CLV Rechner – Abonnement- und Mitgliedsmodell mit Python

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Verwenden Sie Python, um einen CLV -Taschenrechner zu erstellen und herauszufinden, warum CLV von entscheidender Bedeutung ist. Erfahren Sie die einzigartigen Metriken, Kernalgorithmen, um die Codes zu schreiben.

In diesem Kapitel würde ich Sie durch den Bau eines CLV -Taschenrechners führen und nutzen, warum CLV von entscheidender Bedeutung ist. Am Ende dieses Artikels können Sie die einzigartigen Leistungsmetriken und den Kernalgorithmus im CLV -Taschenrechner lernen, um die Codes zu schreiben.

Inhaltsverzeichnis: CLV -Taschenrechner

  • Warum ist CLV aus finanzieller und Marketingperspektive von entscheidender Bedeutung?
  • Einzigartige Leistungsmetriken zur Optimierung
  • CLV, NET CLV und ARPU -Algorithmus
  • OOP, HTML, CSS
  • Vollständiges Python -Skript des CLV -Taschenrechners

Warum ist die CLV -Berechnung aus finanzieller und Marketingperspektive von entscheidender Bedeutung?

Es gibt ein Sprichwort: „Ein Unternehmen zu gründen ist schwierig und es ist noch schwieriger, ein Unternehmen aufrechtzuerhalten.“ Die Wahrheit ist, dass der Wettbewerb immer heftiger werden würde, wenn mehr Spieler, die sich dem Spiel anschließen und mit Ihnen konkurrieren. Die Kosten für die Akquisition von neuen Kunden steigen definitiv. Die Frage ist daher, wie Sie Ihr Unternehmen nachhaltig verteidigen und den Kunden Ihrem Produkt und Ihrer Dienstleistung loyal halten können. Es dient dazu, am Ende der Spitzenreiter des Geschäftswettbewerbs aufrechtzuerhalten und zu vermeiden, Gewinn zu verlieren oder sogar Geld zu verlieren.

Die Qualität des Produkts und des Dienstes und des Brandings ist natürlich im gesunden Menschenverstand wichtig. Es gibt jedoch einige Tipps und Tricks, die mit dem Lebensdauerwert der Kunden aus finanzieller und Loyalitätsmarketing herumspielen müssen. Im Folgenden finden Sie die Gründe, warum die CLV -Berechnung von entscheidender Bedeutung ist:

Erhöhen Sie die Conversion -Rate der neuen Kundenakquisition

CLV -Berechnung und Loyalitätsstrategien wie die Mitgliedschaften, die sich daraus machen, ist keine Kraft, um Gewinne aus dem neuen Kundenkauf zu erzielen. Daher können Sie mehr Platz haben, um Ihr Akquisition -Marketing -Kampagne für mehr Kunden vom Markt zu gestalten. Die Produkt- und Servicepreise und -verkaufsstrategien können also mehr Varianten aufweisen. Zum Beispiel können Sie erfahren, wie der durchschnittliche Umsatz pro Benutzer ist, damit Sie eine CAC -Benchmark vom CLV aus dem Kampagne einsetzen können. Es ist nicht nur den ersten Kaufgewinn als CAC.

Sperren Sie die zukünftigen Ausgaben des Kunden, um ihre Ausgaben zu vermeiden, die sich auf Wettbewerber verschieben

Durch die CLV -Berechnung können Sie unterweisen, wie Sie verschiedene Mitgliedschaftspläne entwerfen und die Preisgestaltung der Mitgliedschaftsplan festlegen. Das liegt daran, dass Sie im Grunde verstehen, wie viel eine Kundensegmentierung im kommenden Jahr oder im kommenden Lebensdauer ausgeben würde. Wenn Sie also eine Aktion auf den Markt bringen und die Kunden für einen ermäßigten Plan ansprechen, können Sie den zukünftigen Gewinn im Voraus sperren.

Erhöhen Sie die aktive und Loyalitätsrate des Benutzers

Die CLV -Berechnung kann feststellen, wie viel Sie investieren und Ihre Kunden dazu anregen können, Ihr Produkt und Ihre Dienstleistung zu nutzen. Zum Beispiel kann der Plan Kunden Punkte verdienen, um Geschenke einzulösen oder kostenlose Lieferung zu liefern. So können Sie den aktiven Benutzer mit Ihren Produkten erhöhen, aber auch die Kunden zögern möglicherweise, Ihren Service aufgrund verdienter Punkte und kostenlosen Service auf Ihrer Seite aufzugeben. In gewisser Weise kann die CLV -Berechnung wichtige Zahlen für die Bereitstellung von Plänen für den Verlust von Kunden geben.

CLV -Taschenrechner – Einzigartige Leistungsmetriken, um im Abonnementplanmodell zu optimieren

In Bezug auf die Kernabschnitte im Python CLV -Taschenrechner ähnelt es der E -Commerce -NPV -Bewertung ziemlich. Weitere Informationen finden Sie in diesem zuvor veröffentlichten Artikel.

http://www.easy2digital.com/automation/data/python-tutorial-36-create-a-npv-calculator-in-commerce-business-space/

In CLV für Abonnement- und Mitgliedsmodell finden Sie jedoch zwei Sätze einzigartiger Metriken, die Sie planen und optimieren können

Aufbewahrungsrate und Lebensdauer

Die Retentionsrate und die Lebensdauer sind zwei kritische Metriken bei der CLV -Berechnung. Eine höhere nachhaltige Retentionsrate und eine längere Lebensdauer können enorme exponentielle Auswirkungen auf die Geschäftsrentabilität haben.

Neuer Akquisition Kunde gegen Erneuerung Kunde

Eines der einzigartigen Modelle für die Berechnung von CLV sind die Einnahmen und die Kosten zwischen neuen Akquisitionen und Erneuerungen. Bei der Python -Codierung müssen wir also zwei Sätze von Variablen mit relevanten mathematischen Formeln erstellen, um die Zahl auszugeben.

Normalerweise würde CAC auch Mitgliederaktivierungskosten und bezahlte Medienkosten umfassen, was sich von der Erneuerung unterscheidet.

Erstens zuerst, weil Erneuerungskunden möglicherweise keine Kosten für die Akquisitions- oder Partnerprovision haben. Außerdem kostet es weniger oder gar nicht in der Aktivierung, wenn die Erfüllung und Produktionskosten nicht mehr sind, es sei denn, Ihr Unternehmensverlängerungsplan hat eine zusätzliche Lieferung oder der Kunde hat den Plan aktualisiert.

Anschließend sind die Erneuerungspreise möglicherweise höher als der erste Kauf, da Sie möglicherweise einen ersten Kaufrabatt für die Mitgliedschaft anbieten und alle Erneuerungsmitgliedschaften zum ursprünglichen Preis zurückgegeben werden.

Wenn Sie an verschiedenen Arten oder Zeitrahmen der Mitgliedsanalyse interessiert sind, lesen Sie bitte die zuvor veröffentlichte Kohortenanalyse.

http://www.easy2digital.com/strategy/big-data/subscription-business-model-cohort-analysis-for-retention-rate-arpu-caccac-cac-cohort-analysis-for-

CLV -Rechner – CLV, NET CLV und ARPU -Algorithmus

Am Ende kann der Python CLV -Taschenrechner Ihnen den Gesamtgewinn aus einem Mitgliedschaftsplan oder einer Kundensegmentierung mitteilen. Das Ergebnis würde durch die neuen Kundenerwerbskosten, die Aufbewahrungsrate, die Lebensdauer und die Erneuerungseinnahmen beeinflusst werden. Hier ist der Algorithmus zur Berechnung von CLV (mit den Python -Codierungen im ScreenCap -Bild)

CLV = neue Kundeneinnahmen + Erneuerungseinnahmen * Rückhalterungsrate …… + Erneuerung * (Retentionrate ** Lebensdauer) – CAC

Aus dem obigen Algorithmus gehe ich davon aus, dass wir keine zusätzlichen Kosten für die Erneuerung haben. Wenn Ihr Fall zusätzliche Kosten für die Erneuerung hat, fügen Sie bitte und abzüglich dieser hinzu.

CLV ist in gewisser Weise nicht die endgültige Zahl, um Ihnen den Rentabilitätsraum mitzuteilen, da Sie im Voraus Geld investieren könnten, z. B. Mitgliedschaftssoftware, Produktion, Arbeitskräfte usw. Ich werde Ihnen also vorschlagen, dass Sie die anfängliche Investition im Voraus. Für die ARPU wird sein Netto -CLV durch das gesamte neue Akquisitionsmitglied geteilt.

ARPU ist normalerweise viel höher als die Kosten pro Verkaufsfläche, da es den Lebensdauerfaktor beinhaltet. Wie bereits erwähnt, ist es eine realistischere Zahl und einen größeren Platz für Sie, um Kundenakquisitionskampagnen einzusetzen oder eine neue Mitgliedschaft zu entwerfen.

OOP, Flask, HTML, CSS

Weitere Informationen zu OOP, Flask, HTML und CSS, um einen Taschenrechner mit Python zu erstellen, finden Sie in diesen beiden Artikeln.

http://www.easy2digital.com/automation/data/python-tutorial-33-create-an-commerce-profit-slos-calculator-using-oop-flask/

http://www.easy2digital.com/automation/data/python-tutorial-26-create-a-shopify-bot-web-application-using-flask–heroku/

Vollständiges Python -Skript des CLV -Taschenrechners

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