CÓMO CALCULAR EL VALOR DEL CICLO DE VIDA EN UNA EMPRESA SVOD

¿Cuántos ingresos cree que obtendrá de su próximo cliente? ¿Se quedará unos meses y luego se dará de baja? ¿O pasarán a engrosar las filas de los suscriptores de varios años?

Cada una de estas preguntas se basa en la comprensión del valor de vida (LTV) de un cliente y en la utilización de ese valor para comparar segmentos naturales de sus usuarios y encontrar vetas de clientes satisfechos (y suscritos durante mucho tiempo). Si no, ¿cómo saber si merece la pena gastarse 30 o 60 dólares en captar un nuevo cliente?

CÁLCULO ABONADO LTV

Tomemos, por ejemplo, un sitio imaginario para entusiastas del Ártico llamado PolarFlix. Cobran 10 dólares al mes y tienen una tasa de rotación mensual bastante alta, del 20%.

Una de las formas más comunes de medir el valor de vida de un cliente es utilizar la tasa de rotación y los ingresos medios por usuario (ARPU). Podemos combinar esos dos valores para un grupo de usuarios y, de media, debería reflejar el LTV de nuestro nuevo cliente medio. La fórmula se parece a ARPU / Churn mensual. Para PolarFlix, esto es 10/.2 = $50.

Imaginemos que PolarFlix añade 100 clientes el 1 de diciembre. Es de esperar que esta cohorte acumule pagos a PolarFlix cada mes. He aquí una tabla que muestra cómo se comporta este "modelo de churn mensual". (Nota: la fórmula incluye clientes parciales, pero estos ejemplos están redondeados).

receive $50 per customer, so now they can allocate some of that to marketing, operations, and content licensing and keep the rest as profit. However, if they did this, they would be underinvesting in their business.

En las empresas basadas en suscripciones, la tasa de retención no sigue la media de rotación. En cambio, lo que vemos en Brightcove es que los nuevos clientes cambian a un ritmo muy alto, a menudo hasta un 30-40% de rotación mensual durante los primeros ciclos de facturación, mientras que los suscriptores más veteranos cambian a un ritmo de un solo dígito.

customer loss curve for our example company, PolarFlix, shows the LTV for this cohort of customers is $66 on October 1, 2020, with over ten customers still active. For a service with 100,000 subscribers, that’s a $1.6 million difference.

So, how do we make our formulas match our observed lifetime spending? Peter Fader and Bruce Hardie’s 2007 publication, How to Project Customer Retention, has been instrumental in our work with contractual (i.e. renewing subscription) businesses. We use historical data about our customers and create a retention curve. A retention curve shows the probability, as a value from 0 to 1, that a customer with a tenure of n days, will become a customer of tenure n+1 days. From that, it’s simple to show how much revenue we expect to receive.How to Project Customer Retention, has been instrumental in our work with contractual (i.e. renewing subscription) businesses. We use historical data about our customers and create a retention curve. A retention curve shows the probability, as a value from 0 to 1, that a customer with a tenure of n days, will become a customer of tenure n+1 days. From that, it’s simple to show how much revenue we expect to receive.

Con el método de Fader y Hardie, podemos incluso predecir la curva más allá de la mayor permanencia de nuestros clientes, algo que Kaplan-Meier, un método de análisis de supervivencia muy común, no puede hacer. Este método tiene una salvedad importante. Como puede verse en el gráfico anterior, la curva sólo puede llegar a 0 muchos años en el futuro. Hay que elegir una fecha límite para valorar a estos clientes.

En Brightcove, nos fijamos en las curvas de retención reales de nuestros clientes de medios de comunicación y optamos por estimar el LTV a través de 1.000 días de suscripción. Esto permite 2 ciclos de cancelación para las suscripciones anuales y, para las tasas de cancelación típicas, capta suficiente valor extra de los suscriptores de larga duración como para marcar una diferencia material en el LTV.

UN LTV PRECISO PERMITE INVERTIR MEJOR

Una cifra precisa del VTL le permite invertir con confianza en la adquisición de más clientes, conceder más licencias de contenido para hacer frente a la pérdida de clientes, o le permite bajar el precio de su servicio para captar aún más clientes.

Además, puede utilizar las mediciones de LTV y churn para comparar segmentos naturales de su base de clientes y comprender qué parte de su base de clientes goza de buena salud y cuál merece una inversión adicional. Dadas las ventajas del modelo predictivo, estamos actualizando Brightove Audience Insights para basar todos los valores de LTV en estas curvas de retención.

Obtenga más información en nuestro episodio PLAY, "Métricas que importan".