Les tips marketing : maîtriser l’art de la Customer Lifetime Value (CLV) ? (+ exemple concret)

 La Customer Lifetime Value (CLV) sert de boussole pour piloter la croissance et la rentabilité de l’entreprise en éclairant les décisions stratégiques au niveau marketing, notamment dans l’acquisition et la rétention des clients.

Cette métrique reflète le potentiel de revenus qu’un client peut offrir tout au long de sa relation avec l’entreprise… à condition de ne pas l’appréhender comme une simple opération mathématique. Sa juste appréciation demande en effet de maîtriser quelques paramètres, de prendre en compte la réalité mouvante des comportements clients et d’anticiper les fluctuations du marché. C’est un art autant qu’une science, exigeant une combinaison d’analyse pointue, de modélisation probabiliste et de discernement stratégique. Let’s go !

Customer Lifetime Value : définition

La Customer Lifetime Value (CLV), ou valeur vie client en français, représente le chiffre d’affaires total qu’une entreprise peut s’attendre à réaliser avec un client sur toute la durée de sa relation avec lui. Elle est calculée en prenant en compte trois facteurs clés : la valeur moyenne de la transaction (combien un client dépense en moyenne à chaque achat), la fréquence d’achat (combien de fois un client fait un achat sur une période donnée), et la durée de la relation (combien de temps le client reste avec l’entreprise en moyenne).

En multipliant ces trois facteurs ensemble, l’entreprise peut estimer le revenu qu’un client spécifique générera tout au long de sa vie de client. Par exemple, si un client dépense en moyenne 50 euros par mois (valeur de la transaction) et reste avec l’entreprise pendant 5 ans (durée de la relation), le CLV de ce client serait de 3 000 euros.

La CLV est une mesure précieuse pour les entreprises car elle aide à prendre des décisions éclairées sur le Coût d’Acquisition Client (CAC) et sur la valeur des investissements pour la rétention des clients existants. La CLV est également un outil clé pour prévoir la croissance et la rentabilité futures de l’entreprise.

Exemple d’application de la CLV dans le B2B

Imaginons une entreprise qui fournit des solutions d’intelligence artificielle (IA) pour l’automatisation des processus dans le secteur industriel. Pour ce type de cible, les contrats sont souvent pluriannuels, avec des coûts d’implémentation initiaux, des frais d’abonnement annuels et des revenus supplémentaires possibles provenant des services d’assistance et de maintenance. Voici comment l’entreprise pourrait calculer la CLV pour un client type :

1. Valeur de la transaction : l’entreprise signe un contrat avec un client pour un projet d’implémentation de l’IA qui coûte 200 000 euros. Après l’implémentation, le client s’engage également à un abonnement annuel de 50 000 euros pour l’utilisation de la solution et les mises à jour logicielles ;
2. Fréquence d’achat : le client s’engage sur un contrat de cinq ans, et le montant de l’abonnement sera facturé chaque année pendant cette période ;
3. Durée de la relation : en se basant sur des données historiques, l’entreprise estime que la durée moyenne de la relation avec ce type de client est d’environ 7 ans. Autrement dit, en moyenne, les clients renouvellent leur contrat pour deux années supplémentaires après la période initiale de cinq ans ;
4. Ventes incitatives et croisées (upselling et cross-selling) : l’entreprise sait également qu’environ 30 % des clients choisissent d’ajouter des services d’assistance et de maintenance supplémentaires pour 10 000 euros par an après la deuxième année d’utilisation.

En se basant sur ces informations, l’entreprise peut estimer la CLV de son nouveau client comme suit :

• Coût d’implémentation initial : 200 000 euros ;
• Abonnement annuel pour 7 ans : 50 000 euros x 7 = 350 000 euros ;
• Services d’assistance et de maintenance pour les 5 dernières années (30 % de probabilité) : 10 000 euros x 5 x 0,3 = 15 000 euros.

En additionnant ces chiffres, l’entreprise peut estimer que la CLV de ce client est d’environ 565 000 euros. Ce chiffre aide l’entreprise à comprendre combien elle peut dépenser pour acquérir de nouveaux clients de manière rentable. Par exemple, si l’entreprise dépense 50 000 euros pour acquérir ce client (en coûts de marketing, de vente, etc.), elle peut toujours réaliser un revenu important sur le long terme. Cela permet également à l’entreprise de planifier ses ressources et ses efforts pour maximiser la rétention des clients et la valeur qu’elle tire de chaque relation client.

Calcul de la CLV : quels pièges éviter ?

Le calcul de la Customer Lifetime Value (CLV) est un indicateur intuitif, parfois ludique, pour comprendre la valeur à long terme d’un client et ajuster son CAC. Cependant, l’entreprise doit impérativement tenir compte de certains écueils qui peuvent conduire à une interprétation incorrecte ou à une utilisation inadéquate de cette métrique. Synthèse :

1. Hypothèses irréalistes : la CLV est basée sur des prévisions futures qui sont souvent construites sur des hypothèses. Ces dernières peuvent être faussées si elles sont basées sur des périodes de temps non représentatives ou des modèles de comportement client qui ne tiennent pas compte des variations individuelles ou des changements de marché ;
2. Incertitude dans les prévisions : les prévisions sur lesquelles est basée la CLV (comme la durée de vie du client, la fréquence d’achat et la valeur moyenne de l’achat) peuvent ne pas être précises. La prévision est une « science inexacte » et il existe toujours une marge d’erreur. Les changements dans l’environnement commercial, comme une concurrence accrue ou des changements économiques, peuvent également affecter la précision de la CLV ;
3. Négliger l’actualisation des flux de trésorerie futurs : la CLV est une mesure de la valeur future, mais l’argent a une valeur temporelle. Une somme d’argent aujourd’hui vaut plus qu’une somme égale dans le futur en raison du potentiel de cet argent à générer des intérêts ou des rendements (sans oublier l’inflation). Pour obtenir une estimation précise de la CLV, les entreprises devraient actualiser les flux de trésorerie futurs ;
4. Négliger le coût d’acquisition et de rétention des clients : la CLV représente le chiffre d’affaires total qu’un client peut générer pour une entreprise, mais elle ne tient pas compte des coûts nécessaires pour acquérir et retenir ce client. Pour une image plus précise de la rentabilité d’un client, ces coûts devraient être soustraits de la CLV pour calculer un genre de CLV nette ;
5. Traitement uniforme de tous les clients : tous les clients ne sont pas identiques. Ils peuvent avoir des comportements d’achat différents, des durées de relation différentes et des niveaux de fidélité différents. Le calcul de la CLV devrait tenir compte de ces différences. Une approche segmentée ou individualisée peut donner une image plus précise de la CLV ;
6. Omission des références et du bouche-à-oreille : certains clients peuvent faire des références ou promouvoir une entreprise par le bouche-à-oreille, générant ainsi des clients supplémentaires sans coût d’acquisition. Cela peut augmenter de manière significative la valeur d’un client, mais c’est souvent difficile à mesurer et peut être omis dans les calculs de la CLV.

Pour aller plus loin : les modèles probabilistes et l’analyse de cohorte

Un niveau plus approfondi de compréhension de la CLV peut être atteint en appliquant des méthodes d’analyse plus sophistiquées, par exemple en mobilisant l’analyse de cohorte et les modèles probabilistes pour obtenir une image plus nuancée et plus fidèle à la réalité.

L’analyse de cohorte implique le regroupement de clients en fonction de caractéristiques ou de comportements communs. Par exemple, les clients peuvent être segmentés par le moment de leur acquisition, le canal d’acquisition, leur secteur d’activité, la taille de l’entreprise, etc. En examinant les tendances et les comportements au sein de ces cohortes, les entreprises peuvent obtenir des informations plus précises sur la durée de vie, la fréquence d’achat et la valeur transactionnelle moyenne pour différents groupes de clients. Cela permet une meilleure personnalisation des stratégies marketing et de rétention, ce qui à son tour peut conduire à une CLV plus élevée.

Cependant, l’analyse de cohorte peut encore être sujette à l’incertitude et à l’erreur. Pour aider à résoudre ce problème, certaines entreprises adoptent une approche probabiliste pour estimer la CLV. Des modèles comme le BG/NBD (Beta Geometric/Negative Binomial Distribution) ou le modèle Pareto/NBD peuvent être utilisés pour estimer la probabilité de transactions futures, la durée de vie du client et finalement la CLV, sur la base de comportements passés.

Ces modèles probabilistes peuvent « gérer », à une certaine mesure, l’incertitude inhérente aux prévisions et permettent une estimation plus réaliste de la CLV. De plus, ils peuvent prendre en compte des facteurs tels que le « churn » latent (les clients qui semblent avoir cessé d’acheter mais qui pourraient revenir) et les variations individuelles dans les comportements d’achat.

En combinant l’analyse de cohorte avec des modèles probabilistes, les entreprises peuvent non seulement obtenir une estimation plus précise de la CLV, mais aussi mieux comprendre les facteurs qui influencent la CLV, ce qui peut rationaliser la prise de décision marketing.