customer-lifetime-value

Use the "Run" button to execute the code.

!pip install jovian lifetimes openpyxl  --upgrade --quiet

import jovian

# Execute this to save new versions of the notebook
jovian.commit(project="customer-lifetime-value")

[jovian] Updating notebook "apiasak/customer-lifetime-value" on https://jovian.ai
[jovian] Committed successfully! https://jovian.ai/apiasak/customer-lifetime-value

'https://jovian.ai/apiasak/customer-lifetime-value'

Customer Lifetime Value Prediction

Customer Lifetime Value (CLV) คือ "มูลค่าของลูกค้าระยะยาว" แปลง่ายๆ คือ ลูกค้าจะซื้อสินค้ากับเราเป็นจำนวนเงินเท่าไหร่จนกว่าเขาจะเลิกซื้อสินค้ากับเรา ซึ่งในการทำธุรกิจนั้นการรู้ CLV ของลูกค้าแต่ละคนนั้นถือว่ามีความสำคัญมาก เพราะช่วยให้เราสามารถประมาณยอดขายและกำไรที่จะเกิดในอนาคตได้ โดยสามารถคำนวนได้ตามสูตคือ

LTV = Avg Purchases x Retention Period

ยกตัวอย่าง เช่น ลูกค้าของเราโดยเฉลี่ยแล้วใช้จ่ายอยู่ที่ 2,000 บาทต่อคำสั่งซื้อ และมีช่วงอายุหรือ Lifetime ประมาณ 6 เดือน จนไม่ซื้อสินค้ากับเราอีก สูตรการคำนวณง่ายๆ คือ 2,000 x 6 = 12,000 บาท นั่นเอง

ซึ่งเมื่อเรารู้ CLV ก็จะช่วยให้เราวางแผนค่าใช้จ่ายในการหาลูกค้าใหม่ได้ง่ายขึ้น เช่น หาก CLV ของเราอยู่ที่ 12,000 บาท เราก็ไม่ควรจะใช้เงินใหนการหาลูกค้าใหม่ (Customer Acquisition Cost : CAC) มากเกินกว่า CLV แต่โดยหลักการแล้ว CLV:CAC อยู่ที่ 3:1 นั่นคือ เราไม่ควรใช้เงินเกิน 1 ใน 3 ของ CLV ลูกค้าใหม่ จากตัวอย่างคือ ไม่ควรเกิน 4,000 บาท

Ref:
https://www.propellercrm.com/blog/customer-acquisition-cost
https://www.demandjump.com/blog/customer-acquisition-cost-by-industry
https://firstpagesage.com/seo-blog/the-saas-ltv-to-cac-ratio-fc/
https://github.com/k-bosko/CLV_prediction/blob/master/CLV_prediction.ipynb

พฤติกรรมของลูกค้าที่มีความซับซ้อนมากขึ้น

ปัญหาส่วนใหญ่ที่ทำให้การคำนวน CLV คือ

ลูกค้าแต่ละคนมีพฤติกรรมการสั่งซื้อที่ไม่เหมือนกัน ส่งผลให้ CLV ของแต่ละคนแตกต่างกัน
CLV เป็นการพยากรณ์มูลค่าของลูกค้าในอนาคต แต่องค์กรส่วนใหญ่จะใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อหา CLV เช่น Total Spend
ลูกค้าอาจจะหยุดซื้อหรือกลับมาซื้อเมื่อไหร่ก็ได้
อัตราเงินฟ้อในอนาคตอาจจะมีผลกระทบต่อ CLV ได้ เช่น 100 บาทในอนาคตอาจมีค่าน้อยกว่า 100 บาทวันนี้

Customer Predictive Analytics

จากปัญหาในการคำนวน CLV นั้นเราสามารถใช้ Python เพื่อคำนวณหา CLV ของลูกค้าในอนาคตได้ โดย Package ที่จะใช้ในวันนี้คือ lifetimes ครับ