Müşteri yaşam boyu değerini benimsemekle ilgili önemli dersler

İşletmeler ve pazarlamacılar müşteri davranışlarını değerlendirirken genellikle anlık işlemlere, yani müşterilerin o anda neyi nasıl satın aldıklarına odaklanır. Bu durumda, pazarlama stratejilerinde müşteriler yalnızca kısa vadede değerlendirilir.

Oysa kârlı büyümeyi uzun vadede artırmak söz konusu olduğunda müşteri yaşam boyu değeri (MYBD) artık göz ardı edilemeyecek bir metriktir. MYBD, işletmenin tek bir müşteriden ilişkileri boyunca elde edeceği toplam değeri ölçer. Bu nedenle, işletmeyi büyütmek amacıyla en değerli müşterileri edinip onlarla ilişki geliştirmek ve onları elde tutmak için ideal bir yoldur.

Bununla birlikte, her müşterinin gelecekteki değerini ölçen tek bir metrik olan MYBD’nin sadeliği, bu metriği uygulamadaki zorlukları gözden kaçırmamıza neden olabilir.

İşletmelerinde MYBD’den yararlanmaya başlayacak şirketlere yardımcı olacak beş ipucunu aşağıda bulabilirsiniz.

1. Mümkün olduğunca uzun vadeli planlar yapın

MYBD modellerinin köklü bir geçmişi var. Bununla birlikte özellikle de tahmini bir metrik kullanarak kısa vadeli yaklaşımdan uzun vadeliye geçmek için riskleri algılayabilmeniz gerekiyor. Peki ya model yanlışsa? Ya müşterilerim diğer işletmelerin müşterilerinden farklı davranırsa? MYBD modelindeki indirim faktörü, yani nakit akışının gelecekteki değerini bulmak bir miktar risk ve belirsizlik içeriyor. Bu riskleri bir miktar azaltabilmek için şirketler genellikle MYBD hesaplamalarını mevcut 6 veya 12 aylık kısa vadeli tahminlerine uygun şekilde kısaltıyor.

Bunu yapmaktan kaçının. Kısa vadeli düşünmek, işletmenizin değerli fırsatları ve bir o kadar önemli olan, düzensiz şekilde alışveriş yapan ancak çok harcayan değerli müşterileri kaçırmasına neden olabilir. İşletmeniz ilerleme kaydedemiyorsa MYBD modelini hem kısa hem uzun vadeli zaman dilimleri için kullanıp sonuçlar arasındaki asıl farklara odaklanabilirsiniz. Ne kadar değerden vazgeçmek gerekir? Kısa vadede hangi müşteriler ve davranışlar kaçar? Pazarlama çabalarını, bir yandan daha hızlı getiri elde etme yönündeki dahili baskıya karşılık verirken bir yandan da uzun vadeli müşterileri kazanacak şekilde uyarlamak mümkün mü?

2. Verileri fazla ayrıntılı incelemeyin

Makine öğrenimi ile inanılmaz miktarda veriyi birlikte kullanan bazı şirketler en iyi müşterilerinin olağanüstü derecede ayrıntılı davranış profillerini oluşturabildi: “Bu müşteriler şu pazardalar, çarşambaları 15:00-16:00 arasında bizimle şu tür cihazlardan etkileşime geçiyorlar”. Aynı davranışı gösteren müşterilerin sayısı sınırlı olduğu için her ne kadar etkileyici olsa da böyle bir kesinlik düzeyi verimsiz olabilir. Balıkçılıkla ilgili bir benzetme yapacak olursak “Mızrak yerine ağ kullanmak daha verimlidir.” diyebiliriz. Kullanıcı davranışlarını sınıflandırmaya çalışırken potansiyel kitlelerinizin boyutunu göz önünde bulundurun. İşe şu anki müşterilerinizden daha değerli müşteriler arayarak başlayın, ayrıntılı inceleme yapmaya daha sonra geçin. Fazla ayrıntıya girmemeye de dikkat edin.

3. Doğru zamanda doğru yaklaşımı kullanın

Negatif binom dağılımı modelleri gibi çeşitli istatistiksel modeller kesinlikleri ve uzun vadedeki istikrarları nedeniyle beğenilse de bu modellerin tahminde bulunabilmesi için müşteri davranışlarının farklı dönemlerde gözlemlenmesi gerekir. Bu durum, birkaç günde bir başarı metriğine ihtiyaç duyan platformlarda dijital reklamlar için teklif optimizasyonu yapmayı zorlaştırabilir.

Başarılı reklamverenler, daha az ayrıntılı olsa da daha hızlı tahminlerde bulunabilmek için makine öğrenimini geçici bir önlem olarak benimsedi ve müşteri ilişkileri izin verdiği anda geleneksel tekniklere geri dönüyorlar. Yine de yanıltıcı bir güven hissine kapılmamak için dikkatli olun. Makine öğrenimini ve rastgele değişkenli modeller olan olasılıksal modelleri dönüşümlü şekilde kullanmak gerekir.

Farklı MYBD modellerinin avantajları ve zorlukları

4. Her zaman yeni tür müşteriler arayın

MYBD modellerinin ana veri kaynağı şirketinizin pazarlama verileridir ancak bu verilerden elde edilen sonuçlar, geçmişte elde etmeye çalıştığınız müşteri türlerini temel alacağı için gerçekleri yansıtmayabilir. Pazarlama işlemleriniz anlık alıcılara yönelikse uzun vadeli ilişkilere girme olasılığı yüksek olan kullanıcılar, veri kümenizin önemli bir bölümünü oluşturmuyor olabilir. Bu nedenle, pazarlama bütçenizin bir kısmını her zaman keşif için ayırmalısınız. Şu anki müşterilerinize göre daha önemli bir uzun vadeli büyüme kaynağı olabilecek yeni müşteri türleri bulup onlarla etkileşime geçmeye çalışmalısınız. Başka bir deyişle en iyi müşterilerinizi henüz bulamamış olabilirsiniz. Aramaya devam edin.

5. Diğer paydaşlara hitap edecek yollar bulun

MYBD metriğini kullanmaya başlamak aksaklıklara yol açabilir; bütçe dağılımının değiştirilmesi, performansın daha geç anlaşılması ve önceki kısa vadeli yatırımları daha eleştirel bir şekilde değerlendirmeye yol açan içgüdüsel tepki. Başlangıçta büyük çaplı değişiklikler yapmaktan kaçının. Bunun yerine eğitime odaklanın. Diğerlerinin bu metriği anlamasına ve metriğin işletmede nasıl uygulanabileceğini keşfetmesine yardımcı olun. Deneme yapmanın faydalarını şeffaf bir şekilde anlatın ve bu denemelerin işletmedeki süreçleri nasıl etkilediğini açıkça tartışın. Bunlar sürecin daha yavaş ve tedbirli şekilde işlemesine neden olsa da yaklaşımın benimsenme ihtimalini artırır.

Nihayetinde, en çok önem vermeniz gereken konulardan biri, işletmenizin MYBD’ye uymasını sağlamaktansa MYBD’yi işletmenizin pazarlama biçimine entegre etmenin yollarını bulmaktır. Yönerge ve en iyi uygulamalara dikkat edin ancak hiçbir metriği işletmenizin şimdiye kadar yaptığı tüm optimizasyonlara ve geliştirdiği tüm süreçlere ters düşecek derecede katı bir şekilde uygulamayın. Şimdiye kadarki başarınızı tüm bu optimizasyon ve süreçlere borçlu olduğunuzdan bunları unutmayın. Aksine eski ve yeni yöntemleri birlikte geliştirin.