Customer lifetime value para restaurantes e hotéis

Customer Lifetime Value para Restaurantes e Hotéis Um Briefing de Marketing Purple Engage Duração: aproximadamente 10 minutos - - - INTRO Bem-vindo ao briefing de marketing Purple Engage. Sou o vosso anfitrião e hoje vamos falar sobre o customer lifetime value - o que realmente significa para restaurantes e hotéis, como calculá-lo corretamente e, mais importante, como aumentá-lo. Se é diretor de marketing ou gestor de CRM num espaço hoteleiro ou de restauração, isto é para si. - - - SECÇÃO 1: PORQUE IMPORTA - 1 MINUTO Comecemos pela verdade desconfortável. A maioria dos espaços hoteleiros e de restauração gasta a maior parte do seu orçamento de marketing a adquirir novos clientes, e quase nada a reter os que já tem. Isto é um contrassenso. Eis o porquê. Estudos da Bain and Company revelam que aumentar a retenção de clientes em apenas cinco por cento pode aumentar os lucros entre 25 e 95 por cento. E a Harvard Business School estima que o custo de adquirir um novo cliente seja de cinco a sete vezes superior ao de manter um já existente. O customer lifetime value - ou CLV - é a métrica única que materializa este argumento. Indica-lhe exatamente quanto vale um cliente para o seu espaço durante todo o tempo em que este continua a voltar. Não apenas o consumo de hoje. Não apenas a reserva de quarto deste fim de semana. A relação completa. Quando conhece esse número, todas as decisões de marketing mudam. Deixa de tratar todos os clientes da mesma forma. Começa a investir mais naqueles que valem mais. E desenvolve campanhas que fazem as pessoas regressar, em vez de apenas entrarem uma única vez pela porta. - - - SECÇÃO 2: A ABORDAGEM - 5 MINUTOS Então, como calcula realmente o CLV para um espaço hoteleiro ou de restauração? A fórmula é simples. O CLV é igual ao valor médio por visita, multiplicado pela frequência de visitas, multiplicado pela duração do ciclo de vida do cliente. Deixe-me detalhar cada um destes pontos. O valor médio por visita é o valor médio que um cliente despende de cada vez que visita o espaço. Para um restaurante, é o valor médio de consumo por pessoa, incluindo bebidas. Para um hotel, é a receita média por estadia, incluindo restauração e bebidas, spa e despesas acessórias. A frequência de visitas é o número de vezes que um cliente o visita por ano. É aqui que a maioria dos espaços tem um ponto cego. Conhecem o total de consumos ou a taxa de ocupação, mas não fazem ideia de quantos desses clientes são repetidos em comparação com os novos. A duração do ciclo de vida do cliente é o tempo que um cliente continua a regressar antes de se afastar. Para um restaurante de bairro, isso pode representar entre três a cinco anos para um cliente habitual fiel. Para um hotel de destino, pode ser medido de forma diferente - quantas vezes um cliente reserva ao longo de uma década. Agora, permita-me apresentar alguns números para tornar isto real. Pense num restaurante de restauração informal. Um cliente ocasional gasta quarenta e cinco libras, visita uma vez e nunca mais volta. CLV: quarenta e cinco libras. Um cliente esporádico gasta cinquenta e duas libras por visita, vem oito vezes por ano e permanece ativo durante três anos. CLV: mil duzentas e quarenta e oito libras. Um cliente habitual e fiel gasta sessenta e oito libras por visita, vem duas vezes por mês e permanece ativo durante cinco anos. CLV: oito mil cento e sessenta libras. Esse cliente habitual e fiel vale cento e oitenta vezes mais do que o cliente de uma única vez. Cento e oitenta vezes. E, no entanto, a maioria dos espaços faz marketing para ambos exatamente da mesma forma. A mesma lógica aplica-se aos hotéis. Um hóspede que reserva uma vez para uma viagem de lazer tem um perfil de valor muito diferente de um viajante de negócios que pernoita doze noites por ano. O Premier Inn, por exemplo, construiu uma vantagem competitiva significativa ao compreender e agir exatamente com base nesta distinção. Agora é aqui que as coisas se tornam interessantes - e onde a maioria dos espaços encontra um obstáculo. Para calcular o CLV corretamente, precisa de associar os clientes individuais ao seu histórico de visitas e dados de gastos. Isso parece óbvio, mas é genuinamente difícil. Os sistemas de ponto de venda registam transações, não pessoas. Os sistemas de reservas registam reservas, mas não clientes sem marcação. Os sistemas PMS dos hotéis capturam dados de estadia, mas apenas para hóspedes que reservam diretamente. O resultado é que a maioria dos espaços está a estimar o CLV ao nível do segmento, e não ao nível individual. Conhecem a sua média, mas não conseguem identificar quais os clientes específicos que estão acima ou abaixo dela. E isso significa que não podem agir com base nisso. Este é o problema que o WiFi para convidados resolve - quando configurado corretamente. Quando um cliente se liga ao seu WiFi, preenche uma página de início de sessão. Esse início de sessão captura o seu nome, endereço de email e - crucialmente - o seu consentimento para receber comunicações de marketing ao abrigo do GDPR. A abordagem da Purple é o que chamamos de opt-ins de escolha consciente. O cliente escolhe ativamente receber comunicações. Não se trata de uma caixa pré-selecionada. É uma decisão verificada e deliberada. Isso é importante tanto a nível legal como comercial, porque os clientes que aceitaram o opt-in interagem a taxas significativamente mais elevadas do que os contactos adquiridos através de outros meios. Mas aqui está o ponto-chave. Sempre que esse mesmo cliente regressa e se volta a ligar ao seu WiFi, a Purple associa essa nova visita ao seu perfil existente. Passa a ter um registo verificado de quantas vezes essa pessoa específica o visitou, em que datas e a que horas. Trata-se de dados de frequência de visitas, capturados automaticamente, ao nível do cliente individual. Combinados com os seus dados de POS ou PMS, pode calcular um CLV real para pessoas reais - e não uma média para um segmento fictício. Ferramentas como o Mailchimp ou o Klaviyo são excelentes para enviar campanhas para uma lista que já possui. Mas não constroem a lista. Não capturam dados de visitas. Não sabem se a pessoa que abriu o seu email na passada terça-feira veio realmente na quarta-feira seguinte. A Purple sabe. - SECÇÃO 3: PASSOS PRÁTICOS E ERROS COMUNS - 2 MINUTOS Certo, passemos à prática. Aqui estão os passos para implementar o acompanhamento do CLV no seu espaço. Passo um: configure o seu início de sessão por WiFi para capturar dados primários. Se disponibiliza uma rede aberta sem início de sessão, está a perder a parte mais valiosa da interação com o cliente. Implemente uma página de splash em conformidade com o GDPR que capture, no mínimo, o nome e o e-mail. Passo dois: integre os seus dados de WiFi com o seu CRM. O Purple Engage associa o contacto capturado a um perfil que regista cada visita subsequente. Não precisa de fazer isto manualmente. É automatizado. Passo três: associe os seus dados de faturação. Se o seu POS ou PMS consegue exportar dados de transações, mapeie-os nos perfis dos seus clientes. Mesmo uma média aproximada de gastos por visita, segmentada por intervalos de frequência de visitas, é incrivelmente mais útil do que uma única média global. Passo quatro: crie os seus segmentos. No mínimo, precisa de quatro: novos clientes que visitaram uma vez, clientes ocasionais que visitaram duas a cinco vezes, clientes frequentes que visitam seis ou mais vezes por ano, e clientes ausentes que não visitam há noventa dias ou mais. Passo cinco: configure campanhas automatizadas para cada segmento. Um e-mail de boas-vindas para novos clientes. Uma oferta de reativação para clientes ausentes. Uma recompensa exclusiva para os seus vinte por cento melhores em termos de CLV. Estas campanhas não precisam de ser complexas. Precisam de ser oportunas e relevantes. Agora, os erros a evitar. O erro mais comum é tratar o CLV como um cálculo pontual e não como uma métrica viva. O perfil dos seus clientes muda. Os padrões de consumo alteram-se. Precisa de recalcular o CLV pelo menos trimestralmente, e idealmente tê-lo a atualizar-se de forma automática no seu CRM. O segundo erro é ignorar os clientes ausentes. Um cliente que visitou seis vezes e depois parou tem muito mais valor de recuperação do que um novo cliente que nunca visitou o espaço. O seu histórico de CLV mostra que gostavam do seu espaço. Algo mudou. Uma campanha de reativação bem calendarizada - talvez ativada aos sessenta dias de inatividade - pode recuperar uma percentagem significativa desse grupo. O terceiro erro é otimizar para o CLV médio quando deveria estar a otimizar para o grupo de topo. Os seus vinte por cento melhores clientes em CLV geram habitualmente cerca de sessenta por cento da sua receita. Saiba quem são. Trate-os em conformidade. - SECÇÃO 4: PERGUNTAS E RESPOSTAS RÁPIDAS - 1 MINUTO Pergunta: não temos um programa de fidelização. Ainda assim podemos calcular o CLV? Sim. Não precisa de um programa de fidelização para monitorizar a frequência de visitas. Os dados de início de sessão do WiFi de clientes fornecem-lhe registos de data e hora das visitas associados a perfis individuais. Isso é suficiente para calcular a frequência de visitas e estimar o CLV sem qualquer infraestrutura de cartões de fidelização. Pergunta: e se os clientes não se ligarem ao WiFi em todas as visitas? Essa é uma questão pertinente. A monitorização de visitas baseada em WiFi regista uma amostra das visitas, não necessariamente a sua totalidade. A chave é a consistência. Se um cliente se liga na maioria das visitas, os dados de frequência relativa continuam a ser válidos para fins de segmentação. Com o tempo, à medida que a adoção do WiFi aumenta - e atualmente está acima dos oitenta por cento na maioria dos ambientes de restauração informal - os dados tornam-se mais completos. Pergunta: como é que isto se compara com a simples utilização dos nossos dados de reservas? Os dados de reservas captam os clientes que reservam com antecedência. Os clientes sem reserva (walk-ins), as visitas ao bar e as visitas espontâneas são invisíveis. Os dados de WiFi captam todos eles, independentemente de terem feito reserva ou não. Especialmente para restaurantes, onde uma proporção significativa de clientes são walk-ins, esta é uma diferença material. - - - SECÇÃO 5: RESUMO E PRÓXIMOS PASSOS - 1 MINUTO Para terminar. O valor do tempo de vida do cliente é a métrica mais importante que a maioria dos locais de hotelaria e restauração não está a medir corretamente. A fórmula é simples: valor médio da visita, multiplicado pela frequência de visitas, multiplicado pelo tempo de vida do cliente. A parte difícil é obter os dados ao nível individual para tornar isto real. O WiFi para convidados, configurado com um início de sessão em conformidade com o GDPR e ligado ao seu CRM, resolve esse problema de dados. Cria a sua lista de contactos automaticamente, monitoriza as visitas de retorno e dá-lhe a base para calcular e agir sobre o CLV ao nível do cliente individual. Os locais que fazem isto bem - e o Premier Inn, a Pizza Express e a Whitbread são exemplos de operadores que levam isto a sério - geram significativamente mais receita por cliente do que aqueles que tratam cada visita como uma transação. O seu próximo passo: auditar a sua configuração atual de WiFi. Está a captar dados de clientes? Esses dados estão a fluir para o seu CRM? O seu CRM está a segmentar por frequência de visitas? Se a resposta a qualquer uma destas perguntas for não, é por aí que deve começar. Para saber mais sobre isto, visite purple.ai e explore a plataforma Purple Engage. Existe também um guia complementar sobre a utilização do tempo de permanência e dos dados de visitas para segmentação, que aprofunda a vertente analítica. Obrigado por ouvir. Voltaremos em breve com outro briefing. - - - FIM DO SCRIPT