Il customer lifetime value stima quanto vale un cliente nel tempo: ecco come calcolarlo con i dati del gestionale e usarlo per decidere meglio.
Sai quanto hai fatturato l’anno scorso con il cliente Rossi. Quanto varrà il cliente Rossi nei prossimi tre anni, però, è una domanda a cui rispondi molto meno spesso. Eppure è quella che cambia le decisioni quotidiane: quanto investire per tenerlo, quanto sconto puoi concedergli, su quali clienti far passare più tempo alla rete commerciale.
Il customer lifetime value serve esattamente a questo. E i dati per calcolarlo li hai già, dentro il gestionale.
Il customer lifetime value (CLV, in italiano valore del cliente nel tempo) stima quanto un cliente genera per la tua azienda lungo tutta la relazione commerciale, dal primo ordine all’ultimo. Il fatturato dell’anno racconta cosa è successo. Il CLV prova a mettere un numero sul futuro, partendo dallo storico che hai già.
Per una PMI B2B il tema pesa più che in altri contesti: i clienti sono poche decine o poche centinaia, le relazioni durano anni e la perdita di un cliente importante si sente subito sul conto economico. In un articolo di Amy Gallo su Harvard Business Review (ottobre 2014) si legge che acquisire un nuovo cliente costa da 5 a 25 volte più che mantenerne uno esistente; lo stesso articolo cita la ricerca di Frederick Reichheld (Bain & Company) secondo cui aumentare del 5% il tasso di retention fa crescere i profitti tra il 25% e il 95%. Cifre che diventano utilizzabili solo quando sai quali clienti conviene trattenere, e il CLV è il modo più diretto per stabilirlo.
La formula di base è questa:
CLV = valore medio d’ordine × numero di ordini all’anno × durata media della relazione in anni
Un esempio concreto: un cliente che ordina in media 4.000 euro, sei volte l’anno, e che resta con te cinque anni vale 120.000 euro di fatturato lungo la relazione. Un altro che ordina 15.000 euro una volta l’anno per otto anni ne vale 120.000 anche lui, pur comportandosi in modo completamente diverso.
Il fatturato è la versione grezza del calcolo. Quel cliente da 120.000 euro con il 12% di marginalità ti lascia 14.400 euro; un cliente da 80.000 euro al 30% ne lascia 24.000. Moltiplica il CLV per il margine percentuale di quel cliente e ottieni un numero su cui puoi ragionare in modo sensato. Se hai già impostato l’analisi RFM dei clienti, hai buona parte del lavoro preparatorio fatto.
Il bello del CLV è che non richiede una raccolta dati nuova. Tutto quello che serve sta già nel gestionale:
La difficoltà non è la disponibilità del dato: è tirarlo fuori. Nella maggior parte delle aziende questo significa chiedere un’estrazione all’IT o al consulente del gestionale, aspettare qualche giorno, ricevere un CSV e passare un pomeriggio a incrociare tabelle pivot. È il motivo per cui il CLV viene calcolato una volta e poi dimenticato.
Una volta ordinati i clienti per CLV, tre letture ti danno quasi tutto il valore dell’esercizio.
La fascia alta. Sono i clienti su cui l’azienda regge. Vale la pena verificare quanto pesano sul totale: se pochi nomi generano gran parte del valore, hai un tema di concentrazione del fatturato da tenere sotto controllo.
I clienti ad alto valore che stanno rallentando. Un CLV storico elevato con ordini in calo negli ultimi mesi è il segnale più prezioso che questo calcolo produce. Sono relazioni che si stanno raffreddando mentre nessuno se ne accorge, perché il fatturato cumulato dell’anno le fa ancora sembrare in salute. Incrociare il CLV con il portafoglio ordini rende il segnale ancora più leggibile.
La fascia bassa che assorbe tempo. Clienti con valore modesto e costo di servizio alto meritano una scelta esplicita: riportarli a condizioni sostenibili (ordine minimo, listino diverso, meno assistenza dedicata) oppure lasciarli dove sono, sapendo quanto costano.
Un CLV calcolato una volta l’anno serve a poco. Diventa utile quando lo puoi rifare quando vuoi, ed è il tipo di lavoro per cui è nato KyOne AI.
KyOne si collega direttamente al tuo gestionale (ERP, CRM, MES; SQL Server, Oracle, AS400 e IBM DB2 for i) e ti permette di interrogare i dati in italiano, senza scrivere SQL. Chiedi “fatturato e numero di ordini per cliente negli ultimi cinque anni, con data del primo e dell’ultimo ordine” e ottieni la tabella, senza passare da un’estrazione. Al risultato l’AI affianca un commento di analisi e i grafici che ti servono per far vedere le fasce di valore in riunione.
Quando la domanda funziona, la salvi come report: una sequenza di domande ricorrenti che rilanci con un click o che programmi, per esempio ogni inizio mese, con recapito automatico via email. Puoi impostare alert che ti avvisano solo quando c’è qualcosa da vedere (un cliente della fascia alta che non ordina da troppo tempo, per dire) invece di notifiche a vuoto. E se il commercialista o il direttore vendite preferiscono il foglio di calcolo, esporti in Excel in un passaggio.
Sul fronte dati resti tu a decidere cosa l’AI può vedere: per generare la query al modello serve solo la struttura del database (nomi di tabelle e colonne), mentre l’interrogazione viene eseguita in locale sul gestionale. Per i commenti e i grafici, i campi sensibili come le ragioni sociali dei clienti possono essere sostituiti con alias casuali prima dell’invio al modello, con la corrispondenza che resta on-premises; in alternativa puoi far girare modelli open-source su una macchina in azienda.
Il customer lifetime value è uno di quei calcoli che tutti riconoscono come utili e quasi nessuno tiene aggiornato, per il semplice motivo che estrarre i dati costa troppo tempo. Se quel tempo si azzera, il numero smette di essere un esercizio e diventa parte di come decidi.
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