ถึงเวลาปั้นธุรกิจให้โตแบบยั่งยืน ด้วย Customer Lifetime Value ไม่แค่แคร์ยอดขายปัจจุบัน แต่โฟกัสความสัมพันธ์ระยะยาว

ปี 2025 นี้ เพื่อน ๆ เหล่านักการตลาดตั้งเป้า KPI หรือ OKR ไว้ว่ายังไง ไหนใครโฟกัสที่การเพิ่มยอด Conversion ให้กับเซลล์บ้าง !?

แอดอยากชวนมาคิดกันว่า นอกจากจะทำการตลาดเพื่อเพิ่มยอดขายจากลูกค้าใหม่แล้ว ธุรกิจควรให้ความสำคัญกับลูกค้าอีกกลุ่มหนึ่งนั่นก็คือลูกค้าเก่าที่มีศักยภาพการซื้อสูงด้วย เพราะอย่างที่เรารู้กันว่างบที่ใช้เพื่อหาลูกค้าใหม่ สูงกว่างบที่ใช้รักษาลูกค้าเก่าเยอะ~ การแข่งขันที่สูงขึ้นเรื่อย ๆ ทำให้การมุ่งแต่จะจับลูกค้าใหม่ไม่ใช่วิธีที่จะรักษายอดขายที่ยั่งยืนให้กับธุรกิจได้ในระยะยาว

นี่คือเหตุผลที่ธุรกิจควรกลับมาให้ความสนใจกับ Customer Lifetime Value (CLV หรือ CLTV) ให้มากขึ้น วันนี้แอดจะพาทุกคนย้อนกลับไปทวนความเข้าใจเกี่ยวกับ Customer Lifetime Value (CLV) ว่าคืออะไร แล้วเราจะเพิ่ม Customer Lifetime Value ได้อย่างไรกันบ้าง ไปดูกันเลย !~

Customer Lifetime Value (CLV หรือ CLTV) คืออะไร ?

Customer Lifetime Value (CLV หรือ CLTV) คือ มูลค่าเฉลี่ยที่ลูกค้าแต่ละคนได้สร้างให้กับแบรนด์ตลอดระยะเวลาการเป็นลูกค้า ซึ่งการที่เรารู้ CLV เฉลี่ย จะทำให้นักการตลาดรู้ว่าควรจัดสรรงบลงทุนสำหรับการหาลูกค้าใหม่หรือรักษาลูกค้าเก่าแค่ไหนถึงจะเหมาะสม

สมมติเรามีงบการตลาดอยู่ที่ 1 แสนบาท แต่ CLV (มูลค่าต่อลูกค้า) สูงสุดคือ 5 หมื่นบาท นั่นหมายความว่าเราไม่ควรทุ่มงบการตลาดต่อคนไปมากกว่า 5 หมื่นบาท ถูกไหมครับ

แล้ววิธีการคำนวน CLV ทำยังไง ?

Customer Lifetime Value มีวิธีการคำนวนแตกต่างกันออกไปแล้วแต่ธุรกิจ แอดขอยกตัวอย่างการคำนวนที่เพื่อน ๆ สามารถเอาไปเข้าตาราง Excel กันได้ง่าย ๆ นะครับ

• สมมติว่าแอดเปิด ธุรกิจร้านนวดไทย มีการเก็บข้อมูลการใช้บริการของลูกค้าว่า มีรายได้จากคุณสมพงศ์ 500 บาท/เดือน ทุกเดือน และคุณสมพงศ์ก็เป็นลูกค้าของแอดมานาน 3 ปี นั่นหมายความว่า ตลอดระยะเวลาตั้งแต่ที่คุณสมพงศ์เป็นลูกค้ามา เขาได้สร้างรายได้ให้กับร้านนวดของแอด 500 x 12 x 3 = 18,000 บาท

สิ่งที่ธุรกิจจะต้องพัฒนาต่อจากข้อมูล CLV คือ วิเคราะห์ว่าจะทำอย่างไร ลูกค้าคนนี้ถึงจะใช้จ่ายกับแบรนด์เราเยอะขึ้น หรือยืดอายุการเป็นลูกค้าให้นานขึ้น

แต่จำไว้ว่าถ้าอยากให้ธุรกิจโตแบบยั่งยืน เราไม่ควร Cross-Selling หรือ Up-Selling แบบเหมารวม แต่ควรเข้าใจความต้องการของลูกค้าแต่ละคน แล้วทำ CRM หรือนำเสนอสินค้าและบริการเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) ให้กับเขา เพราะการนำเสนอสินค้าที่ไม่ถูกต้องให้กับลูกค้าบางราย อาจส่งผลต่อประสบการณ์ซื้อซึ่งกระทบกับยอดขายได้นะครับ

เพิ่ม Customer Lifetime Value ด้วย First-Party Data

การสำรวจของ Google บอกว่า ถ้าผู้บริโภคกำลังพิจารณาสินค้าจากแบรนด์ที่เคยอุดหนุน พวกเขาจะชอบ Personalized Marketing ที่มีความเกี่ยวข้องอย่างแท้จริง (จากประวัติคำสั่งซื้อ หรือพฤติกรรม หรือบทสนทนาในอดีตกับแบรนด์) มากกว่าการปรับแต่งโปรโมชันแบบผิวเผิน (เช่นการเปลี่ยนแค่ชื่อหรือรายละเอียดส่วนตัว)

ผลจากการให้ข้อเสนอที่มีความเกี่ยวข้องจริง ๆ ทำให้ลูกค้ามีความมั่นใจมากขึ้นว่าสินค้านั้นเป็นสินค้าที่เหมาะกับตัวเองที่สุด เมื่อมีความมั่นใจก็มีโอกาสที่จะซื้อสินค้าแบรนด์เดิมซ้ำและแนะนำแบรนด์ให้กับคนอื่นมากกว่าแบรนด์ที่มีความมั่นใจต่ำ

เริ่มทำ CLV ได้อย่างไร ?

• ก่อนอื่นแบรนด์ต้องมี First-Party Data ก่อน ถึงจะรู้ความต้องการและนำเสนอโปรโมชันที่มีความเกี่ยวข้องจริง ๆ แก่ลูกค้าได้ และยิ่งถ้าแบรนด์เก็บข้อมูลลูกค้าได้มากพอ จะสามารถจัดกลุ่มลูกค้าและหากลุ่มทีมีศักยภาพการซื้อได้ด้วย
• เมื่อเจอกลุ่มลูกค้าที่มีค่า CLV ที่สูงที่สุดแล้ว เราสามารถวิเคราะห์ Persona ของลูกค้ากลุ่มนั้นและสร้างเป็น ‘Ideal Customer’ เพื่อใช้หาลูกค้าใหม่ได้
• ใช้ AI หรือ Machine Learning ช่วยเรียนรู้พฤติกรรมของลูกค้าและคาดการณ์การใช้จ่ายในอนาคต แล้วนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ Personalized รวมถึงกลยุทธ์ในระยะสั้นและระยะยาว

นอกจากนี้ เรายังใช้ข้อมูล First-Party Data เพื่อวิเคราะห์ปัจจัยอื่น ๆ เช่น ลูกค้าที่ซื้อใน Social Media มีอัตราการซื้อซ้ำกว่าลูกค้าที่ซื้อบนเว็บไซต์ แต่ลูกค้าบนเว็บไซต์มีมูลค่าการซื้อสูงกว่าและระยะเวลาการเป็นลูกค้านานกว่า เป็นต้น เพื่อออกแบบโปรโมชันและกลยุทธ์ที่แตกต่างกันแต่ละกลุ่มลูกค้า

การสร้าง CLV ไม่ใช่แค่การเพิ่มรายได้ในปัจจุบันให้สูงสุดเท่านั้น แต่ยังเป็นการสร้างความสัมพันธ์ที่ส่งเสริมผลกำไรในระยะยาว ซึ่งเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจความต่างเล็ก ๆ น้อย ๆ ของลูกค้าที่มี CLV สูง (อย่ามองแค่การซื้อครั้งแรก นักการตลาดที่มีประสบการณ์จะรู้ว่าการซื้อครั้งแรกบ่งบอกเพียงความสามารถในการซื้อของลูกค้าเท่านั้น ถึงเขาจะซื้อของมูลค่าสูงไป แต่ไม่ได้หมายความว่าเขาจะเป็นลูกค้าที่มี CLV สูง)

อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ลูกค้าทุกคนที่จะคุ้มค่าที่จะติดตามในระยะยาว ดังนั้นในขั้นตอนการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ CLV อย่าลืมแยกข้อมูลลูกค้าที่มักส่งคืนสินค้าหรือซื้อเฉพาะช่วงเทศกาลลดราคาด้วยนะคร้าบ ~