Customer Lifetime Value: como calcular o CLV

Atualizado em março 8, 2022 por Nuvemshop Acesso

Lifetime Value, valor do tempo de vida do cliente ou, simplesmente, CLV, é uma previsão de todo o valor que um negócio consegue arrecadar desde o início (aquisição) até o fim (churn) do relacionamento com cada cliente. Uma empresa não consegue saber exatamente o tempo de duração desse relacionamento, mas o CLV pode dar uma boa estimativa desse comportamento de compra.

Para isso, é preciso estabelecer o CLV como um parâmetro periódico (12, 24 ou 36 meses). Esse cálculo pode dar pistas de como o consumidor se comporta e orientar decisões em diversos departamentos da empresa. Por exemplo:

• Marketing: até quanto podemos gastar para adquirir um cliente?
• Produto: como podemos oferecer produtos e serviços feitos sob medida para os melhores clientes?
• Suporte e atendimento: qual é o máximo que podemos gastar para oferecer serviços e reter um cliente?
• Vendas: em que tipos de clientes o departamento de vendas deveria investir tempo e esforços na aquisição?

O princípio de Pareto, além de servir para cálculo de gestão de estoque, é aplicado em CLV. Pareto atestou que, na maioria dos acontecimentos, 80% dos efeitos advêm de 20% das causas. Quando aplicado ao e-commerce, isso significa que 80% da sua receita pode ser atribuída a 20% dos seus consumidores.

É claro que essas porcentagens não serão exatas também no seu e-commerce, mas, ainda assim, você vai perceber durante a análise que a aquisição de certos consumidores terá mais valor, a longo prazo, do que a de outros. Usar o Customer Lifetime Value pode mudar a maneira como você pensa em aquisição.

Ao invés de pensar em como você pode adquirir uma porção de clientes novos por menores preços, o cálculo de CLV vai ajudar a pensar em como otimizar a sua aquisição para atingir clientes mais qualificados  (que vão gerar mais lucro ao longo do seu tempo de vida) ao invés de atingir muitos clientes por um preço baixo, que não necessariamente serão fiéis à sua loja.

Por que calcular o Customer Lifetime Value é importante?

Considere que você investiu em publicidade em três canais: Facebook, AdWords e Microsoft. Se a intenção é verificar qual é o canal capaz de atrair mais consumidores por um preço menor, a sua análise seria parecida com a tabela abaixo:

Qual é a melhor opção? Se você respondeu AdWords, pode ser que esteja errado. Sim, à primeira vista pode parecer a melhor opção porque apresenta um custo de aquisição menor. Mas calcular o custo de aquisição (CAC) é só metade de uma equação muito mais profunda. Também precisamos considerar as diferentes receitas provenientes do relacionamento com esses clientes (Lifetime Revenues ou LTR) para cada um dos canais.

*Lucro = Receita – (qtde. de clientes adquiridos x CAC).

Repare como tudo muda agora, ao introduzirmos os valores de Lifetime Value e lucro. O investimento em publicidade na Microsoft, apesar de ter um custo de aquisição mais caro, gera um lucro de R$ 250, enquanto os demais ficam abaixo de R$ 150, apesar do menor custo de aquisição.

Há duas hipóteses: ou o valor das compras dos clientes provenientes do canal Microsoft é mais alto ou eles adquirem os produtos com mais frequência. De uma forma ou de outra, o simples cálculo de CAC não chegaria a essa conclusão – e você poderia cortar um investimento crucial para a saúde financeira do seu negócio.

Ao considerar não só o custo de aquisição, bem como o valor que o consumidor vai trazer para o seu negócio ao longo do relacionamento com a sua loja, a sua estratégia de aquisição de clientes pode ser “equalizada” com mais facilidade, resultando em clientes mais qualificados por um investimento relativamente menor.

A maneira mais simples de abordar o cálculo de CLV é através de uma série histórica, que computa o Lifetime Value com base nos dados sobre os clientes que você já tem na sua loja virtual. Essa análise é mais precisa se você já tem a loja há mais de um ano. Mas, se não tem, é só continuar alimentando as informações mensalmente até ter uma amostra significativa.

Dentro do cálculo de CLV através de série histórica, existem duas abordagens populares para fazer a análise. Uma delas é com o uso de uma análise cohort e a outra é por meio do uso de uma média de receita por usuário. Conheça cada uma delas abaixo.

Calcular Customer Lifetime Value com a média de receita mensal por usuário

Importante: nunca tente reduzir o cálculo do Customer Lifetime Value pela média de receita, do tipo: total de receitas ÷ total de clientes. Esse cálculo simplificado ignora o tempo que os clientes estiveram com você, fator importante para analisar a saúde da sua loja.

Para calcular o Customer Lifetime Value usando a média de receita por usuário, calcule primeiro a média de receita por usuário por mês (receita total ou soma de todas as compras ÷ número de meses desde que o cliente fez a primeira compra). Vamos ilustrar com um exemplo. Vamos supor que Ana e Bruno sejam os seus únicos consumidores:

No dia 1º de julho do ano em questão, você vai calcular a sua série histórica de Customer Lifetime Value. A sua média mensal de receitas com a Ana terá sido R$ 150 + R$ 50 + R$ 100/6 = R$ 50. E a sua média de receitas mensais com o Bruno seria R$ 45 + R$ 75 + R$ 100/2 = 110.

Adicionando esses dois números, temos uma média de receitas mensais por cliente de R$ 160/2 = R$ 80. Para encontrar o valor para 12 ou 24 meses, multiplique esse valor por 12 ou 24.

O benefício dessa maneira de calcular o Customer Lifetime Value é que é mais simples. A desvantagem é que esse cálculo fica impossível se você tem muitos clientes novos ou antigos. Para isso, é melhor usar a análise cohort. O cálculo também não leva em conta as mudanças nos comportamentos dos consumidores.

Por exemplo, se você tem muitos clientes com o perfil da Ana, mas uma nova campanha no Facebook está deixando a sua loja mais popular com os “Brunos”, então a sua média de receitas mensal por consumidor daqui para a frente tenderá a ser mais próxima dos R$ 110 do Bruno do que aos R$ 50 da Ana.

Como calcular o CLV usando análise cohort

A análise cohort vai levar o conceito um nível mais adiante. Ao invés de calcular uma média geral de receita mensal por cliente, ela vai calcular a média de receita mensal por usuário por mês e por cohort (uma cohort é um grupo de consumidores que compartilha um atributo ou conjunto de atributos; nesse caso, uma cohort é definida como os clientes que fizeram compras em um mês específico).

Voltando ao exemplo anterior, vamos começar novamente pelo mês de janeiro, quando a Ana fez sua primeira compra e maio, quando o Bruno passou a ser cliente da loja. Uma cohort ia ficar parecida com isso:

Uma análise cohort é simples de calcular e reconhece que todos os consumidores, mês a mês, não são os mesmos. Esse tipo de análise dá uma visão interessante das variações ao longo do tempo de vida do cliente.

Por exemplo, se assumirmos que os nossos clientes de janeiro não são muito diferentes dos de maio, então podemos esperar que, assim como a Ana, os clientes de maio sigam o seu comportamento e fiquem sem fazer pedidos por um período.

Enquanto a análise cohort nos dá uma um cenário limpo do Customer Lifetime Value, ele pode ser impreciso se a companhia ou o mercado sofrer uma mudança brusca. É comum que isso aconteça nos casos de períodos sazonais ou promoções amplamente divulgadas. Nesses casos, o fluxo de novos clientes no seu negócio será maior – e não necessariamente o tempo de vida desse cliente será longo. Isso pode ter impacto nos cálculos de CLV futuros.

Além disso, já que a análise cohort consiste na visualização de mudanças mês a mês, leva um tempo até que a sua loja virtual consiga cohorts com dados suficientes para calcular o CLV anual. De uma forma ou de outra, vale a pena saber com mais precisão o comportamento de compra do seu cliente para tomar decisões em diversas esferas.

Se quiser ir mais a fundo no assunto, baixe o material completo e gratuito com guia e planilha de análise cohort em Excel. As fórmulas estão prontas, é só começar a usar. 

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