{"id":11879,"date":"2023-12-12T18:17:18","date_gmt":"2023-12-12T16:17:18","guid":{"rendered":"https:\/\/dev-wordpress-773c1583f26e.hyperlane.co\/geen-onderdeel-van-een-categorie\/customer-lifetime-value-and-pricing\/"},"modified":"2025-12-21T22:33:12","modified_gmt":"2025-12-21T20:33:12","slug":"customer-lifetime-value-and-pricing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thom.eu\/nl\/resources\/article\/customer-lifetime-value-and-pricing\/","title":{"rendered":"Customer lifetime value and pricing"},"content":{"rendered":"\n
\n
\n
\n \n\n

\n \n<\/h3>\n \n \n\n\n
\n

De ene klant is voor een bedrijf veel meer waard dan de andere. Hoe houd je daar als bedrijf rekening mee in je prijsstelling? Een praktische kijk op het gebruik van customer lifetime value voor prijsstrategie.<\/p>\n

 <\/p>\n

De ene klant is de andere niet. Sommige klanten zijn leuk om voor te werken, voor anderen is de korting nooit genoeg en doe je het toch nooit goed. Je zou kunnen overwegen om daar iets mee te doen in je prijsstelling, bijvoorbeeld een fun-discount\u00a0voor leuke klanten. Minder arbitrair is het om in de prijsstrategie rekening te houden met klantwaarde: de lifetime value.<\/p>\n

Lifetime value is \u00e9\u00e9n van de vier invalshoeken voor prijsstrategie. De andere zijn:<\/p>\n

    \n
  • Concurrentie<\/li>\n
  • Assortiment<\/li>\n
  • Product levenscyclus<\/li>\n<\/ul>\n

    Customer lifetime value (CLV of CLTV, zie kader voor berekeningswijze) is een klantwaarde model om de waarde van een klant te bepalen op basis van de winstbijdrage die deze klant levert gedurende de totale periode dat hij klant is. Idealiter wordt CLV berekend op het niveau van individuele klanten, maar wanneer dat te complex is kan ook al veel inzicht worden verkregen door analyses op het niveau van klantgroepen.CLV helpt om de meest aantrekkelijke klant(groep)en te identificeren en marketing- en verkoopinspanning beter te richten. Denk aan inkoop van advertising.<\/p>\n

     <\/p>\n

    De klantwaarde is ook input voor de prijsstrategie. Bijvoorbeeld door concreet te maken wanneer korting mag worden gegeven, namelijk alleen aan klanten bij wie je de acquisitiekosten gaat terug verdienen. Of om te bepalen in welke gevallen het loont om \u2013 indien nodig!- \u00a0dieper te gaan in korting, namelijk bij de klanten met de hoogste CLV.<\/p>\n

    \n

     <\/p>\n

    CLV actieplan<\/strong><\/p>\n

    \u200d<\/strong>Dit zijn de drie stappen voor wie aan de slag wil met CLV:<\/p>\n

      \n
    1. Ontwikkel klant segmentatie op basis van inzicht in de customer lifetime value<\/li>\n
    2. Bouw model om CLV te voorspellen op basis van inzicht in klantgedrag<\/li>\n
    3. Integreer CLV in marketing- en prijsstrategie<\/li>\n<\/ol>\n

      Stap 1. Cre\u00eber inzicht in CLV van huidige klanten bestand\u200d<\/strong><\/p>\n

      Start met het in beeld brengen van de lifetime value van huidige klanten. Begin met omzet cijfers, en ga daarna verfijnen op basis van productmix, marges en cost to serve.<\/p>\n

      Pas op met gemiddelden! Een voorbeeld uit onze adviespraktijk: We analyseerden de omzet van nieuwe klanten gedurende de eerste 5 jaar. Gemiddeld verdubbelde de omzet uit jaar 1 gedurende jaar 2 tot en met 5. Maar een nadere analyse leerde dat een grote groep klanten (\u00bb25%) nauwelijks extra omzet genereerde in jaar 2 tot en met 5. De top 20% klanten zorgde er echter voor dat de omzet van jaar 1 meer dan verdrievoudigde. De belangrijkste vraag: wat zijn de kenmerken van deze groepen en wat verklaart de variatie in CLTV?<\/p>\n

       <\/p>\n

      Deze analyse gunnen we ieder bedrijf met een salesforce. Want we zien met regelmaat, met name in B2B, dat verkopers hoge kortingen geven aan klanten vanwege het veronderstelde toekomstpotentieel van de klant\u2026 maar niemand checkt of dat potentieel er ooit uitkomt.<\/p>\n

      \n

       <\/p>\n

      Stap 2. Bouw model om CLV te voorspellen<\/strong><\/p>\n

      \u200dOm CLV toe te kunnen passen is het nodig om inzichten uit het verleden en heden (stap1) te vertalen naar de toekomst. Daarvoor is nodig dat we begrijpen wat de drivers zijn van variatie in CLV. Wie dat begrijpt, kan een model bouwen dat voorspelt wat de CLV van een klant is. Dat is nodig om het concept lifetime value actionable te maken.<\/p>\n

       <\/p>\n

      Bedrijven die beschikken over grote klantenbases en datasets kunnen voor het bouwen van een CLV-forecast model gebruik maken van artifical intelligence. Maar ook hier geldt: wie er mee aan de slag wil, begint met de meest duidelijke kenmerken van de verschillende klantsegmenten op basis van CLV en gaat vervolgens verfijnen. Voorbeeld: we vonden voor \u00e9\u00e9n van onze opdrachtgevers dat zakelijke klanten gedurende de levensduur 3 keer meer winst opleverden dan particuliere klanten. Binnen het B2B segment konden we de voorspelling van CLV verder verfijnen op basis van variabelen als:<\/p>\n