top of page

La solución de valor de vida del cliente de HVG


¿Su equipo está perdiendo una gran oportunidad al no comprender el CLV?

¿Cómo funciona esta solución?

Es una solución dinámica y autoactualizable creada para WooCommerce y Shopify donde conectamos datos de ventas reales a Google Cloud y visualizamos un análisis CLV.


¿Qué es CLV?

El valor de vida del cliente es un KPI que suelen utilizar los equipos de marketing y que permite medir los ingresos de los clientes durante un período más largo.


Pero como ocurre con todo en la vida, hay más.


¿Qué se puede medir con una solución de análisis CLV?

Muchas cosas, déjame enumerar lo que puedes medir con la solución de HVG:

  • Identificaciones de clientes unificadas totales

  • Clientes nuevos

  • Clientes que regresan

If you're wondering; "Why does First time and Returning not equal Total Unified Customer ID's?", it's because there are First time customers during the selected period, that have become returning customers as well.
If you're wondering; "Why does First time and Returning not equal Total Unified Customer ID's?", it's because there are First time customers during the selected period, that have become returning customers as well.

  • Ingresos totales

  • Pedidos totales

  • Valor promedio de vida del cliente

Avg. CLV = (Total Successful Revenue) / Amount of (Unified Customer ID's)
Avg. CLV = (Total Successful Revenue) / Amount of (Unified Customer ID's)

  • Promedio de días entre los últimos 2 pedidos en 12 meses

  • 12 meses de días entre los últimos 2 pedidos

  • Frecuencia de compra por año

    • ¿Cuántos pedidos realizará el cliente promedio por año?

Nota al margen: Mis datos favoritos de este informe, Dynamic RFM

Un informe RFM dinámico de los últimos 365 días Y de todo el tiempo.

RFM significa;

  • Frescura

    • Qué tan recientemente alguien realizó una compra vs. los datos totales del pedido

  • Frecuencia

    • ¿Cuántos pedidos realizó alguien frente a los datos totales de pedidos?

  • Monetario

    • Cuántos ingresos obtuvo alguien frente a los datos totales del pedido


Para esta solución, analizamos los últimos 365 días de datos de pedidos.

Dividimos el año (365 días) en 5 grupos y los llamamos r_score (puntuación de actualidad).

  • Grupo 1 = Pedidos realizados hace entre 0 y 73 días

  • Grupo 2 = Pedidos realizados hace 74-147 días

  • Grupo 3 = Pedidos realizados hace 148-221 días

  • Grupo 4 = Pedidos realizados hace 222-295 días

  • Grupo 5 = Pedidos realizados hace 296-365 días


Dividimos a todos los clientes y contamos el total de pedidos realizados en los últimos 365 días en 5 grupos, y llamamos a esto f_score (puntuación de frecuencia).

  • Grupo de clientes 1 = 20% superior de clientes con más pedidos realizados en los últimos 365 días

  • Grupo de clientes 2 = Entre el 21 % y el 40 % superior de los clientes con más pedidos realizados en los últimos 365 días

  • Grupo de clientes 3 = 41-60% de los clientes principales con más pedidos realizados en los últimos 365 días

  • Grupo de clientes 4 = Entre el 61 % y el 80 % de los clientes con más pedidos realizados en los últimos 365 días

  • Grupo de clientes 5 = 20% inferior de clientes con más pedidos realizados en los últimos 365 días

RESERVAR UNA LLAMADA

Una vez que tenga todos estos grupos, podrá ver qué (y cuántos) clientes han generado qué parte de sus ingresos totales, y le permitirá ver clientes que tal vez estén perdiendo lealtad debido a que pasaron muchos días desde el último pedido.

But if you want to active this information, 25 segments might be too much, so we've also created a 3x3 matrix that you can give to your Email & SMS marketing person.
But if you want to active this information, 25 segments might be too much, so we've also created a 3x3 matrix that you can give to your Email & SMS marketing person.

Si prefieres tener una Matriz 3x3 para Email y SMS, te recomendamos empezar con esta, que también es dinámica y se actualiza automáticamente:

  • Comprometido

  • Enfriamiento

  • Latente

Cruzado con clientes de valor alto, medio o bajo.


  • Valor promedio del pedido por número de pedido

    • AOV. en el pedido 1, AOV. en el pedido 2, etc.

  • Valor medio del pedido por número de pedido

  • Días promedio hasta el pedido anterior

    • La cantidad de días en promedio para un cliente que realizó el Pedido 2 en comparación con cuando realizó el Pedido 1.

  • Días medios hasta el pedido anterior

  • Un embudo que muestra cuántos clientes se convierten en clientes del siguiente pedido

    • Por ejemplo, ¿cuántos clientes del Pedido 1 se convierten en clientes del Pedido 2?

      • Como se ve en la captura de pantalla, el 25,42% de los clientes del Pedido 1 se convierten en clientes del Pedido 2, y el 46,35% de los clientes del Pedido 2 se convierten en clientes del Pedido 3.

  • Cantidad de ingresos y pedidos, por mes, provenientes de clientes recurrentes frente a clientes nuevos

¿Quieres activar CLV en tu estrategia de marketing?

Si está interesado en descubrir cómo activar CLV en sus equipos de marketing para adquirir nuevos clientes a una tasa de equilibrio, no dude en contactarnos.


También hemos creado una hoja de cálculo de Google de la que puedes hacer una copia y que te dirá exactamente durante cuánto tiempo y cuántas ganancias puedes obtener de tu presupuesto si puedes generar nuevos clientes en el punto de equilibrio en función de tus ganancias.

IR A LA HOJA

¡Simplemente suma todos los números en las celdas verdes y podrás ver cuándo obtendrás una ganancia y cuánto tiempo debes esperar para obtenerla!


Reservar una llamada

Si quieres que te ayudemos con todo, reserva una llamada sin expectativas y veamos cómo podemos escalar adecuadamente tu negocio junto con los datos correctos.

bottom of page