Por Murilo Marques

Tenho visto na internet uma enxurrada de posts sobre Lifetime Value (LTV), mas poucos ensinando efetivamente como calcular e para que serve essa métrica de marketing e vendas, então vamos lá! Aos que ainda não sabem, o LTV representa o quanto, em média, cada cliente que entra na base vai gerar de receita durante o tempo de relacionamento entre ele e a sua empresa. Sendo que o Lifetime (LT) representa o tempo mencionado.

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Quer um exemplo?

Imagine uma empresa que vende um SaaS (Software as a Service), onde o cliente consegue cancelar o serviço quando quiser. Nesta empresa, baseado nas observações qualitativas, percebe-se que boa parte das pessoas não renovam para o segundo mês. Algumas renovam por 3 meses, outras por 12 meses, mas a média mesmo, fica na casa dos 6 meses.

Vamos calcular o LTV para este caso? Se o LT é de 6 meses e visto que todos os planos são de R$ 300,00 mensais, logo:

LTV = 6 (meses) x 300 (reais) = R$ 1.800

Parece simples, não é? Mas, e quando os planos têm preços diferentes ou o “achismo” não é tão apurado? Ou ainda quando tem clientes cancelando em 40 meses, outros em 22 meses, outros em 5 meses, outros reativando e por aí vai? Fica muito difícil apenas com nosso cérebro humano ter uma ideia precisa desse número e usá-lo ao nosso favor. É aí que você vai precisar arregaçar as mangas e utilizar o melhor amigo do homem. É ele: o Excel!

como-calcular-o-lifetime-value

Entendendo o que significa “Cohorts Analysis” ou “Análise de Grupo”

Uma cohort é um grupo de pessoas ou coisas que compartilham características comuns em um certo período de tempo. Para entender padrões de comportamento, precisamos segmentar eventuais análises em grupos.

Considere, por exemplo, que você tenha uma base com os salários médios das turmas que se formaram entre 2000 e 2003 em determinada universidade. Como evoluiu o salário dos alunos?

Teríamos que entender no ano 1, ano 2, ano 3, depois de formado, quanto cada turma ganhava em média:

cohorts-analysis-análise-de-grupo

Não faz sentido algum, para efeito de comparação, saber qual é o salário médio de cada grupo no ano de 2006; muito provavelmente a turma de 2000 ganhará um valor superior, pois terá mais tempo de formada.

Como mostra o gráfico abaixo, a safra do ano de 2003 é a que teve um salário médio mais alto ao longo dos anos, ficando bem acima da média, e assim, conseguimos responder à pergunta inicial: os alunos ganham em média R$ 4.125,00 1 ano após terem se graduado. O salário aumenta cerca de 14% um ano depois (4.700/4.125-1) e 22% do segundo para o terceiro ano (5750/4700–1):

salario-medio-analise-de-grupo

 

Para o cálculo do LTV precisamos entender bem o conceito de cohorts, assim saberemos se as ações realizadas em seu negócio estão sendo assertivas ou não, ou seja, se o LTV de cada cohort está aumentando e, consequentemente, aumentando o LTV geral.

Calculando o LTV de maneira prática

Primeiro faça o download da planilha suporte clicando aqui. Para cada usuário único (coluna A), você deve ter o mês de entrada dele na sua base (coluna B) e o quanto ele gerou de receita em cada mês. O formato para o cálculo já está pronto, basta você substituir por sua base de dados, veja:

calculando-o-ltv-na-pratica

Depois de inserir todas as informações requeridas, a planilha calculará os dados automaticamente. Abaixo, a tabela apresenta de maneira organizada, na aba “Usuários”, a partir de célula G3, o número de clientes que estão usando o serviço ao longo do tempo.

numero-de-clientes-ao-longo-do-tempo

Agora, atente-se à base de receita na aba “Receita”, a partir da célula G3, conforme mostra o print abaixo. Note que mesmo havendo clientes saindo da base mês a mês, a receita pode aumentar.

aumento-de-receita-mes-a-mes

Portanto, conseguimos inferir, analisando a coluna H da aba “Usuários” o seguinte: no M0, 32 clientes entraram na base em jan-13, que é a primeira cohort da tabela, 52 clientes em jan-15 e 41 clientes em jul-15.

Na coluna R, no M10, ou mês 10, a cohort de jan-13 tinha 19 clientes, a de jan-15, 36 clientes e a de jul-15, 26 clientes. Também é possível visualizar esta informação na aba “Dashboard”.

numero-de-novos-clientes

Portanto, conseguimos ver na tabela, os clientes saindo da base, de maneira clara e organizada. Conseguimos também dizer quantos clientes novos entram, em média, a cada mês, e quantos permanecem ao longo do tempo, dando uma visão mais clara do LT.

Na célula G53 da aba “Usuários”, esses números ficam ainda mais claros e de modo consolidado. Consegue-se entender quantos clientes entraram na base na história (1.517, no caso) e quanto permaneceram no M1, M2 e assim por diante. Em 24 meses sobraram 195 clientes ativos:

clientes-ativos

Agora chegou o grande momento! A hora de calcular o LTV! Abaixo está o gráfico de ARPU (Average Revenue Per User) ou Receita Média por Usuário, se assim preferir chamar, que se encontra na aba “Dashboard”. Neste caso, usei a receita multiplicada pela margem. Se você não quiser incluir a margem, basta modificar a célula F1 na aba “Receita” para 100%.

arpu

 

É fácil perceber que a curva vai se estabilizando por volta dos R$ 900,00 por cliente, este é o LTV! Ou seja, cada cliente que você trouxe para o seu negócio gerou em média este valor. Pode-se concluir que cada novo cliente conquistado, trará algo em torno de R$ 900,00 para a empresa ao longo da vida dele.

Se você quer um valor estatisticamente aproximado para um mês futuro, basta jogar na fórmula de regressão presente no próprio gráfico do Excel. No exemplo, a ARPU será dada pela fórmula ARPU = 260*ln(x)-35. Para quem não sabe o ln é o logaritmo neperiano e é dado pela formula ln() do Excel, sendo x o mês desejado.

Vamos a mais um exemplo: para o mês 50, ln(50)=3.9, o ARPU seria de R$ 982,00. É aceitável dizer que um produto não é usado por mais de 5 anos, portanto não vale testar para valores maiores que 60, combinado? 🙂

lifetime value - cta

Gráfico de retenção ou Churn

Aí você diz que a tabela lá em cima é muito confusa e seria mais fácil ter uma média mensal do que acontece no M0, M1, M2 e por aí vai. Na aba “Dashboard”, você consegue visualizar de maneira consolidada e ter uma pista de quanto é o famoso Churn! (tema que merece um post só pra ele).

cohort-de-clientes

Obviamente, 100% dos clientes estão ativos no primeiro mês, que é o M0. Pelo gráfico é possível perceber que 60% dos clientes ainda estão na base depois de um ano, 40% estão na base depois de 2 anos e 20% estão depois de 3 anos.

Acredite: esta é uma pergunta que um possível investidor faria, aliás, segue um post do Fred Wilson sobre isso http://avc.com/2015/07/growth-vs-retention.

Como saber se meu LTV é bom? Entendendo o CAC

O CAC é o valor que você gasta para trazer um cliente novo. Seu cálculo tem como base todos os gastos gerados pelas equipes de marketing e vendas, incluindo salários, impostos, viagens e softwares; tudo isso dividido pelo número de clientes adquiridos pelo seu negócio.

Na coluna D da aba “Usuários” está o CAC para cada cohort e na célula D52 tem-se o CAC Global e o LTV/CAC global. Sabe-se que um valor de LTV/CAC saudável é maior ou igual a 3. Para empresas em estágio inicial e de alto investimento é aceitável ter um múltiplo baixo. No nosso caso, o valor ficou em 2.1, ou seja, o exemplo fictício utilizado precisa ser mais eficiente e trazer mais clientes com a mesma força comercial.

Seu LTV pode ser de R$1mi, mas isso é bom? Geralmente empresas que estão começando não tem cohorts maduras para comprovar se os números são saudáveis. Se for uma empresa mais madura o CAC deveria ficar em algo em torno de R$300mil.

Também na aba “Dashboard”, um número menos usado, mas também importante: quantos % da minha base sai em relação ao mês anterior? Também é possível ver a tabela que gera este gráfico na aba “Usuários”.

churn-de-clientes-mes-anterior

 

E o que eu faço depois que tiver esta informação?

Pronto, temos o LTV e o CAC. O que fazemos com isso? O ideal é que as mudanças no seu site ou produto sejam documentadas afim de se perceber diferenças de retenção e geração de receita nas cohorts mais novas. Se você tem um e-commerce, que é mais dinâmico por definição, é possível identificar alterações em poucas semanas ou dias.

O importante é testar uma coisa de cada vez, você pode por exemplo dar um desconto sobre todos os seus produtos e ver o que acontece na cohort do mês vigente e ver como ela vai se comportar durante os meses seguintes. Se o número de clientes novos aumentar e o cliente retornar no M1, pode valer à pena como estratégia de aquisição.

É importante monitorar o LTV/CAC para entender se os investimentos realmente estão trazendo clientes novos. Em períodos iniciais é normal o CAC ser bem maior que o LTV, afinal nesse período se investe mais em equipe, treinamento e softwares, ao passo que ainda não há um número de clientes suficientes que justifiquem tantos gastos. A análise é melhor empregada quando já se está gerando clientes de maneira recorrente.

Quando os clientes pagam o investimento feito para atribuí-los?

Na aba “Receita” também é possível ver a receita acumulada por cohort. Tomando como exemplo a cohort de jan-13, ela gerou R$ 21.591 em 13 meses. Baseado na coluna D da aba “Usuários”, onde deve-se colocar o custo para o CAC, foi utilizado um valor de R$ 10.000. Ou seja, a cohort de jan-13 gerou um lucro de R$ 11.591.

receita-acumulada

Baseado em todos os valores de custo e receita temos a seguinte visão, mostrando em que mês cada cohort está se pagando:

lucratividade-baseada-no-custo-das-areas-de-mkt-e-vendas

Resumindo:

Saiba quanto vale seu cliente, trate ele com carinho para que ele não saia da base, ou “churne” como se diz por aí. Todo mundo sabe o quão difícil é trazer clientes novos. Não adianta investir de um lado e ele sair pelo outro; quanto mais tempo ele ficar com você, maior será seu LTV e mais você poderá gastar com força de vendas e marketing.

Informação é tudo! Não precisa calcular este número toda hora, mas é importante que você saiba e tenha parâmetros para comparação, principalmente para compreender se sua máquina de vendas é saudável.

Se você busca um investidor, certamente ele fará esta conta para saber se vale a pena investir na sua empresa, portanto, saiba isso antes de todo mundo! 🙂

Caso queira saber mais sobre Cohorts clique aqui.

Espero que tenha gostado e que este artigo tenha sido útil. Sempre posto no Linkedin artigos relacionados ao tema. Caso deseje me adicionar para acompanhar meus textos ou, até mesmo, para trocar uma ideia, sinta-se à vontade, basta clicar aqui.

Aproveito a oportunidade para indicar alguns blogs (em inglês) que valem a pena se acompanhar:

http://www.coelevate.com/

http://www.hubspot.com/podcast

http://andrewchen.co/the-easiest-spreadsheet-for-churn-mrr-and-cohort-analysis-guest-post

http://tomtunguz.com/recurring-gross-margin-dollar-efficiency/

http://techcrunch.com/2015/08/28/the-math-behind-saas-startup-valuation/

https://blog.kissmetrics.com/how-to-calculate-lifetime-value/

http://tomtunguz.com/netsuite-key-metric/

http://tomtunguz.com/churn-fallacies/

https://blog.intercom.io

Comentários

  • Albert

    Oi, Murilo!

    Parabéns pelo artigo, achei ele muito bom! Tá bem estruturado, fácil de compreender e seguir a linha de raciocínio e, claro, o aprendizado é muito valioso.

    Para trazer mais para a realidade da onde trabalho, por gentileza, gostaria de saber sua opinião sobre como abordar casos específicos, como:
    – E se o cliente recebe isenção de uma ou mais mensalidades no seu período de vida? Basta colocar 0,01 na mensalidade?
    – E se o cliente cancela, deixa de ser cliente e volta depois de alguns meses? Ele volta como um novo cliente em outra linha (na base)?

    Obrigado pelo artigo e se puder responder esse post, obrigado novamente 😉

    Abraços,

    Albert

    • Murilo Marques

      Fala, Albert.

      Primeiramente, obrigado pelo seu comentário!

      É só deixar em branco os meses em que ele foi isento, ou seja, se você está isentando está “perdendo” recursos, mas possivelmente aumentando o LTV e LT, dado que o cliente pode sentir menos vontade de churnar.

      Se ele cancela e volta depois, ele vai diminuir o churn da cohort dele, isso está previsto nos cálculos. A safra do cliente não muda, isso poderia ser feito em modelos mais complexos, mas não acho que vale tanto à pena.

      Abs!

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