Enhorabuena, tu empresa de software como servicio (SaaS) acaba de cerrar un acuerdo con una de las empresas más codiciadas del sector. Antes de que empiecen las celebraciones, ¿sabes qué valor aportará este cliente a tu organización? Dicho de otro modo… ¿los recursos y el dinero invertidos en la captación de este cliente generarán los ingresos y la rentabilidad previstos? Este blog pretende responder a las preguntas anteriores, además de abordar:
- Las métricas necesarias para conocer y comprender el valor del ciclo de vida del cliente en el sector del SaaS
- Qué se necesita para reducir la pérdida de clientes y mejorar el valor del ciclo de vida del cliente (CLV)
- El papel que desempeña el análisis predictivo en la estimación del CLV
Lo que debes saber sobre el valor del ciclo de vida del cliente en el sector del SaaS
Tal y como lo describe Gartner, el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) es el total de ingresos o beneficios generados por un cliente a lo largo de toda su relación con tu empresa. En pocas palabras, el CLV es una métrica que estima el total de ingresos o beneficios que puedes esperar obtener de un solo cliente durante toda la duración de su relación con tu marca. Aunque se trata de una métrica importante para todos los sectores y modelos de negocio, el CLV resulta especialmente crucial para las empresas de SaaS.
Las empresas de SaaS, que presentan un carácter algo singular, dependen en gran medida de los ingresos recurrentes procedentes de las suscripciones de los clientes. Dado que las renovaciones, las actualizaciones y las ventas cruzadas desempeñan un papel fundamental en el valor del ciclo de vida del cliente en el sector del SaaS, las empresas de software como servicio utilizan esta métrica para determinar la cantidad de dinero que pueden destinar a la captación de nuevos clientes, centrarse en estrategias de retención de clientes, mejorar la previsión de ingresos futuros y desarrollar estrategias bien fundamentadas para el crecimiento continuo del negocio. En resumen, al conocer el valor a largo plazo de tus clientes, estarás en mejores condiciones para tomar decisiones más fundamentadas en lo que respecta a la captación de clientes, las estrategias de retención y el crecimiento general del negocio.
Chewy —una tienda online con sede en EE. UU. especializada en comida para mascotas y otros productos relacionados— es un ejemplo clásico en el que el CLV ocupa un lugar central en la estrategia empresarial de la organización. Centrándose en la retención de clientes, apuestan por la personalización y las estrategias basadas en datos para mejorar la implicación de los clientes e impulsar su fidelidad. Por ejemplo, su programa de envío automático fomenta la retención a largo plazo de las suscripciones, y las estrategias de atención al cliente —como los paquetes de regalo sorpresa para los suscriptores fieles y las condolencias personalizadas cuando fallece la mascota de un suscriptor— se gestionan a la perfección. Sus exitosas estrategias de CLV quedan patentes en sus ingresos, que aumentan un 15 % interanual.
Por qué es importante el valor del ciclo de vida del cliente
Como se puede observar en el ejemplo del valor de vida del cliente de Chewy, el CLV es una métrica fundamental para las organizaciones. No solo influye directamente en el crecimiento, la rentabilidad y la sostenibilidad a largo plazo, sino que también se recurre a esta métrica para:
Justificar los costes de adquisición de clientes (CAC): Las empresas de SaaS suelen tener unos costes iniciales elevados (marketing, ventas e incorporación de clientes) para captar clientes. Si el CAC es significativamente superior al CLV, la empresa acabará perdiendo dinero. Como regla general, la relación ideal entre CLV y CAC es >3:1.
Toma decisiones empresariales fundamentadas: el CLV proporciona la información necesaria para determinar el gasto en marketing, planificar las comisiones de ventas, realizar previsiones de ingresos y dar prioridad a los segmentos de clientes de mayor valor. Además, al saber qué segmentos de clientes tienen un CLV más elevado, puedes adaptar y orientar tu inversión hacia ese segmento.
Determinar estrategias de precios: Las empresas pueden probar diferentes niveles de precios o servicios adicionales analizando cómo afectan los cambios al CLV. Por ejemplo, al fomentar períodos de suscripción más largos y promover la venta de funciones premium, las empresas pueden maximizar el CLV.
Destacar las estrategias de retención y expansión: Para decirlo sin rodeos, la pérdida de clientes frena el crecimiento. El CLV solo aumenta cuando los clientes se mantienen fieles a la marca mediante la compra de actualizaciones o de características o funcionalidades adicionales.
Priorizar las características y la hoja de ruta del producto: los equipos pueden centrarse mejor en lo que más importa a los clientes de alto valor, por ejemplo, la introducción de nuevas características o funcionalidades, el mantenimiento o la eliminación de líneas de producto, y las iniciativas de ventas adicionales y cruzadas.
Ofrecer un indicador de valoración y atraer a los inversores: Los inversores y las partes interesadas suelen considerar el CLV como un indicador clave de rendimiento (KPI). Cuando las empresas de SaaS tienen un CLV elevado, esto es indicativo de un buen ajuste entre el producto y el mercado, de clientes fieles y del potencial para hacer crecer el negocio.
Cómo calcular y utilizar el valor del ciclo de vida del cliente
Para calcular el CLV, necesitarás los siguientes datos:
- Valor medio del pedido: el valor total de todas las compras realizadas por los clientes durante un periodo determinado.
- Frecuencia media de compra: se calcula dividiendo el número de compras realizadas en un periodo determinado entre el número de transacciones de los clientes durante ese mismo periodo.
- Valor del cliente: la frecuencia media de compra multiplicada por el valor medio de la compra.
- Vida media del cliente: el tiempo medio durante el cual un cliente realiza compras en tu empresa.
Las métricas anteriores sirven de base para calcular el CLV. Dependiendo del tipo de CLV que se vaya a calcular, es posible que se necesiten otras cifras (descritas a continuación).
Aunque el CLV se puede calcular de diversas formas y con distintos grados de complejidad, nos centraremos en las tres fórmulas más utilizadas: el CLV histórico, el CLV predictivo y el CLV tradicional.
CLV histórico
Esta cifra se basa en el beneficio bruto obtenido de las compras que los clientes han realizado en el pasado. Para calcularla, necesitarás lo siguiente:
- Ingresos totales correspondientes al periodo seleccionado.
- Número de clientes durante el mismo periodo.
Existen dos métodos para calcular el CLV histórico: el enfoque basado en los ingresos medios por usuario (ARPU) y el análisis de cohortes. Nota: una cohorte es un grupo de clientes que comparten una característica común, como su gasto medio.
Utilizando el método ARPU, supondremos que el periodo de referencia es el cuarto trimestre. Durante ese periodo, 20 clientes realizaron compras por valor de 2.000 dólares en tu empresa de SaaS.
Tu ARPU trimestral sería de 100 dólares.
2.000 $ / 20 = 100 $
Llevando esto un paso más allá, tu ARPU a 12 meses sería de 1.200 dólares.
100 $ × 12 = 1.200 $
CLV predictivo
A partir del comportamiento transaccional de un cliente, el CLV predictivo ofrece información sobre cuánto gastará de media un cliente durante su relación con tu marca. Para calcular esta cifra, necesitarás lo siguiente:
- Número medio de transacciones por período.
- Importe medio por pedido.
- Margen bruto medio.
- Duración media de la relación con el cliente (en meses).
- Número de clientes durante el periodo.
Para ilustrar el CLV predictivo, supondremos que, durante un periodo de seis meses, hubo 100 suscriptores y un total de 120 transacciones de suscriptores (20 transacciones al mes). Durante ese mismo periodo, el valor medio de los pedidos fue de 600 dólares al mes. Además, supondremos que el margen bruto medio fue del 33 % y que la vida media del cliente fue de seis meses.
Tu CLV previsto es de 238 dólares al mes.
20 × 600 $ × 0,33 × 6 / 100 = 238 $
CLV tradicional
El CLV tradicional, que se utiliza con frecuencia cuando las ventas anuales por cliente varían de un año a otro, ofrece una visión más detallada de cómo puede evolucionar el CLV a lo largo del tiempo. Para calcular el CLV tradicional, necesitarás lo siguiente:
- Margen bruto medio por ciclo de vida del cliente.
- Índice de retención de clientes.
- Tasa de descuento, que suele ser del 10 % para las empresas de SaaS.
Para este ejemplo, supondremos que tu margen bruto por ciclo de vida del cliente es de 2.200 dólares, que tu tasa de retención de clientes es del 70 % y que has aplicado un descuento del 10 % durante ese periodo.
Margen bruto por ciclo de vida del cliente × tasa de retención / (1 + tasa de descuento – tasa de retención)
Tu CLV tradicional es de 3.850 dólares
1 + 0,70 – 0,1 = 0,4
0,70 / 0,4 = 1,75 × 2.200 $ = 3.850 $
Uso del CLV
Ahora que ya conoces tu CLV, ¿qué es lo siguiente? Una vez que conoces tu CLV, hay muchas formas de aprovecharlo. Pero, antes de nada, ¿cómo se debe interpretar el CLV? Dado que esta métrica se basa en encontrar el equilibrio, el CLV proporciona los datos necesarios para determinar cuánto debes invertir para retener a los suscriptores actuales, así como para captar nuevos clientes.
A continuación te ofrecemos algunas formas de sacar partido al CLV.
Maximiza el retorno de la inversión (ROI): el CLV te permite identificar qué segmentos de clientes son los más rentables. Utiliza esta información para priorizar las campañas de marketing con el fin de dirigirte a los suscriptores adecuados y captarlos.
Establece presupuestos realistas para marketing y publicidad: el CLV te proporciona la información necesaria para saber cuánto puedes permitirte gastar en campañas de marketing y publicidad, sin alterar tu ratio CLV:CAC.
Optimiza los precios y las ofertas: descubre cuánto suelen gastar los clientes a lo largo de su relación con tu marca; el CLV te proporciona los datos necesarios para conocer el valor que ellos perciben en tus ofertas.
Identificar oportunidades de ventas adicionales y ventas cruzadas: al conocer a tus suscriptores de mayor valor, puedes dirigirte a este grupo con campañas de marketing específicas y programas de fidelización.
Impulsa experiencias de cliente mejoradas: haz crecer el negocio y aumenta el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) identificando experiencias positivas, como las compras realizadas a través de canales específicos. Utiliza esa información para ofrecer experiencias similares a segmentos más amplios de suscriptores.
Identificar las deficiencias en la experiencia del cliente: Aprovecha el CLV no solo para identificar los efectos positivos, sino también aquellos que, a lo largo del recorrido del cliente, han tenido un impacto negativo. Utiliza esta información para comprender las causas fundamentales y introducir mejoras.
Reducir la pérdida de clientes: cuando se comparte el CLV entre los equipos que tratan directamente con los clientes, estos están en condiciones de tomar mejores decisiones a la hora de fidelizar a los suscriptores de alto valor, así como de evitar la pérdida de los suscriptores en riesgo.
Los efectos de la pérdida de clientes en el valor del ciclo de vida del cliente en el sector del SaaS
Dado que el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) en el sector del SaaS es una métrica que estima los ingresos que una empresa puede esperar obtener de un suscriptor a lo largo de su relación con ella, la pérdida de clientes tiene un impacto directo y significativo en el CLV. Supongamos que los ingresos medios por suscriptor al mes son de 100 dólares y que la tasa de pérdida de clientes es del 5 %; en ese caso, el CLV ≈ 1 / 0,05 = 20 meses.
CLV = 100 $ × 20 = 2.000 $
Analicemos ahora qué pasaría si la tasa de abandono aumentara hasta el 10 %. El nuevo CLV sería de 1.000 dólares, lo que supone una enorme caída del 50 % en el CLV con solo un aumento del 5 % en la tasa de abandono.
En pocas palabras, reducir la pérdida de clientes es una de las formas más rápidas de aumentar el valor del ciclo de vida del cliente (CLV) y la rentabilidad general.
Reducir la pérdida de clientes y mejorar el valor del ciclo de vida del cliente
Para reducir la pérdida de clientes es fundamental ofrecer un valor continuo y experiencias de usuario excepcionales. Las estrategias más eficaces para reducir la pérdida de clientes se clasifican en las siguientes categorías:
- Incorporación de suscriptores: ¿Sabías que un número significativo de usuarios abandona el servicio en los primeros 30 días? Reduce o elimina la pérdida inmediata de clientes mediante una incorporación personalizada, impartiendo formación interactiva y ofreciendo la activación temprana del software.
- Actividad de los suscriptores: No hace falta decir que los usuarios inactivos corren un alto riesgo de darse de baja. Mantén a los suscriptores utilizando tus productos enviándoles mensajes de texto, correos electrónicos o recordatorios dentro de la aplicación para fomentar su uso. Además, dirígete a los usuarios con poca actividad mediante campañas de adopción de funciones o características infrautilizadas.
- Atención al cliente: Una atención deficiente sigue siendo una de las principales causas de la pérdida de suscriptores. Corta el problema de raíz ofreciendo chat en directo, bases de conocimientos de autoservicio, tiempos de respuesta rápidos, comunicación proactiva sobre cuestiones y problemas habituales, y canales de retroalimentación de los clientes.
- Estancamiento del producto: es natural que los suscriptores se den de baja cuando los productos dejan de satisfacer sus necesidades. Mantén tus productos actualizados con actualizaciones periódicas y correcciones de errores, hojas de ruta basadas en las opiniones de los usuarios y personalización de los productos.
- Relaciones con los suscriptores y las empresas: sobre todo en el ámbito B2B, unas relaciones sólidas entre el cliente y la empresa fomentan la fidelización. Detecta a tiempo a los suscriptores en situación de riesgo mediante un seguimiento periódico de los índices de satisfacción de los clientes y supervisa la satisfacción a través de encuestas y el NPS. Ofrece a las cuentas más importantes un gestor de éxito del cliente dedicado y proporciona a todos los suscriptores revisiones trimestrales de su negocio.
- Flexibilidad en los precios: cuando el precio no se ajusta al valor percibido, los suscriptores se darán de baja rápidamente. Retén a los suscriptores ofreciendo planes de precios dinámicos, concediendo períodos de gracia o pausas en la suscripción en lugar de la cancelación, y asegurándote compromisos a más largo plazo mediante planes anuales o descuentos.
La reducción de la tasa de abandono mejora los indicadores de interacción de los usuarios, lo que a su vez repercute positivamente en el valor de vida del cliente (CLV), incluyendo:
- Mayor retención de abonados
- Compras más frecuentes
- Mayor fidelidad a la marca
- Mayor valor medio de los pedidos
- Mejora de las oportunidades de venta cruzada y venta adicional
- Mayor compromiso de los clientes
En pocas palabras, la mejora de los indicadores de suscriptores suele traducirse en una mayor retención de clientes, un aumento de las ventas y una reducción de la tasa de cancelación.
Uso del análisis predictivo para pronosticar el valor del ciclo de vida del cliente
Mediante el uso de datos históricos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático (ML), el análisis predictivo identifica la probabilidad de que se produzcan resultados futuros; en este caso, la previsión del CLV. A continuación se explica cómo el análisis predictivo aporta valor al CLV.
Análisis de datos históricos: examina el comportamiento pasado de los clientes, como la interacción con la marca, los patrones de compra, la frecuencia de compra y el gasto medio. El análisis de los datos históricos ayuda a estimar cuánto puede contribuir un suscriptor a los ingresos futuros. Esta es una de las muchas razones por las que disponer de datos precisos sobre los clientes es tan importante para el éxito general.
Segmentación: Elimina el modelo «único para todos» al segmentar a los clientes en función de atributos como los datos demográficos, el historial de transacciones o el nivel de interacción, lo que permite a las empresas de SaaS elaborar predicciones de segmentación de clientes más precisas.
Predicción de la pérdida de clientes: Mediante el análisis de indicadores como la disminución de la frecuencia de compra o la reducción del compromiso con la marca, el análisis predictivo permite identificar a los clientes que corren el riesgo de abandonar la empresa. Esta predicción ayuda a prever una reducción del valor del ciclo de vida del cliente (CLV) para determinados segmentos de clientes y puede dar lugar a la puesta en marcha de estrategias de retención de clientes.
Modelización del comportamiento: Los modelos de comportamiento pueden ayudar a identificar los factores que influyen en el valor del ciclo de vida de un cliente. Por ejemplo, el análisis predictivo puede revelar que los clientes que interactúan con determinados productos tienen más probabilidades de presentar un CLV más elevado.
Marketing personalizado y fidelización de suscriptores: El análisis predictivo ofrece información sobre cómo las ofertas personalizadas, las recomendaciones de productos o las promociones pueden aumentar el CLV a largo plazo. Gracias a esta información, las empresas de SaaS pueden mejorar el CLV dirigiéndose a sus clientes más valiosos.
Previsión dinámica: A medida que se dispone de nuevos datos de clientes y se realiza la previsión del ARR, el análisis predictivo puede ajustar las previsiones del CLV en tiempo real.
Al combinar el análisis predictivo y el CLV, las empresas de SaaS pueden tomar decisiones basadas en datos, lo que mejora la retención de suscriptores y maximiza la rentabilidad.
No esperes más… Mejora el CLV hoy mismo
Además del análisis predictivo, existen otras herramientas que deberías tener en cuenta para mejorar el valor del ciclo de vida del cliente en el sector del SaaS. Por ejemplo, la gestión de relaciones con los clientes (CRM), las plataformas de análisis de datos, las plataformas de datos de clientes, las herramientas de automatización de marketing, las herramientas avanzadas de análisis y ciencia de datos, y las plataformas financieras… por citar algunas.
Un factor clave para aumentar el CLV es la optimización de los precios. Y para ello es necesario poder gestionar precios dinámicos para cargos únicos, por uso, por niveles, por suscripción, por exceso de consumo, con compromiso mínimo, basados en eventos… y muchos otros. BillingPlatform te ofrece todo lo que necesitas para poner en práctica estrategias de precios creativas que mejorarán el CLV y maximizarán los ingresos. Nuestros expertos están preparados para ayudarte a afrontar el reto de la monetización moderna; ponte en contacto con nosotros para saber cómo.
