El elemento más crítico en el cálculo del valor de por vida es el componente “de por vida”. Un método común utilizado para calcular la vida útil es 1 / tasa de abandono, donde la tasa de abandono se define como cancelaciones mensuales divididas por el número promedio de clientes en el mes. Entonces, si su tasa de rotación mensual es del 10%, la vida útil promedio del cliente es del 1/10%, o 10 meses.
Esta métrica es una buena abreviatura para un VC que intenta evaluar un negocio. Pero si usted es un CEO, es una forma terriblemente poco sofisticada de entender el negocio.
La rotación siempre es mucho más alta al principio del ciclo de vida del cliente. Es común en las empresas de consumo que el 20-40% de los nuevos clientes se retiren en sus primeros 30-60 días. Si traza el abandono acumulativo de una cohorte con el tiempo, el comportamiento se parecerá a una curva de serie de potencia o logarítmica, donde el abandono acumulativo crece agresivamente al principio del ciclo de vida de una cohorte y luego se nivela gradualmente, se verá así:
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Una tasa de rotación mensual es, por definición, una tasa combinada en todas las cohortes: promedia sus cohortes más antiguas que pueden estar produciendo un 1-2% por mes y sus cohortes más nuevas que están produciendo un 20% o más.
¿Por qué importa esto?
1) Una tasa de rotación combinada enmascara su capacidad de comprender la calidad marginal de sus nuevos clientes. Supongamos que todas sus nuevas cohortes de clientes se reducen al 20% en sus primeros 30 días, pero la cohorte más reciente de nuevos clientes se aglutina al 30%: claramente este grupo de nuevos clientes es de menor calidad, tendrá una vida media más corta y tendrá un menor LTV. A pesar de una clara degradación en la calidad del cliente, la tasa de abandono mensual general solo puede aumentar unos pocos puntos básicos si su base de clientes es grande.
2) Valor del tiempo: los clientes con menor rotación de la vida temprana son más valiosos, especialmente para las empresas respaldadas por empresas con altos costos de capital.
3) Comprender el cambio en el comportamiento de abandono es crítico para optimizar los costos de adquisición de clientes.
4) Un modelo construido sobre una tasa de rotación mensual combinada que ofusca el cambio en el comportamiento del cliente conducirá a un pronóstico impreciso de ingresos y flujo de efectivo.
Un mejor método para calcular la vida útil esperada del cliente sería realizar análisis de regresión en cohortes históricas para comprender la forma de las curvas de rotación y cómo han cambiado con el tiempo. Luego puede hacer inferencias sobre cómo espera que se comporten los nuevos clientes. Obviamente, esto es mucho más difícil, pero las diferencias en las conclusiones que puede sacar a nivel de cohorte pueden ser dramáticas.
