Customer lifetime value: jak ji v e-shopu počítat a zvyšovat

Když se zeptáme majitele e-shopu, kolik ho stojí nový zákazník, většinou to ví. Když se zeptáme, kolik mu zákazník za dva roky vydělá, většinou ne. Přitom bez druhého čísla nejde rozumně nastavit ani rozpočet na reklamu, ani cíl ROAS.

Customer lifetime value (CLV, často také LTV) je hodnota, kterou zákazník e-shopu přinese za celou dobu, kdy u vás nakupuje. V článku ukážeme, jak ji spočítat tak, aby se podle ní dalo rozhodovat, a které páky ji reálně zvyšují.

Proč CLV počítat z marže, ne z obratu

Nejčastější chyba je počítat CLV z tržeb. Zákazník, který za dva roky utratí 10 000 Kč, vám nevydělal 10 000 Kč. Vydělal vám marži po odečtení nákladů na zboží, dopravu, platby a vratky.

Obratové CLV vypadá hezky v prezentaci, ale pro marketing je nebezpečné. Když podle něj nastavíte, kolik smíte zaplatit za zákazníka, snadno kupujete zákazníky se ztrátou. Proto stejně jako u POAS doporučujeme pracovat s maržovým pohledem všude, kde se rozhoduje o penězích.

Tři způsoby výpočtu

1. Jednoduchý vzorec

Nejčastěji uváděný vzorec:

CLV = průměrná hodnota objednávky × počet objednávek za rok × délka vztahu v letech × hrubá marže

Je rychlý a pro první odhad stačí. Má ale dvě slabiny. Průměr zkreslují nejlepší zákazníci, kteří nakupují mnohem častěji než ostatní. A „délku vztahu" u e-shopu málokdo zná, takže se odhaduje.

2. Historické CLV z kohort

Poctivější je vzít všechny zákazníky, kteří poprvé nakoupili v určitém měsíci, a sečíst marži ze všech jejich objednávek za 12, 24 a 36 měsíců. Výsledek vydělíte počtem zákazníků v kohortě.

Výhoda: nic neodhadujete, jen sčítáte skutečné objednávky. Navíc hned vidíte, jak se CLV liší podle zdroje prvního nákupu, kategorie nebo slevového kódu. Kohortám se podrobněji věnujeme v článku Retence zákazníků — metriky a taktiky.

3. Prediktivní CLV

Prediktivní model odhaduje budoucí hodnotu konkrétního zákazníka podle jeho chování. Google Analytics 4 nabízí prediktivní metriky, například předpokládané tržby a pravděpodobnost nákupu. Podle nápovědy Google ale vyžadují, aby za posledních 28 dní aspoň 1 000 vracejících se uživatelů nakoupilo a 1 000 nenakoupilo. Většina menších českých e-shopů na to nedosáhne.

Pro prediktivní CLV proto obvykle stavíme vlastní model nad daty z e-shopu a CRM. Jak ho pak využít v reklamě, popisuje článek Prediktivní modelování LTV pro PPC targeting.

Modelový výpočet

Následující čísla jsou ilustrativní, nejde o data konkrétního e-shopu. Slouží jen k tomu, abyste viděli postup.

E-shop s kosmetikou, kohorta zákazníků z ledna:

• průměrná objednávka 1 200 Kč bez DPH,
• 2,5 objednávky na zákazníka za 24 měsíců (včetně první),
• hrubá marže po dopravě, platbách a vratkách 35 %.

CLV za 24 měsíců = 1 200 × 2,5 × 0,35 = 1 050 Kč marže na zákazníka.

Když e-shop platí za nového zákazníka (CAC) 350 Kč, je poměr LTV:CAC 3:1. To je hranice, kterou obor běžně uvádí jako zdravou. Berte ji jako pravidlo palce, ne jako zákon.

Teď se podívejme, co s CLV udělají jednotlivé páky:

Každá páka zvlášť přidá zhruba 9–12 %. Dohromady ale posunou CLV o třetinu. A o třetinu víc si pak můžete dovolit zaplatit za akvizici, aniž byste šli do ztráty.

Co s CLV dělat v marketingu

CLV není číslo do výroční zprávy. Má tři praktická použití:

1. Strop pro akviziční náklady. Když znáte CLV v marži, víte, kolik smí stát nový zákazník. Z toho se odvozuje cílové ROAS nebo POAS pro kampaně.
2. Srovnání kanálů. Zákazníci z různých kanálů mívají různou hodnotu. Kanál s dražší akvizicí může být ve výsledku ziskovější, když přivádí lidi, kteří se vracejí.
3. Bidding na nové zákazníky. Google Ads nabízí cíle životního cyklu zákazníka. V režimu hodnoty nového zákazníka můžete konverzi od nového zákazníka ocenit výš než nákup stávajícího. Nastavení v PPC kampaních má smysl až ve chvíli, kdy víte, o kolik je nový zákazník cennější. A to vám řekne právě CLV.

Jak CLV zvyšovat

Z modelového výpočtu plyne, že CLV má tři páky: hodnotu objednávky, počet objednávek a marži. Ke každé patří jiné taktiky.

• Hodnota objednávky: doporučení souvisejícího zboží, balíčky, hranice pro dopravu zdarma. Konkrétní taktiky rozebíráme v článku Cross-selling a up-selling.
• Počet objednávek: povýdejní série e-mailů, připomenutí doplnění, win-back kampaně a případně věrnostní program.
• Marže: méně plošných slev pro zákazníky, kteří by nakoupili i bez nich. Nižší podíl vratek díky lepším popisům a velikostním tabulkám.
• Kvalita akvizice: přestat kupovat zákazníky, kteří nikdy nenakoupí podruhé. Typicky jsou to lidé, kteří přišli jen kvůli jednorázové velké slevě.

Nejčastější chyby při výpočtu CLV

Při auditech narážíme pořád na stejné problémy. Než CLV použijete pro rozhodování, zkontrolujte je.

• Zákazníci podle účtu, ne podle e-mailu. Nákupy bez registrace pak vypadají jako noví zákazníci a CLV vychází nízko.
• Ceny s DPH. Daň není vaše marže. Počítejte vždy bez DPH.
• Zapomenuté vratky a storna. U módy nebo obuvi umí vratky CLV výrazně snížit.
• Míchání B2B a B2C. Pár velkoobchodních odběratelů vytáhne průměr nahoru a zkreslí celý obrázek.
• Hodnocení mladých kohort. Zákazníci z minulého měsíce ještě nestihli nakoupit podruhé. Srovnávejte kohorty vždy za stejně dlouhé období.
• Jedno CLV pro celý e-shop. Průměr přes všechny zákazníky skrývá rozdíly mezi kanály a kategoriemi, a právě ty jsou pro rozhodování nejcennější.

Jak začít během jednoho týdne

1. Vyexportujte objednávky za 24–36 měsíců s e-mailem zákazníka, datem, hodnotou bez DPH a stavem.
2. Doplňte hrubou marži, aspoň na úrovni kategorie.
3. Spočítejte kohortové CLV za 12 a 24 měsíců.
4. Rozpadněte ho podle zdroje prvního nákupu.
5. Porovnejte s CAC jednotlivých kanálů a upravte rozpočty.

Pokud máte data v e-shopu, ERP a reklamních systémech zvlášť, propojíme je a postavíme dashboard, který CLV počítá průběžně. Řešíme to v rámci služby AI business intelligence, dlouhodobě pak v programu Data & BI. Jestli chcete CLV rovnou zvedat, 90denní Growth Sprint staví na jasných KPI a CLV mezi ně patří.