Calcular el LTV del cliente siempre es complicado, incluso si no tiene una rotación negativa. Comenzaré explicando los problemas con la fórmula original, y luego continuaré para responder cómo debes calcularlo cuando tienes una rotación negativa.
Fórmula básica de LTV
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La fórmula original es problemática porque hace suposiciones sobre la tasa de abandono y pasa por alto totalmente otras cosas. Como resultado, esta predicción de LTV es demasiado optimista.
Las limitaciones estándar de la fórmula básica:
1. Asume una tasa de rotación lineal a lo largo del tiempo.
Este nunca es realmente el caso en la vida real. Las empresas SaaS ven la mayor rotación en los primeros 90 días de una suscripción, y luego disminuyen gradualmente en los meses posteriores. Al igual que:
2. No tiene en cuenta el riesgo o el valor reducido del dinero con el tiempo.
- Riesgo: Particularmente como una startup, existe un riesgo ilimitado en forma de cambios en el mercado, tecnología obsoleta y competencia feroz.
- Valor reducido del dinero con el tiempo. Cuando se ve el dinero como un recurso futuro, la práctica común es modelarlo a un valor reducido. Dado que LTV es una métrica predictiva, es más preciso reducir el valor de los ingresos futuros.
3. No tiene en cuenta el crecimiento del cliente .
Y esta es la brecha que le preocupa particularmente. Cuando una empresa SaaS tiene un fuerte crecimiento de MRR durante la vida útil de un cliente, o un negocio de expansión, eso puede generar una rotación negativa.
La limitación cuando se trata de abandono negativo, específicamente:
La rotación negativa simplemente no funciona con esta fórmula básica de LTV. ¿Por qué? Porque esta fórmula es sobre la tasa de abandono del CLIENTE . La “rotación negativa” tiene que ver con la rotación MRR. Estos miden dos factores completamente diferentes de su negocio: número de cuentas versus ingresos recurrentes.
Entonces, ¿cómo intenta resolver las tres limitaciones más el bloqueador que la rotación negativa no tiene lugar en la fórmula? Bueno, David Skok, experto y fiel a su forma, explotó la métrica básica de LTV analizando estas tres limitaciones e investigando una mejor fórmula de LTV.
Alerta de spoiler: esta nueva fórmula es definitivamente más complicada. Y le mostrará un LTV de cliente más bajo que el que ve con la otra fórmula. Pero este es en realidad mucho más preciso.
Los dos conceptos agregados a esta nueva fórmula son:
“K”
Que se encarga de la reducción de valor en todos los frentes. Esto incluye la tasa de rotación de clientes habitual, pero también la “Tasa de descuento”. La tasa de descuento representa tanto el riesgo como el valor reducido del dinero a lo largo del tiempo, mencionado anteriormente. Es una tasa anual predefinida de su elección. Skok sugiere una tasa de descuento del 20-25% para empresas de preescala.
“SOL”
Tasa de crecimiento anual para clientes que no se han retirado. También conocido como la tasa de expansión comercial de sus clientes existentes. Lo que convierte su rotación MRR negativa en una figura positiva en la fórmula.
Asi que…
Pruebe esta fórmula LTV revisada y vea cómo funciona para su negocio. Para obtener una explicación mucho más detallada y consejos detallados, consulte el desglose impresionante de David Skok de esta nueva definición de LTV.
Otro recurso, más de una lectura rápida y fácil, es esta hoja de trucos SaaS LTV. Es un PDF gratuito que puede ser útil en la oficina.
Y como última palabra, te dejo con la sabiduría LTV de Skok.
“No te obsesiones por llegar al último nivel de precisión aquí. Estamos usando una fórmula para predecir el futuro, y el futuro, por su propia definición, no es predecible ”.
¡Buena suerte!
