CAC e LTV: come calcolarli e quando un cliente diventa profittevole

Cos’è il CAC, e perché non è il CPA?

Il CAC (Customer Acquisition Cost) è quanto spendi per ogni cliente nuovo. Il CPA è quanto spendi per ogni vendita. Coincidono solo se tutti gli ordini arrivano da clienti al primo acquisto, cosa che in un negozio avviato non accade.

CAC = spesa per acquisire clienti ÷ numero di clienti nuovi

Un trimestre del negozio di esempio, con numeri inventati: 6.000 € di annunci, 300 ordini, di cui 200 da clienti nuovi e 100 da clienti di ritorno.

1. CPA: 6.000 € ÷ 300 ordini = 20 €.
2. CAC: 6.000 € ÷ 200 clienti nuovi = 30 €.

Chi guarda solo il CPA crede di pagare un cliente 20 €, e lo paga 30 €. Per un CAC più preciso puoi togliere dal conto la spesa rivolta a chi è già cliente, come il remarketing. L’importante è decidere una regola e non cambiarla più.

Come si calcola il customer lifetime value?

Si calcola sui clienti arrivati nello stesso periodo, seguendoli nel tempo. Questo gruppo si chiama coorte. La formula del paragrafo iniziale dà una stima veloce, ma mescola clienti vecchi e nuovi. La coorte dà il numero vero.

Riprendi i 200 clienti nuovi dell’esempio. Il primo ordine di ciascuno lascia 22 € di margine prima degli annunci, ogni riacquisto 20 €. Numeri inventati:

Periodo	Ordini	Margine del periodo	Margine cumulato	LTV per cliente
Primo ordine	200	4.400 €	4.400 €	22 €
Mesi 1-3	50	1.000 €	5.400 €	27 €
Mesi 4-6	60	1.200 €	6.600 €	33 €
Mesi 7-12	80	1.600 €	8.200 €	41 €

Il LTV a 12 mesi di questi clienti è 41 €. Fissa sempre un orizzonte: «a 12 mesi» è un dato che puoi usare, «a vita» è una previsione su ordini che non esistono ancora.

Il LTV calcolato sul fatturato sembra molto più bello, ma non si può confrontare con il CAC: il cliente ti ha dato anche i soldi che hai speso in merce e spedizioni. Per fare il confronto usa il margine di contribuzione prima degli annunci.

Quando un cliente diventa profittevole?

Quando il margine cumulato supera il CAC. Il tempo che serve si chiama periodo di ritorno, in inglese payback period. Con un CAC di 30 €, sulla stessa coorte:

Momento	LTV per cliente	Saldo contro un CAC di 30 €
Primo ordine	22 €	−8 €
Dopo 3 mesi	27 €	−3 €
Dopo 6 mesi	33 €	+3 €
Dopo 12 mesi	41 €	+11 €

Questi clienti si ripagano fra il terzo e il sesto mese. Il rapporto LTV ÷ CAC a 12 mesi è 41 ÷ 30, cioè 1,37. Da qui nascono tre decisioni concrete:

• Quanto puoi pagare un cliente. Se accetti di rientrare entro 6 mesi, il tuo limite è 33 €, non i 22 € del primo ordine.
• Quanta cassa ti serve. Con 200 clienti a 30 € anticipi 6.000 €. Il primo ordine te ne rende 4.400 €: gli altri 1.600 € li recuperi in mesi.
• Quale prodotto usare per acquisire. Confronta il LTV dei clienti in base al primo articolo comprato. Un prodotto che attira chi non torna mai vale meno di quanto dice il suo primo ordine.

Il rapporto 1,37 non è né buono né cattivo di per sé. Diffida delle soglie universali: quello che resta dopo deve bastare a pagare i tuoi costi fissi, ed è un conto che solo tu puoi fare.

Perché nuovi clienti e clienti di ritorno vanno separati?

Perché la stessa campagna può sembrare ottima solo perché riscuote ordini da chi avrebbe comprato comunque. Se i clienti di ritorno si mescolano ai nuovi, il ROAS sale e il numero di clienti nuovi può scendere senza che nessuno se ne accorga.

• Nel negozio. Il dato più affidabile: un cliente è nuovo se la sua email non compare in ordini precedenti. Attenzione a chi cambia indirizzo, e agli acquisti come ospite se il negozio non li collega.
• In Google Ads. Gli obiettivi del ciclo di vita del cliente (Customer lifecycle goals) permettono di orientare le offerte sui nuovi clienti. Google chiede di definire i clienti esistenti con i tuoi dati, per esempio con un elenco clienti e il tag del sito. La qualità di quel confine dipende dall’elenco che gli dai.
• In GA4. La tecnica di esplorazione Lifetime dell’utente (User lifetime) mostra il valore degli utenti per sorgente, mezzo e campagna. Ha però limiti da conoscere: la somma è di ricavi, non di margine, e l’utente è spesso legato a un dispositivo.

In GA4 l’esplorazione si crea da un modello già pronto:

Google segnala che nella stessa esplorazione i percentili del LTV risultano spesso zero, perché la maggior parte degli utenti non compra. È il segnale che quel report parla di visitatori, non di clienti: conviene filtrare gli acquirenti, e controllare i totali con gli ordini del negozio.

Da dove prendere i dati?

Dagli ordini del negozio, incrociati con la spesa delle campagne. Ti serve un’estrazione con un codice per ogni cliente, data, valore e prodotti di ogni ordine, più i costi per calcolare il margine. La lista di controllo è questa.

• almeno 12-18 mesi di ordini, altrimenti la coorte non ha tempo di maturare
• resi e rimborsi tolti dagli ordini, non solo dal totale
• costi dei prodotti del periodo, non quelli di oggi
• coorti separate per mese o per trimestre di primo acquisto
• canale del primo ordine, se vuoi confrontare i clienti portati dagli annunci con gli altri

Se i dati vivono in posti diversi, conviene una base unica. Una soluzione è l’esportazione di GA4 in BigQuery, utile per controllare ogni evento di acquisto, con la cautela che gli ordini non tracciati non ci sono. Prima conviene capire perché GA4 e negozio possono dare numeri diversi.

Il portale calcola il LTV?

No, e conviene dirlo chiaramente. Il portale lavora sul margine di prodotti e campagne, non sullo storico dei singoli clienti. Il suo conto ti dà il margine e i limiti di spesa su cui ragionare, ma il LTV richiede un’analisi a parte.

Quell’analisi è un lavoro di consulenza digital analytics: stabilire quali domande fare ai dati, verificare che i tracciamenti siano affidabili e, quando serve, usare BigQuery per percorsi e gruppi di clienti. La domanda da cui partire è semplice: quanto posso pagare un cliente nuovo, ed entro quando rientro?

Domande frequenti

Fonti

• Google Analytics: tecnica di esplorazione User lifetime
• Google Ads: obiettivi del ciclo di vita del cliente