Il Customer Lifetime Value, in breve CLTV, rappresenta il valore economico complessivo che un cliente apporta alla tua azienda durante l’intero ciclo di vita.
Comprendere e ottimizzare questa metrica è fondamentale per costruire relazioni durature e aumentare la redditività. Un CLTV alto indica clienti più fedeli e redditizi, rendendo questa metrica una bussola per le decisioni strategiche.
Misurare il CLTV permette infatti di:
- aumentare la fedeltà dei clienti grazie a strategie mirate, come programmi di fidelizzazione;
- ottimizzare il cashflow distribuendo meglio il budget tra acquisizione e retention;
- creare strategie di marketing più efficaci migliorando il rapporto tra il costo di acquisizione (CAC) e il valore generato nel tempo.
Il CLTV non è solo una metrica astratta, ma un indicatore pratico che guida decisioni strategiche in settori come marketing, pricing e gestione clienti.
Come si calcola il CLTV
Per calcolare con precisione il CLTV è necessario scomporlo nei suoi componenti essenziali e utilizzare una formula consolidata:
CLTV = (Valore medio del cliente * Frequenza d’acquisto) : (Tasso di ripetizione * Margine di profitto)
Il valore medio del cliente indica effettivamente quanto un cliente spende mediamente per ordine, mentre la frequenza di acquisto indica quanto effettivamente un utente acquista presso il nostro ecommerce.
Il tasso di abbandono indica la percentuale di clienti che abbandonano il nostro ecommerce. Infine, abbiamo il margine di profitto che è il guadagno netto per ogni vendita che riusciamo ad eseguire con il nostro ecommerce.
Ora mostriamo un esempio pratico, così da comprendere nel dettaglio il funzionamento di questo indicatore.
Supponiamo che un ecommerce abbia i seguenti parametri:
- Valore medio dell’ordine: 50,00 €
- Frequenza di acquisto annuale: 4
- Tasso di abbandono: 20% (0,20)
- Margine di profitto: 10%
Il calcolo del CLTV, adoperando la formula precedentemente riportata, sarà:
CLTV = (50,00 € * 4) : (0,20 * 0,10) = 1.000 €
Questo significa che ogni cliente, nel suo ciclo di vita, vale 1.000 euro per il business. Chiaramente più questo KPI è in crescita, minori saranno i costi pubblicitari dell’ecommerce.
Esempio di un vero test A/B: lo studio Carglass
Nell’ambito di un test A/B, il caso di Carglass® rappresenta un esempio illuminante di come l’approccio scientifico e l’innovazione creativa possano lavorare insieme per ottenere risultati concreti e misurabili.
Conosciuta dal grande pubblico grazie al suo celebre slogan “Carglass® ripara, Carglass® sostituisce”, Carglass® è diventata il punto di riferimento per il servizio di riparazione e sostituzione vetri auto.
Ma pochi sanno che, oltre ai servizi principali, l’azienda offre anche un utile servizio aggiuntivo: la sigillatura del parabrezza.
La sfida iniziale
Il problema che si poneva era il seguente: “Come può Carglass® stimolare i clienti a prenotare più frequentemente il servizio “Protect” (sigillatura del parabrezza), un servizio che ha un valore aggiunto ma che non era percepito come indispensabile dai consumatori?”
La soluzione
Per risolvere questa sfida, hanno intrapreso un test A/B, applicando un approccio strategico e creativo. Il test consisteva nel modificare il flusso del processo di prenotazione.
Invece di limitarsi a una semplice richiesta di informazioni sulla riparazione o sostituzione del vetro, il sistema è stato progettato per introdurre in modo strategico il servizio “Protect” nel momento cruciale, ovvero quando il cliente stava per completare la prenotazione.
I risultati
Il test A/B ha dimostrato l’efficacia della strategia. Grazie a questa creativa integrazione, Carglass® è riuscita a incrementare significativamente la conversione delle prenotazioni, con un aumento sostanziale nel numero di clienti che hanno scelto di aggiungere il servizio “Protect” alla loro prenotazione.
Questo esempio dimostra l’importanza di ottimizzare l’esperienza utente e di sfruttare la creatività nel processo di conversione, aumentando così il valore medio delle transazioni e rafforzando la fedeltà del cliente.
In definitiva, questo test A/B evidenzia come l’analisi dei dati e l’applicazione di soluzioni creative possano portare a risultati straordinari.
L’uso mirato di un punto di contatto cruciale nella customer journey, come quello del completamento della prenotazione, ha permesso di ottenere un successo tangibile, rafforzando la posizione di Carglass® nel mercato dei servizi auto.
Come realizzare un test A/B in 5 step
Siamo pronti per partire!
In questa guida pratica in cinque fasi sull’A/B testing, ti guideremo attraverso ogni passaggio del processo, dalla selezione degli strumenti più adatti fino all’analisi dei risultati, con la massima chiarezza.
1. Getta le fondamenta
Prima di iniziare un test A/B, è essenziale creare una solida base. Questo include la scelta degli strumenti giusti e la creazione di un database accurato per comprendere appieno il vostro pubblico e identificare i punti di miglioramento.
Per la raccolta, l’analisi e il monitoraggio dei dati, Google Analytics 4 e Google Tag Manager sono strumenti eccellenti.
Inoltre, è necessario un tool specializzato per il test A/B.
Consiglio un tool come VWO o Varify.io, che è uno strumento facile da usare, ha un prezzo equo con una tariffa fissa per il traffico e si integra perfettamente con Google Analytics 4 o altri strumenti di analisi simili.
Con questa combinazione di strumenti, sarai perfettamente attrezzati per eseguire con successo il test A/B.
2. Formulare un’ipotesi
Una volta impostati gli strumenti giusti, il passo successivo è formulare un’ipotesi solida. Questo è il cuore del test A/B. L’ipotesi deve essere basata sui dati raccolti e sulla comprensione del pubblico target.
Pensa a quali modifiche potrebbero influire positivamente sul comportamento degli utenti o sul tasso di conversione. Potrebbe trattarsi di una diversa posizione della call to action (CTA), un nuovo testo o magari un cambio di colore?
L’ipotesi deve essere specifica, misurabile e supportata da analisi precedenti per massimizzare il successo del test A/B. Per rendere l’idea più chiara, vediamo un esempio concreto di formulazione dell’ipotesi.
3. Implementare la variante
Una volta definita un’ipotesi fondata, il prossimo passo è implementare tecnicamente come variante di prova.
A seconda delle risorse e delle competenze tecniche a disposizione, potrai gestire questo compito internamente o con il supporto del vostro team IT. L’importante è garantire un’implementazione fluida che permetta di testare la versione originale del sito rispetto alla nuova variante.
A questo punto, bisognerà impostare correttamente il test A/B all’interno del tool che hai scelto.
4. Avviare il test e attendere
Con tutto pronto, è il momento di avviare il test A/B. Questa fase segna l’inizio del processo di ottimizzazione del sito web. L’aspetto fondamentale ora è la pazienza!
Il test A/B necessita di tempo sufficiente per generare dati significativi. La durata può variare da pochi giorni a diverse settimane, in base al traffico del sito e alla performance della versione originale (A) rispetto alla variante (B).
Può essere tentante voler interpretare subito i risultati, ma è fondamentale aspettare. Solo così potrai assicurarti che i dati siano statisticamente significativi e che le intuizioni siano affidabili.
Per garantire l’affidabilità e l’efficacia dei vostri test A/B, ci sono alcuni parametri fondamentali su cui concentrarsi:
- 250-400 conversioni per variante → Ogni variante deve generare un numero sufficiente di conversioni per garantire una base statistica solida.
- 2-3 cicli di business → È essenziale completare almeno due o tre cicli di business per raccogliere dati significativi.
- Significatività statistica del 95-98% → Puntare a raggiungere una significatività statistica di almeno il 95-98% per essere certi che i risultati non siano casuali.
Attenzione alla significatività statistica
Un errore comune è fermarsi troppo presto, soprattutto se i risultati iniziali sembrano promettenti.
Se il test mostra buone performance già nei primi giorni, potrebbe sembrare che si stia raggiungendo una significatività statistica tra il 95% e il 97,5%, ma interrompere il test in questa fase può essere fuorviante.
È fondamentale rispettare i parametri indicati sopra per evitare conclusioni premature.
Siti con traffico limitato
Nel caso di siti con poco traffico, è possibile adottare una strategia diversa. Qui, non sempre è necessario aspettare di raggiungere il 95% di significatività statistica.
In questi casi, si può lavorare anche con un livello di significatività statistica dell’80-85%, continuando a testare e ottimizzare la variante con iterazioni successive. Questo approccio consente di prendere decisioni rapide, adattando continuamente il sito alle esigenze degli utenti.
5. Analizzare i risultati
Una volta completato il test A/B, è il momento di analizzare i risultati e raccogliere i frutti del lavoro svolto.
L’analisi dei dati è cruciale per determinare quale versione – l’originale (A) o la variante (B) – ha prodotto i migliori risultati.
Esistono due modi per esaminare le statistiche: si può approfondire la parte statistica o utilizzare il nostro Calcolatore di Significatività, che semplifica notevolmente il processo.
Basta inserire il numero di visite e conversioni per entrambe le versioni e scegliere il livello di confidenza desiderato.
Un livello di confidenza del 95% significa che c’è il 95% di probabilità che i risultati non siano casuali.
Questo strumento ti aiuterà a determinare rapidamente se la tua ipotesi è stata confermata e quali modifiche devi implementare permanentemente.
Attenzione: non focalizzarti solo sul “vincitore”. Ogni risultato del test, positivo o negativo, fornisce informazioni preziose.
Utilizza questi dati per comprendere meglio le esigenze dei vostri utenti e come migliorare la loro esperienza.
Se la variante ha vinto, è il momento di integrare i cambiamenti nel sito e celebrare il successo. Se i risultati non sono positivi, non preoccuparti: ogni test offre nuove opportunità.
Usa queste intuizioni per perfezionare le tue idee e avviare il prossimo test.
Conclusione
L’A/B testing non è un progetto una tantum, ma un processo continuo. Utilizza i risultati di ogni test per generare nuove domande e pianificare il prossimo esperimento.
Ogni test è un passo in avanti nella continua ottimizzazione della tua piattaforma.
Se vuoi approfondire l’argomento, puoi iniziare gratis i corsi che consigliati qui sotto, oppure leggere i seguenti articoli:
- Come Serenis ha ottimizzato il processo di prenotazione online
- Come utilizzare ChatGPT per creare angoli comunicativi per l’A/B Testing
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