Cuando las empresas y los anunciantes piensan en sus clientes, suelen concentrarse en las transacciones inmediatas: qué están comprando ahora y cómo lo están haciendo. De ese modo, las estrategias de marketing valoran solo las relaciones a corto plazo.

Sin embargo, si lo que queremos es impulsar el crecimiento de forma sostenible y con proyección a futuro, no podemos omitir el customer lifetime value (CLV) o, en español, “valor del tiempo de vida del cliente”. Esta métrica revela los beneficios que recibe una empresa por la relación que mantiene con sus clientes, cuyas interacciones le brindan información relevante para retener a aquellos que son más valiosos para el crecimiento del negocio.

A pesar de la simplicidad de esta métrica (un mero cuantificador del valor futuro de cada cliente), su implementación puede implicar distintos desafíos. En este artículo, ofrecemos cinco consejos para las empresas que quieran empezar a considerar el CLV en sus mediciones y estrategias.

Si tu estrategia no está funcionando, te recomendamos usar modelos de CLV a corto y largo plazo, centrándote en las diferencias entre ambos.

1. Piensa en el plazo más largo posible

A pesar de la exitosa trayectoria de los modelos de CLV, pasar de un pensamiento de corto a largo plazo, sobre todo con una métrica predictiva, puede parecer arriesgado. ¿Qué ocurre si el modelo no funciona? ¿Y si mis clientes se comportan de forma distinta a los de otra empresa? El factor de descuento (determinar el valor de futuros flujos de ingresos) del modelo de CLV implica cierto nivel de incertidumbre. Para reducir esos riesgos, las empresas suelen sesgar el cálculo del CLV para adaptarlo a proyecciones de entre 6 y 12 meses.

Pero nuestra sugerencia es que no lo hagas. Si limitas la visión a futuro, tu empresa podría perder oportunidades y clientes valiosos que, aunque no sean compradores frecuentes, garantizan volumen de ventas cada vez que eligen tu tienda. Si tu estrategia no está funcionando, te recomendamos usar modelos de CLV a corto y largo plazo, centrándote en las diferencias entre ambos. Algunas preguntas que deberías hacerte: ¿Qué clientes o comportamientos perderías a corto plazo? ¿Puedes adaptar tus estrategias de marketing para ganar clientes a largo plazo y, a la vez, responder a las presiones internas para conseguir beneficios de forma rápida?

2. No desgloses los datos con tanto detalle

La combinación del machine learning con grandes cantidades de datos ha llevado a muchas empresas a crear perfiles de comportamiento sumamente detallados de sus mejores clientes, por ejemplo: «Existen en este mercado específico e interactúan con nosotros en este tipo de dispositivo los miércoles, de tres a cuatro de la tarde». Aunque parezca contradictorio, ese nivel de precisión puede resultar contraproducente, ya que hay un número limitado de clientes similares que pueden presentar el mismo comportamiento. Si lo comparamos con el mundo de la pesca, diríamos que los resultados serían más productivos con una red que con una lanza. Cuando quieras clasificar el comportamiento de los usuarios, ten en cuenta el tamaño de tus audiencias potenciales: empieza buscando clientes que sean más valiosos que los que ya tienes y luego desglosa la información sobre ellos, pero sin tanta profundidad.

3. Utiliza la estrategia adecuada en el momento oportuno

Aunque hay varios modelos estadísticos, como los de distribución binomial negativa -posicionado entre los favoritos por su precisión y estabilidad a largo plazo-, antes de hacer una predicción necesitas observar a los clientes durante diferentes periodos. Ten en cuenta que esto puede dificultar la optimización de las pujas en las plataformas, que suelen necesitar una métrica de rendimiento cada pocos días.

Los anunciantes exitosos han adoptado el machine learning como medida transitoria para hacer predicciones más inmediatas, aunque menos detalladas. Sin embargo, vuelven a las técnicas tradicionales cuando la relación con el cliente lo permite. Esto indica que es necesario alternar entre el machine learning y los modelos estocásticos tradicionales, es decir, de variables aleatorias.

Ventajas y desafíos de los diferentes modelos CLV

4. Busca siempre nuevos tipos de clientes

La principal fuente de información para los modelos de CLV son los datos de marketing de tu empresa. Pero debes saber que se trata de información sesgada: se basa en los tipos de clientes que intentaste adquirir en el pasado. Si tus acciones de marketing estuvieron enfocadas en compradores inmediatos, es posible que aquellos con más probabilidad de construir relaciones a largo plazo no representen una parte significativa de tu conjunto de datos. Por eso, siempre deberías reservar una parte de tu presupuesto de marketing para buscar e interactuar con nuevos perfiles de clientes que puedan convertirse en una fuente de crecimiento a largo plazo. En otras palabras, puede que aún no hayas encontrado a tus mejores clientes. Sigue buscando.

Reserva una parte de tu presupuesto de marketing para buscar e interactuar con nuevos perfiles de clientes que impulsen tu crecimiento a largo plazo.

5. Busca formas de atraer a otros colaboradores

Adoptar la métrica de CLV puede implicar desafíos dentro de tu organización: ajustes de presupuesto, demoras en los análisis de rendimiento y necesidad de juzgar inversiones anteriores de forma más crítica. Para sortear posibles obstáculos:

a. Evita hacer cambios a gran escala al principio.
b. Céntrate en la formación.
c. Ayuda a otros a entender la métrica y a aplicarla a su negocio.
d. Explica qué beneficios aportará la experimentación.
e. Escucha y analiza cómo está afectando a cada proceso.

Es posible que el recorrido sea lento y reflexivo, pero aumentará las probabilidades de que la estrategia funcione.

En lugar de adaptar tu empresa a la implementación del CLV, puedes probar formas de integrar esta métrica a tu estrategia de marketing. Sigue siempre las directrices y prácticas recomendadas, pero evita aplicar cualquier métrica de forma tan dogmática que perjudique los procesos y optimizaciones que tu empresa haya desarrollado. Recuerda que has obtenido buenos resultados gracias a ellos: solo tienes que lograr que trabajen de manera integrada y evolucionen juntos.