11/02/2014

¿Cuánto puedo pagar por mis clientes?

¿Cuánto puedo pagar por mis clientes?

Este post es presentado por Frank Martin, CEO de Restorando.com, la forma más fácil de reservar tu mesa y acceder a los mejores descuentos en restaurantes.

Si bien los desafíos a la hora de construir un negocio sostenible son muy variados (desde armar un equipo, desarrollar un producto y venderlo, hasta brindar un buen nivel de satisfacción) uno de los más difíciles es entender cuanto uno esta dispuesto a pagar para ganar un nuevo cliente.

Sobretodo cuando los recursos (tiempo + dinero) son escasos, desarrollar una estrategia de inversión rigurosa, muchas veces define la sustentabilidad de tu proyecto.

Por más que tengas EL mejor producto, podes fundirte si no eres bueno distribuyéndolo; y al mismo tiempo, tener un producto peor que el de tu competidor, no te garantiza el fracaso si sabes distribuirlo mejor que ellos.

Hoy, en muchas compañías que tienen foco en vender un producto/servicio al cliente final (retailers), la practica más común para analizar cuanto se puede pagar por un cliente esta basada en medir tasas de conversión o Costo Por Adquisición (CPA) y compararlo con el Margen Neto (llamémoslo $) que deja ese producto.

Si logras que CPA < $ entonces estas logrando pagar menos por esa nueva venta que lo que realmente te deja en el bolsillo ese producto: estas ganando plata.

Este es un buen método para comenzar tu negocio, y seguramente “andes bien” durante un tiempo. Sin embargo, hay un alto grado de probabilidad de que cuando decidas expandir tus campañas, o recurrir a otros nuevos medios o canales de publicidad, notes que tu costo por venta se incrementa gradualmente. Y seguramente también te surjan competidores que van a encarecer tus clics.

Con lo cual, da por hecho que usando la lógica CPA < $, mañana vas a tener varios dolores de cabeza. Tu formula se va a dar vuelta y vas a encontrarte con que CPA > $. Y en ese momento… ¿vas a cerrar la compañía? En otras palabras, tomar CPA < $ como estrategia es MUY cortoplacista.

Para ello, existe una herramienta más completa para analizar la estrategia de adquisición de clientes, a diferencia de simplemente usar tasas de conversión o costo por adquisición (CPA), se medirá el Lifetime Value (LTV) o Valor del tiempo de vida del cliente.

En Marketing, el customer lifetime value (LTV) es una predicción de tu ganancia total, atribuida a la toda la relación futura con tu cliente. El modelo de predicción puede tener varios niveles de sofisticación y exactitud, pero nos dice cuanto dinero podemos ganar en la vida de un cliente.

La formula simplificada es:

Fórmula Lifetime Value

Donde:

n = es la cantidad de tiempo que definimos que el usuario va a tener una relación con nosotros (1 año por ejemplo)

FPC = Facturación Promedio por Cliente (ventas generadas durante el tiempo n)

Costos = Costos generados por ese cliente durante el tiempo n

CPA = es el Costo Por Adquisición del cliente

Es la sumatoria de márgenes netos de cada venta (FPC-Costos), restándole el costo inicial de adquisición de ese cliente.

Cuantas más ventas generes por usuario y más achiques lo que te costó adquirirlo (CPA), mayor va a ser tu LTV, y por lo tanto más dinero vas a ganar por cada cliente. Parece trivial, pero lo difícil es calcular esto en forma correcta.

Si vendes un bien o servicio con alta frecuencia de compra por usuario, sin dudas analizaría esta formula para tu negocio. Hacer este ejercicio seguro va a ayudarte a focalizarte en el éxito en el mediano y largo plazo, en vez de solamente enfocarse en la primer conversión. Automáticamente, vas a intentar aumentar el LTV, exprimiendo tu ingenio para que tus usuarios vuelvan a comprarte (manteniendo el CPA lo más bajo posible). Hacer esto, es focalizarse en encontrar clientes que generen valor para la compañía en el largo plazo.

Haciendo y teniendo en tu mira este análisis, te vas a volver en un ninja que resuelve los problemas de mañana, hoy.

En otras palabras, tu Lifetime Value te da el máximo que puedes invertir en adquirir un cliente. Por ello, el margen neto de una venta no debería ser lo máximo que estamos dispuestos a pagar por un cliente, y el modelo de predicción debe ser lo suficientemente solido para no poner en riesgo nuestro negocio.

Sin embargo, hay que tomar ciertos recaudos al utilizarla. La formula no es precisa (estas prediciendo el futuro!) y nada de lo que predigas podrá mantenerse indefinidamente. Es una respuesta racional a una adivinanza. Su mal uso deslumbra la quiebra de grandes compañías, así como la avaricia de muchos managers que usaron la formula a su favor.

Cuidado, porque al hacernos fervientes creedores de esta formula, corremos riesgos como:

  1. Al igual que cualquier modelo, lo peligroso son los supuestos. Si no tienes demasiados datos históricos sobre tus clientes, es probable que tu estimación falle. Y ser muy optimista puede llevarte a quebrar, dado que estarías racionalizando (y justificando) tu excesivo gasto de marketing. “Hope for the best, plan for the worst” (“Espera lo mejor, pero planea para lo peor”).
  2. Es solo una herramienta, y  puede dañar la estrategia y enceguecernos si la tomamos como doctrina de inversión. Estar puramente focalizado en esto, puede llevarte a descuidar otros aspectos de tu negocio, matando la creatividad para encontrar otros métodos para expandir tu producto.
  3. Dos errores muy comunes a la hora de calcularlo son:
    a. Dividir lo que gastas en marketing en todos los usuarios, en vez de dividir solo lo que estas invirtiendo en adquisición de nuevos clientes (seguramente en este ultimo segmento tu CPA sea mayor).
    b. Tus clientes orgánicos (los que llegaron de forma proactiva y como resultado de una campaña publicitaria) suelen performar mejor que los pagos: con lo cual, si estas basándote en ellos para calcular el LTV, estarías justificando pagar más por un cliente cuyo retorno es menor del real (el cliente pago).

En fin, esta formula es de suma ayuda para negocios en donde la frecuencia de compra es alta y donde tienes la oportunidad de desarrollar un habito de compra. En Restorando.com, la frecuencia de salir a comer de nuestros clientes es mayor a 2 veces / mes (más de 24 al año!). Seria errado no calcularla.

Seguramente te des cuenta de que casi ninguna de la información por usuario anterior esta disponible en tu herramienta de analytics, con lo cual vas a tener que armarte de paciencia y recurrir a tu base de datos para analizar tu información al detalle.

Ahora es tu turno. ¿Ya usaste lifetime value u otras métricas para mejorar las estrategias de adquisición?, ¿Cuál fue tu experiencia? Si no usas LTV, ¿qué estas usando?

Espero que este post te haya servido!

Fecha de la última actualización: 16/10/2015


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