Prédiction de la Customer Lifetime Value : la clé d'une rentabilité et d'une croissance accrues

Analysis, computation and Customer Lifetime Value prediction are essential facets of the business planning methodology of all financial institutions, including fintech companies. All fintech firms are required to invest time, money and effort in customer relationships to garner revenue and ensure the profitability of the entire enterprise.

Dans cet article, nous abordons l'importance de la prédiction de la CLV, ses défis, et comment des technologies avancées telles queAnalyse du Big Data et apprentissage automatique les modèles transforment la précision et l'efficacité des systèmes et prévisions financiers, aidant en fin de compte les organisations à maximiser leurs profits et leur croissance.

Qu'est-ce que la valeur vie client ?

Customer Lifetime Value (CLV) refers to the approximate profit that an organisation can derive from a customer over a well-defined period of time. The term ‘lifetime’ indicates that this value is calculated for all transactions throughout the relationship with a customer. However, in practice, CLV is computed for a period of anywhere between 1-5 years, depending on the requirements and plans of different organisations.

The customer acquisition plans and strategies of fintech companies must take into account the CLV attributed to different existing customers as well as groups. An accurate prediction of CLV has a tremendous role because it helps fintech companies segment customers using the quantified values that a specific group of customers is expected to add to company revenue.

Pourquoi devriez-vous connaître la CLV de vos segments de clientèle ?

CLV prediction also plays a vital role when it comes to selecting and promoting relevant services to different customer segments. When a financial institution is able to quantify the total expected profit that a customer can bring within a specific period of time, they can plan the expenses, and the time and effort that can be put in, proportional to the expected average profit of an active customer.

The marketing efforts and strategies of fintech companies can also become more effective when they factor in CLV because they will become aware of the expected profits. As a result, they can allocate marketing budget accordingly because there is no guesswork involved in preparing it.

Les entreprises de la fintech peuvent augmenter leur chiffre d'affaires moyen et leurs profits en utilisant les CLV prédites. Elles peuvent identifier les clients les plus rentables et investir dans leur acquisition et leur fidélisation.

CLV is useful for the present as well as future business strategies of fintech companies. Customers who are highly profitable now may not be at the same level in the future. Similarly, customers who aren’t contributing significant revenues now might become extremely profitable over time because of their expected career growth.

Grâce à une analyse et une prédiction de haute qualité et précises des CLV, les entreprises fintech peuvent trouver la clé pour débloquer des profits continus et constants.

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Comment calculer votre Customer Lifetime Value ?

En apparence, le calcul et l'estimation de la valeur vie d'un client semblent être une tâche simple. De nombreuses méthodes sont disponibles pour calculer ces chiffres. Je vais passer en revue la plus populaire ci-dessous.

La valeur vie client peut être calculée en multipliant la durée de vie moyenne du client par la valeur client.

Avant d'estimer ce nombre, passons en revue toutes les métriques dont vous aurez besoin.

Durée de vie moyenne des clients

Pour calculer ce nombre, vous devez diviser la somme des durées de vie des clients par le nombre de clients.

Taux de fréquence d'achat moyen

Celui-ci est également facile à estimer – pour ce faire, divisez le nombre d'achats par le nombre de clients.

Valeur d'achat moyenne

La valeur d'achat moyenne peut être calculée en divisant votre chiffre d'affaires total par le nombre de commandes.

Valeur client

Et oui, vous pouvez enfin calculer votre valeur client qui vous permettra de déterminer votre customer lifetime value. Pour déterminer ce chiffre, vous devrez diviser la valeur d'achat moyenne par votre taux de fréquence d'achat moyen.

Et voilà, vous êtes maintenant prêt à calculer la valeur vie client. Pour ce faire, divisez la durée de vie moyenne du client par la valeur client.

Even this method is quite accurate in itself, the final result isn’t as relevant as it could be because quite often the accuracy of variables in these methods is questionable. At the same time, accurate analysis of CLV and formulating strategies after it’s established, is often a complicated task.

Ils ne nous rapprochent pas non plus de l'enjeu réel en entreprise : la prédiction de la valeur vie client (Customer Lifetime Value).

Et si vous pouviez non seulement calculer la CLV actuelle de vos clients, mais aussi la prédire pour les clients futurs et existants de différents segments ?

C'est là que le processus devient délicat.

Problèmes rencontrés par les entreprises fintech dans la prédiction de la valeur vie client

Even though some of these methods are accurate in themselves, their results aren’t as relevant as they could be because quite often the accuracy of variables in these methods is questionable. At the same time, accurate analysis of CLV and formulating strategies after it’s established, is often a complicated task.

À ce stade, l'analytique Big Data et les modèles d'apprentissage automatique peuvent être mobilisés pour rendre le calcul de la CLV précis et bénéfique pour l'entreprise.

Certains des principaux inconvénients conduisant à un calcul ou à une utilisation inexacts des CLV sont énumérés ci-dessous :

Données inexactes pour la prédiction de la CLV

Depending on the method of calculation, different variables about customers and customer groups need to be utilised. Average Order Value (AOV), Purchase Frequency, Customer Churn Rate, Customer Lifetime, Repeat Rate, Customer Satisfaction and Customer Loyalty, among others, are the most frequently used metrics in the computation to predict Customer Lifetime Value.

Si les données quantitatives et la valeur numérique de l'une de ces métriques ne sont pas exactes, les résultats ne seront jamais corrects. Le recours aux sciences des données et à l'analytique Big Data pour préparer un tel modèle d'apprentissage automatique permet donc d'éliminer cet écueil.

Séparation inappropriée

After the calculation of CLVs, fintech companies need to focus on segmenting customers and groups based on profitability. It is vital that present, as well as future profitability, is taken into account for formulating strategies and defining the criteria for segmentation. Many financial institutions fail to get this done accurately.

Estimation de la période idéale pour le calcul de la valeur vie client

Lorsque la valeur vie client est calculée sur de longues périodes, elle peut ne pas refléter la réalité. Il en va de même pour les CLV calculées sur des périodes extrêmement courtes.

Depending on the nature of business and the services to be offered, the time for which CLV is calculated needs to vary. FinTech companies need to focus on this aspect to a great extent if they want to enjoy all the planning benefits that they can get from the CLVs.

Planification et utilisation de la CLV

Even if you have accurate data and the CLV calculated is viable, implementing and incorporating it in practical business plans is essential. FinTech companies need to make use of the available information in the most viable and profitable fashion to garner optimum benefits.

Comment l'analyse du Big Data peut-elle être utile ?

L'analyse Big Data et les modèles de Machine Learning sont progressivement devenus une partie intégrante du calcul et de la prédiction de la valeur vie client pour les groupes, les organisations et les individus.

With the use of these methods, fintech companies can rest assured about the accuracy of all metrics used in the analysis and calculation of CLV. They can also shed light on the ideal categories for the segmentation of different customer groups. As a result, fintech companies can optimise the services they offer to these groups and segment the most profitable customers with ease.

Establishing the ideal time period for estimating CLV makes a significant difference to the eventual outcome. Big Data analysis can also ensure that financial institutions and fintech companies make use of the most viable and relevant time period at all times.

Notably, when CLV is calculated for different purposes the optimum time period may vary. For instance, if you want to use this data for marketing purposes and customer acquisition, a shorter time period is sufficient. For customer retention and optimising services, calculating CLVs over a longer period is more effective.

L'analytique Big Data aidera à exploiter la bonne méthodologie en fonction des objectifs de votre organisation.

Comment Spyrosoft aborde-t-il la valeur vie client ?

Voici comment notre responsable de l'IA et du Machine Learning, Tomasz Smolarczyk, l'explique :

L'expertise de Spyrosoft en matière d'analyse Big Data et de modèles d'apprentissage automatique fait de nous un atout pour toutes les entreprises fintech à la recherche de prédictions optimisées de la valeur vie client.

As your service providers, we can guarantee the optimum level of accuracy in all the datasets used to determine the value of different metrics used in CLV calculation. Our team of professionals have proven their value when designing tools to process large volumes of data and in providing the highest standards of Big Data analytics services.

At Spyrosoft, we understand and acknowledge that different organisations require different methods for optimum analysis and computation of CLV. To prepare viable business strategies for different areas, slight adjustments are needed in the evaluation process of CLV, and we are always up to this challenge.

Prédire la valeur vie client avec des experts technologiques

La Customer Lifetime Value (CLV) est une métrique cruciale pour les institutions financières et les entreprises fintech, car elle permet de prédire la valeur monétaire et le profit que les clients actifs peuvent générer au fil du temps.

En utilisant un modèle d'apprentissage automatique sur mesure et l'analyse des données passées pour calculer la valeur vie client, les entreprises financières peuvent optimiser la segmentation de la clientèle, mieux allouer les ressources marketing et obtenir des informations basées sur les données concernant les clients à forte valeur ajoutée.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont nos experts en IA et en apprentissage automatique peuvent vous aider à prédire la valeur vie client (CLV) et à tirer parti d'autres innovations pour augmenter votre chiffre d'affaires moyen, consultez notre page d'offres ou contactez-nous directement via le formulaire ci-dessous.

Qu'est-ce que la valeur vie client (CLV) ?

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Customer lifetime value (CLV) estimates the total revenue a business can expect from a client throughout their relationship with the company. It helps organisations understand which clients bring the most long-term value and where to focus their efforts.

Comment l'IA aide-t-elle à prédire la valeur vie client ?

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Les modèles d'IA analysent les données historiques telles que le comportement d'achat, les schémas d'engagement et l'historique des transactions. Sur la base de ces informations, le système prédit la probabilité qu'un client effectue de futurs achats et la valeur qu'il pourrait générer au fil du temps.

Pourquoi la prédiction de la CLV est-elle importante pour les entreprises ?

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CLV prediction supports better decision-making in areas such as marketing, sales, and client retention. When you understand which clients have the highest potential value, you can allocate resources more effectively and personalise engagement strategies.

Quelles données sont nécessaires pour construire un modèle de prédiction de la CLV ?

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Les sources de données typiques comprennent l'historique des achats, les interactions clients, les données démographiques, l'utilisation des produits et les indicateurs d'engagement marketing. La qualité et l'exhaustivité des données jouent un rôle clé dans la précision des prédictions.

Comment la prédiction de la CLV peut-elle améliorer les stratégies marketing ?

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En identifiant les clients et segments à forte valeur, les entreprises peuvent adapter leurs campagnes, optimiser les coûts d'acquisition et concevoir des programmes de fidélisation plus efficaces. Cette approche permet d'augmenter la rétention et de maximiser les revenus à long terme.

Quels défis les entreprises doivent-elles prendre en compte lors de la mise en œuvre de la prédiction de la CLV avec l'IA ?

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Les défis courants incluent la fragmentation des données, une qualité de données limitée et l'intégration de modèles prédictifs dans les processus métier existants. Les projets réussis nécessitent une collaboration entre les spécialistes des données, les équipes technologiques et les parties prenantes métier.