captar el panorama completo. Hoy en día, cada vez más empresas utilizan la inteligencia artificial (IA) para predecir el valor del ciclo de vida del cliente. A continuación, le mostramos cómo puedes aprovecharla:

Mejora la precisión mediante el machine learning

Los algoritmos de machine learning (ML), un componente fundamental de la IA, analizan grandes cantidades de datos de clientes, incluyendo el historial de compras, los datos demográficos y el comportamiento en línea. Al descubrir patrones y tendencias ocultos en estos datos, los modelos de ML pueden predecir el comportamiento futuro de los clientes con mayor precisión que los métodos tradicionales.

Predicción de la pérdida de clientes

Una de las aplicaciones más valiosas de la IA en el  CLV es su capacidad para identificar a los clientes con riesgo de reducir su compromiso o de abandonar la empresa. La IA puede predecir qué clientes son propensos a disminuir su gasto, reducir la frecuencia de compra o dejar de interactuar con la empresa mediante el análisis de sus patrones de comportamiento. De este modo, las empresas pueden intervenir de forma proactiva y aplicar estrategias de retención específicas, minimizando la pérdida de clientes y maximizando el CLV.

Personalización de la experiencia del cliente

La IA también puede aprovechar los datos del CLV para personalizar la experiencia del cliente en todos los puntos de contacto. Comprender el valor previsto de un cliente le permite adaptar las campañas de marketing, las recomendaciones de productos y los programas de fidelización a sus necesidades e intereses específicos. La hiperpersonalización fomenta relaciones más sólidas con los clientes y anima a repetir las compras, lo que en última instancia aumenta el CLV.

5 retos de la predicción del CLV

• Calidad y exhaustividad de los datos: los datos inexactos o incompletos sobre los clientes pueden afectar considerablemente a los cálculos del CLV.
• Limitaciones del poder predictivo: predecir con precisión el comportamiento futuro de los clientes es difícil debido a la dinámica cambiante del mercado, las preferencias de los consumidores y factores externos imprevistos, como las tendencias estacionales (por ejemplo, el aumento en la venta de artículos escolares al inicio del año lectivo) o acontecimientos locales (como la visita del Papa a un país de Latinoamérica).
• Supuestos y simplificaciones: Los modelos CLV suelen basarse en supuestos que pueden no ser ciertos en situaciones reales, lo que da lugar a posibles inexactitudes. Dado que hay numerosos factores que influyen en el comportamiento de los clientes, como el índice de confianza del cliente y las tendencias estacionales, es difícil captar toda la complejidad del recorrido del cliente en un solo modelo.
• Ámbito limitado: Los modelos CLV tradicionales suelen centrarse únicamente en el valor monetario, descuidando otros atributos valiosos de los clientes, como la fidelidad a la marca y las recomendaciones. Además, la incorporación de demasiados factores puede complicar en exceso el modelo y reducir su capacidad predictiva.
• Dificultades de atribución: Asignar el mérito de la adquisición y retención de clientes a canales de marketing específicos puede resultar complejo.

La integración de la IA en la  predicción del CLV puede mitigar muchos de estos riesgos. Al aprovechar algoritmos avanzados y vastos conjuntos de datos, los modelos basados en IA pueden manejar datos complejos, identificar patrones y realizar predicciones más precisas, mejorando la fiabilidad y la eficacia del análisis del CLV.

El futuro de la predicción del CLV

El futuro de la predicción del CLV encierra un enorme potencial para que las empresas optimicen las relaciones con sus clientes, impulsen el crecimiento y creen valor a largo plazo.

• Integración tecnológica: La convergencia de la IA, el ML y otras tecnologías seguirá mejorando las capacidades de predicción del CLV. Técnicas como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural ofrecen nuevos conocimientos a partir de grandes cantidades de datos, incluyendo redes sociales, opiniones de clientes y texto no estructurado.
• CLV en tiempo real: Los avances en el procesamiento y análisis de datos permitirán calcular el CLV en tiempo real, lo que permitirá a las empresas tomar decisiones inmediatas basadas en información actualizada sobre los clientes.
• Incorporación de la calidad de la vida útil del cliente: Más allá del valor monetario, los futuros modelos de CLV se centrarán en la calidad de la vida útil del cliente, teniendo en cuenta factores como la satisfacción, la lealtad y la recomendación, con el fin de ofrecer una visión más completa del valor del cliente.
• Modelos específicos para cada sector: Es posible que surjan modelos de CLV especializados y adaptados a sectores específicos, que proporcionen información más detallada y predicciones más precisas.

A partir de la importancia de este enfoque, que no solo facilita la maximización del retorno sobre la inversión (ROI), sino que también fortalece la fidelización y el compromiso a largo plazo, Comarch desarrolló un eBook completo que aborda temas como el CLV y otros mecanismos basados en inteligencia artificial.

Conclusiones principales: 

• El CLV es una métrica crucial para evaluar la rentabilidad de los clientes e impulsar el crecimiento del negocio.
• La segmentación del CLV ayuda a identificar a los clientes de alto valor y a adaptar las estrategias en consecuencia.
• Superar los retos relacionados con los datos y aprovechar la IA son fundamentales para mejorar la predicción del CLV.
• El futuro del CLV reside en los cálculos en tiempo real, que incorporan la calidad de la vida útil del cliente y modelos específicos del sector.

Maximiza el valor del cliente con CLV e IA

El valor del ciclo de vida del cliente ayuda a los profesionales del marketing a comprender el comportamiento de los clientes, optimizar las estrategias de marketing y fomentar la fidelidad. Al aprovechar los datos del CLV y los modelos de predicción basados en IA, las empresas pueden tomar decisiones basadas en datos para maximizar el valor del ciclo de vida del cliente y, en última instancia, aumentar el ROI.

Sin embargo, sigue siendo fundamental superar los retos que plantean los datos y garantizar la precisión de las predicciones.

La Plataforma de Markting de Fidelización de Comarch es una solución basada en IA que puede ayudar a su empresa a descubrir todo el potencial del CLV. Nuestra plataforma te permite segmentar a los clientes de forma eficaz, personalizar las experiencias y predecir el riesgo de abandono, lo que impulsa la satisfacción, la retención y el crecimiento de los clientes.

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