Customer Lifetime Value (CLV), ook wel klantwaarde over de levensduur genoemd, is een statistische meting die de totale waarde vertegenwoordigt die een klant gedurende de gehele relatie met een bedrijf genereert. Het is een voorspelling van de winst die een bedrijf kan verwachten van een individuele klant gedurende de tijd dat ze zaken met elkaar doen.
Hoe wordt Customer Lifetime Value gebruikt?
Customer Lifetime Value wordt berekend door de gemiddelde opbrengst per aankoop te vermenigvuldigen met het aantal herhaalaankopen en de verwachte klantlevensduur. Dit geeft een schatting van de totale waarde die een klant gedurende de hele levensduur zal genereren.
CLV wordt gebruikt om inzicht te krijgen in de waarde van klantrelaties en de winstgevendheid van individuele klanten. Het stelt bedrijven in staat om te identificeren welke klanten de meeste waarde opleveren en om strategieën te ontwikkelen om klantbehoud en klanttevredenheid te verbeteren.
Door CLV-gegevens te analyseren, kunnen bedrijven gerichte marketinginspanningen richten op klanten met een hoog CLV-potentieel, gepersonaliseerde aanbiedingen en ervaringen bieden, en langetermijnrelaties opbouwen die winstgevend zijn voor beide partijen.
Waarom is Customer Lifetime Value belangrijk voor Data-analyses?
Customer Lifetime Value speelt een belangrijke rol in Data-analyses om de volgende redenen:
1. Klantgerichte besluitvorming: CLV voorziet bedrijven van waardevolle informatie om beslissingen te nemen op basis van de langetermijnwaarde van klanten. Het helpt bij het prioriteren van middelen, het toewijzen van budgetten en het ontwikkelen van strategieën die gericht zijn op het maximaliseren van de klantwaarde over de levensduur.
2. Klantbehoud en loyaliteit: Door de CLV te meten en te analyseren, kunnen bedrijven inzicht krijgen in de factoren die bijdragen aan klantbehoud en loyaliteit. Het stelt hen in staat om gerichte maatregelen te nemen om klanten te behouden, hun tevredenheid te vergroten en hun waarde te verhogen.
3. Optimalisatie van marketingstrategieën: CLV-gegevens helpen bij het identificeren van de meest waardevolle klantsegmenten en het bepalen van de meest effectieve marketingkanalen en -campagnes. Dit stelt bedrijven in staat om hun marketinginspanningen te richten op de meest winstgevende doelgroepen en om hun ROI te maximaliseren.
Door het gebruik van Customer Lifetime Value kunnen bedrijven beter begrijpen en voorspellen welke klanten de meeste waarde zullen genereren. Het stelt hen in staat om hun strategieën te richten op het opbouwen van waardevolle, langdurige klantrelaties en om duurzame groei en winstgevendheid te realiseren.
Kennisbank
- Attribution modeling
- Big Query
- Churn rate
- Cohortanalyse
- Cohortanalyse
- Customer journey mapping
- Customer Lifetime Value (CLV)
- Data governance
- Data lake
- Data mining
- Data model
- Data warehouse
- Dataflows
- DAX (Data Analysis Expressions)
- DirectQuery
- Drill-down en drill-through
- First party data
- Funnel-analyse
- IP-blokkering
- Machine learning
- Marketing Mix Modeling
- Parsing
- Power BI AI visuals
- Power BI filters
- Power BI Gateways
- Power BI Live Connection
- Power BI measures
- Power BI Premium
- Power BI visuals
- Power Query
- Predictive analytics
- Predictive analytics
- Row-level security
- Scrape rate
- Scrapen – Web scraping
- Scraping frameworks
- Scraping proxies
- Segmentatie
- UTM-code
