Niewątpliwie z jednej strony gromadzenie i szczegółowa analiza danych dotyczących naszych zakupów przekłada się do pewnego stopnia na wyższy poziom świadczonych usług. Łatwiejsze wyszukiwanie produktów, które trafiają w nasz gust, indywidualne wsparcie ze strony działu obsługi klienta w danym sklepie w przypadku składania reklamacji bądź zażalenia to przykłady plusów, jakie wiążą się z personalizacją danych pozyskanych od klienta. Z drugiej jednak strony przetwarzanie i analiza danych dotyczących naszych zachowań konsumenckich zapewnia sklepowi bogatą wiedzę na nasz temat. Zdolności sklepów w kwestii nakłaniania nas do kupowania doskonalą się z dnia na dzień, a bierze się to stąd, że eksperci od sprzedaży, korzystając z wyników przeprowadzonej analizy, są w stanie w coraz to efektywniejszy sposób wykorzystywać strategie marketingowe i oferować coraz to bardziej spersonalizowany pakiet usług.

W takim procesie analizy danych bardzo istotny jest czynnik znany jako “customer lifetime value” (CLV) czyli “długookresowa wartość klienta”. Pojęcie to, które oznacza wartość, jaką stanowić będzie dana osoba dla danego sklepu przez cały ten czas, kiedy pozostaje jego klientem, odgrywa znaczącą rolę w kształtowaniu strategii marketingowych i modeli pracy na polu sprzedaży internetowej i stacjonarnej. 

Jak obliczana jest “długookresowa wartość”?

Wskaźnik CLV czyli wskaźnik wartości klienta informuje o korzyściach, jakie generuje dla danego sklepu przeciętny klient, a obliczany jest na podstawie danych historycznych bądź danych prognostycznych. W pierwszym przypadku formuła obliczania CLV sprowadza się do przemnożenia całkowitej kwoty wydatków klienta w danym sklepie (od pierwszych zakupów do chwili bieżącej) przez marżę zysku brutto sklepu. Rachunek uwzględnia również koszty, jakie sklep ponosi z tytułu świadczonych usług czy reklamy. 

Przy obliczaniu przewidywanej wartości długookresowej uwzględniane są również inne dane. Średnia miesięczna liczba zakupów, średni jednorazowy wydatek na zakupy, średni zysk brutto oraz liczba miesięcy składająca się na okres trwania relacji klienta ze sklepem to wartości, które przemnożone przez siebie pozwalają wysnuć prognozy odnośnie CLV. 

 Dlaczego sklepy chcą znać “długość życia klienta”?

Za analizą nawiązanych z klientami relacji konsumenckich i przekładaniu ich na język liczb stosując takie wskaźniki jak CLV kryją się określone cele. Przede wszystkim działania skierowane na pozyskanie nowych klientów są dośc kosztochłonne. Wymagaja przemyślanych i kompleksowych akcji marketingowych skierowanych do określonej grupy odbiorców. Natomiast opracowanie strategii nakierowanych na utrzymanie klientów aktualnie korzystających z usług danego sklepu i zarządzanie  nimi jest zarówno prostsze, jak i bardziej opłacalne. Wyniki badań wykazały, że pozyskiwanie nowych klientów wiąże się z 5%-25% wyższymi kosztami w porównaniu z utrzymywaniem klientów bieżących. Z kolei z badań doradcy biznesowego Fredericka Reichhelda wynika, że sklepy, którym udaje się osiągnąć wskaźnik utrzymania klienta na poziomie 5% cieszą się wzrostem zysków w przedziale 25%-95%. 

Obliczając CLV na podstawie zgromadzonych danych sklepy mogą śledzić klientów o wysokim wskaźniku ryzyka utraty i planować konkretne działania nacelowane na to, aby z powrotem ich pozyskać zanim będzie za późno. Obliczanie długookresowej wartości klienta przez sklep odgrywa niezwykle ważną rolę w ustalaniu, którzy z klientów grożą “wyłamaniem się” i odzyskiwaniu ich lojalności, a także w opracowywaniu ogólnych strategii i modeli pracy, których celem jest zwiększenie CLV klientów.

Krótko mówiąc, dzięki coraz to precyzyjniejszym analizom zachowań konsumenckich aktualnych klientów i zabiegom mającym na celu lepsze ich poznanie sklepy są w stanie oferować coraz to bardziej spersonalizowane usługi i produkty. Zamiast przyciągać nowe osoby, starają się zachęcić już istniejące grono klientów do aktywnych zakupów. To wyjaśnia, dlaczego błądząc po internecie natykamy się na reklamy tego samego produktu albo dzień po dniu otrzymujemy maile przypominające nam, że w naszym koszyku na którymś portalu internetowym wciąż znajduje się niezakupiony produkt. Portale i sklepy internetowe lubią wysyłać nam “specjalne” kody rabatowe z okazji naszych urodzin, starając się w ten sposób zapewnić sobie naszą lojalność. A droga w stronę uczynienia nas lojalnymi klientami, a więc, mówiąc inaczej, zwiększenia naszej “długookresowej wartości” wybrukowana jest (z czego najczęściej nie zdajemy sobie sprawy) kolejnymi zachętami do częstszych zakupów.

Analizy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji będą coraz doskonalsze

Do pomiaru CLV i wdrażania odpowiednich dostosowanych do profilu klienta strategii marketingowych wykorzystywane są technologie oparte na sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja umożliwia analizę nawyków zakupowych zarówno określonych grup demograficznych, jak i jednostek. Nasza aktywność na portalach zakupowych, z których korzystamy jako zalogowani użytkownicy, historia zakupów, klikane przez nas artykuły, artykuły, które przejrzeliśmy więcej niż raz, kategorie artykułów, które mogą nas zainteresować, częstotliwość, z jaką robimy zakupy, rodzaj polecanych ofert, z których najczęściej korzystamy – to tylko niektóre dane, w oparciu o które sztuczna inteligencja przeprowadza dogłębną analizę profilu konsumenckiego konkretnego klienta. Efekty analizy tych poszczególnych danych możemy obserwować w trakcie robienia przez nas zakupów w trybie online. Od reklam po interfejs portali zakupowych – wszystko ma charakter spersonalizowany, w taki sposób, by jak najlepiej było dopasowane do naszych gustów i preferencji.

W dzisiejszych czasach, gdy technologie wykorzystujące sztuczną inteligencję rozwijają się z każdym dniem, a każdy nasz krok jako konsumenta jest śledzony i procesowany, trudno z całą pewnością stwierdzić, dokąd zaprowadzą nas te procesy w przyszłości. W tej chwili wiele sklepów współpracuje z firmami informatycznymi, które oferują narzędzia do śledzenia aktywności klientów oparte właśnie na tego rodzaju sztucznej inteligencji. Cokolwiek będzie się działo w przyszłości, niewątpliwie będzie to miało ogromny wpływ na przeciętnego konsumenta, który nie ma pojęcia o tych strategiach. Podczas gdy nawet my sami nie zdajemy sobie sprawy z naszych nawyków zakupowych, wszystkie informacje dotyczące naszych typowych zachowań konsumenckich, gustów i preferencji, dzięki szcztucznej inteligencji będą dalej wykorzystywane przez sklepy w celach efektywniejszego marketingu. W ten sposób niestety będziemy jeszcze częściej i sprytniej zachęcani do wydawania i konsumowania. Za każdym razem, gdy robimy zakupy w internecie powinniśmy zachować w pamięci, że wszystkie produkty, promocje i reklamy, które napotykamy, to efekt przetwarzania naszych danych konsumenckich przez sklepowe algorytmy. Choć z pewnością wymagać to będzie wysiłku z naszej strony, znajomość tych procesów marketingowych jest niezbędna, jeśli chcemy zostać świadomym konsumentem.