Öncelikle belirtmek isterim ki, buradaki terminoloji genelde İngilizce ve tam Türkçe karşılıklarını bulmakta sıkıntı yaşanacağından yazının geri kalan kısmında çeviri yapmadan devam edeceğim. En azından başlığımız anlaşılır olsun diye açıklama ile açılışı yapalım istedim.

CLV, son dönemlerde sıklıkla karşılaştığımız bir terim olmaya başladı. Firmalar bunu yeni yeni keşfediyor. Aslında bu keşfin arkasında yatan destekler, veri bilimindeki ilerleme (Tabii burada kastedilen iş hayatımızdaki yerindeki artış), iş zekası projelerindeki gelişme ve doğal olarak da teknolojideki hızın daha uygun seviyelere gelmiş olması. Bu kapsamda da bu yazıda hem CLV hakkında biraz bilgi vermiş olacağız hem de ardındaki teknolojilere de güzel örnekler sağlamış olacağız.

CLV Nedir? Ne İşe Yarar?

Aslında çok kısaca bir müşterinizin finansal olarak firmanıza kattığı değer olarak açıklayabiliriz. Eğer bu değeri hesaplayabilirseniz, firmanızı gelecek dönemlerdeki kazancını tahminleyebilirsiniz. Aynı zamanda bir müşterinizden (bazı durumlarda müşteri segmentinden) ne kadar kazanç sağlayacağınızı ve yeni bir müşteri kazanmak için harcamanız gereken maksimum efordu da öğrenmiş olacaksınız. İşin biraz da karanlık tarafı ise kaybetmek üzere olduğunu tahmin ettiğiniz müşteriyi tekrar kazanmak için ne kadar ileri gitmeniz gerektiğini de söyleyecektir.

Aslında güncel bazı soruları irdeleyerek yukarıda anlatılanları daha net açıklayabiliriz?

  • Her gün gelip benden 1 ekmek alan müşterim mi yoksa ayda 1 kere gelip 30 ekmek alan müşterim mi benim için daha değerlidir?
  • Hangi müşteri ya da müşteri tipi benim için daha karlı?
  • Müşterimden gelen bir talep ya da şikayetin bana maliyeti ne? Ve bu maliyet bu müşteri için değer mi?
  • Müşteri bazında promosyon yapmak istiyorum. Bu müşteri için ne kadar indirim uygulamalıyım?
  • Ve son olarak yeni müşteri kazanma adına yaptığım harcamaların bana sağladığı getiri nedir?

“Bu kadar bilgiyi nasıl oluyor da elde ediyoruz?” sorusunun cevabı aslında hesabın kendisinde yatıyor. O nedenle hesaplama kısmına geçmemiz gerekir.

CLV Hesaplama Yöntemleri ve Paralelinde Çözmemiz Gereken Veri Sorunlarımız

Aslında birbirine benzer iki hesaplama yöntemimiz var:

  • Historical : belirli zaman aralıklarındaki bilgilere bakarak hesaplamak
  • Predictive: Özellikle “Churn” dediğimiz, kayıp müşteri tahminlemesi ile yapılan hesaplama

 Farkları sadece nüanslarda. Biz “Predictive” hesaplama üzerinden devam edelim. Genelde firmalar 2 yöntem ile de hesaplama yapıp bu 2 değerin ortalamasını alıyorlar.

No alt text provided for this image

 Öncelikle her bir müşterimiz için belirlenen periyoddaki aylık “transaction (kayıt)” sayısını, her transaction’daki ortalama satın alma, işlem ya da sipariş değerlerini hesaplamamız gerekiyor. Özellikle transaction sayısının fazla olduğu perakende sektöründe bu hayli can yakıcı olabilir. Çünkü bu kadar büyük verinin her bir müşter için hesaplanacak olması sizleri ciddi performans sorunları yaratabilir. Bu nedenle büyük hacimli veriye sahip olan firmalar ana sistemleri ile raporlama sistemlerini ayırmayı düşünmelidir.

Biz şimdilik veritabanı sorunlarımızı sonraya bırakalım ve neleri hesaplayacağımız konusuna girelim:

  • Ortalama Aylık Transaction Sayısı: Müşterinizin yaptığı ortalama işlem sayısını görmek aslında matematiksel olarak kolay ama sisteme getireceği yük bakımından zorlayıcı bir hesaplama olacaktır.
  • Ortalama Sipariş Değeri: Müşteriniz ortalama olarak ne kadarlık alış veriş yaptığının hesaplamasıdır.
  • Ortalama Gelir:
No alt text provided for this image

Bu formülde aslında iç içe geçmiş formüllerin bulunduğunu söylememiz gerekir. Yani işin aslı toplam kazanç ya da toplam maliyet hesaplamalarını yapmak sadece birkaç kalem gideri toplamak olarak algılanmamalı. Burada ciddi bir finans danışmanlığı dahi düşünülmelidir. Zira basitçe açıkladığımız formüller aslında oldukça detaylı ve içerikli formüller.  Ama Blog’u biraz da kısa tutmak adına basitçe Satılan Malın Maliyeti (COGS = Cost Of Good Sold)   formülünü de buraya iliştirelim:

No alt text provided for this image

Ama satış maliyetini biraz daha detaylandırmak daha doğru bir değer verecektir. Mağazanızın giderleri, çalışanlar, stok maliyetleri, fireler, lojistik gibi pek çok kalem bu kapsama dahil edilebilir. Aynı kapsamı Toplam Gelir için de söyleyebiliriz.

Her ay için yapılan hesaplamaların ortalamasını almayı da unutlamayalım.

  • Ortalama Müşteri Ömrü: Müşterilerimizin bizim ile ilişkilerini ne kadar süre devam ettirdiklerinin hesaplaması için öncelikle “Churn” oranını da hesaplamamız gerekir.
No alt text provided for this image

Bunun en sade şekilde hesabı ise ay başındaki müşteri sayısı ile ay sonundaki müşteri sayısının oranlanmasıdır. Tabii bu basit(!)  formül sık ziyaret edilen müşterilere sahip firmalar için geçerlidir. 

Peki bu CLV hesabı tam olarak ne işimize yarar ve ne olursa iyidir ne olursa kötüdür? Bunları da yakın zamanda anlatan bir yazımız olacak. Şimdilik bu kadar.

Dip not olarak, burada bahsedilen formuller arka plandaki daha kompleks formullerin yüzeyden görünen kısımları, bunu tekrar hatırlatalım. Ek olarak, iş zekası anlatımlarında çok basite indirgenen bir resim çizilir genelde. Dokümanın devamında karşılaşılan problemler, teknik sorunları da olacak.

Tags:

No responses yet

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir