Valor do Cliente ao Longo da Vida Preditivo & Porque a Maioria das Equipas de Marketing Está a Medir a Relação Errada

Pergunte à maioria dos CMO qual é o valor do tempo de vida do cliente e dar-lhe-ão um número. Pergunte-lhes como o calcularam e, normalmente, obterá alguma versão do valor médio da encomenda multiplicado pela frequência de compra. É uma aproximação razoável e fácil de defender.

Mike Birney, CMO da One Natural Way e da Sposey, também o utilizava. 

Também construiu uma estratégia de marketing com base nele, realizou campanhas de aquisição baseadas nesse valor e tomou decisões orçamentais com base no mesmo. Só quando começou a analisar os números reais em detalhe é que percebeu que o valor em que se tinha baseado nunca tinha realmente captado quanto valiam os seus clientes.

«Quando a mãe entra pela nossa porta e o bebé nasce, é então adeus, e isso não corresponde propriamente à realidade, porque as pessoas têm dois filhos, têm três filhos», afirma Birney. 

Tivemos realmente dificuldade em compreender como é o nosso LTV, porque não conseguimos acompanhar isso devidamente.

-Mike Birney, CMO da 1 Natural Way

O seu valor de LTV está provavelmente errado

Para as famílias, isso inclui uma segunda gravidez, uma terceira, a linha de produtos em expansão, que agora inclui bandas de suporte lombar, sacos para armazenamento de leite e aulas de lactação à distância. E não contemplava de todo a Sposey, a marca irmã que volta a acolher o cliente quando as crianças se aproximam da fase de aprender a usar o bacio.

A One Natural Way fornece bombas tira-leite e produtos para a gravidez cobertos pelo seguro. Como a empresa media o valor, uma cliente entrava durante a gravidez, obtinha o que precisava e ia-se embora. Em teoria, era o fim da relação. 

Excepto que esta perspetiva ignorava tudo o que acontecia depois. Anos de receitas potenciais, invisíveis na métrica que orientava a atividade da empresa.

Se não compreendermos verdadeiramente o que isso representa para a nossa empresa, como podemos tomar decisões informadas daqui para a frente?

Não é uma pergunta retórica, e o problema não é exclusivo da saúde materna. Uma investigação publicada no Decision Analytics Journal (2025) aplicou modelação preditiva do CLV a uma carteira de serviços de saúde e concluiu que 50% dos clientes tinham um valor previsto de $363 ou menos ao longo de doze meses, enquanto o segmento superior atingia $10,375. 

Trata-se de uma diferença de quase 30 vezes dentro da mesma base de clientes. Quando reduz uma variação tão ampla a uma única média e a utiliza para definir o seu orçamento de aquisição, não está a utilizar os dados para orientar decisões de forma significativa. 

Como argumentaram o investigador de marketing Peter Fader e os seus colegas, as empresas subvalorizam regularmente os clientes ao ancorarem-se em métricas de curto prazo, como o Custo de Aquisição de Clientes, que otimiza a redução de custos em vez do investimento em relações de elevado valor. 

O seu valor de LTV não está errado porque a sua matemática seja má. Está errado porque foi criado para medir algo mais simples do que a relação real com o seu cliente.

O que muda com um modelo preditivo

Birney está agora a desenvolver uma ferramenta de LTV preditivo com recurso a IA, concebida para modelar o aspeto de uma jornada completa do cliente através da One Natural Way — ao longo de várias gravidezes, das duas marcas e dos anos entre elas. Os dados de entrada são o histórico de comportamento de compra, a dimensão média da família e a linha de produtos tal como existe atualmente e continua a crescer.

A distinção entre LTV histórico e LTV preditivo é mais importante do que possa parecer. O LTV histórico indica quanto os clientes valeram. O LTV preditivo indica quanto é provável que valha um cliente que está a adquirir hoje — e isso altera quanto deve estar disposto a gastar para o conquistar.

Se o seu valor médio de encomenda for $200, mas um cliente adquirido durante a primeira gravidez valer $1,400 ao longo de quatro anos e com dois filhos, os canais que pareciam marginais passam subitamente a justificar o investimento. A economia da retenção também muda. Começa a encarar o intervalo entre compras como uma relação a manter, não como uma interrupção a ignorar.

O conteúdo como instrumento de retenção

É aqui que a estratégia de conteúdos deixa de ser uma função de apoio e começa a produzir resultados concretos. Quando compreende que o valor do seu cliente se estende muito para além da transação inicial, o que publica e quando o publica passa a ser uma decisão deliberada de retenção.

Birney descreve a estrela-guia da One Natural Way como «a mãe sempre em primeiro lugar» — estar presente e ser útil ao longo de toda a jornada parental, não apenas no momento da necessidade. Esse posicionamento só resulta se estiver realmente presente entre compras. 

Uma nova mãe que encomenda uma bomba tira-leite dispõe de uma variedade de produtos que podem ser valiosos para ela. Pode precisar de apoio à amamentação, de orientação para o sono ou de saber que existem bandas de suporte lombar para as dores nas costas que a têm incomodado desde o parto.

E, mais tarde, estará interessada naquilo que a Sposey oferece. A questão é saber se se lembrará de si quando chegar o momento, e isso depende inteiramente de continuar presente no seu círculo de influência.

"Tudo isto representa fontes adicionais de receita", afirma Birney sobre a linha de produtos alargada, "mas não temos conseguido relacioná-las verdadeiramente com o LTV".

É o modelo preditivo que fecha esse ciclo. Diz-lhe quais os clientes com maior probabilidade de regressar, quando e para comprar o quê,  e isso proporciona-lhe um calendário de conteúdos com uma lógica comercial real por detrás. 

Não está a publicar para produzir conteúdos em massa. Está a partilhar conteúdos para continuar relevante para um cliente cuja próxima compra já antecipou.

Para a maioria das equipas de marketing, isto exige uma mudança de mentalidade. Os conteúdos produzidos durante a fase de aquisição têm uma função óbvia. Os conteúdos produzidos entre compras são frequentemente tratados como notoriedade da marca. Podem ser vagos, difíceis de atribuir e fáceis de cortar.

O LTV preditivo reformula esta questão, apresentando-o como essencial para o funil de vendas. Está a cultivar uma transação futura com um cliente que já tem, o que é quase sempre mais barato do que adquirir um novo.

O problema dos dados subjacente a tudo isto

Construir um modelo preditivo parece mais simples do que é. Birney admite abertamente que integrar a análise na equação mais abrangente da IA tem sido mais difícil do que o trabalho com conteúdos e campanhas. Os sistemas antigos estão profundamente integrados nos fluxos de trabalho das pessoas. 

As equipas criam hábitos em torno de ferramentas familiares, e migrar para fora delas é um projeto com custos e perturbações reais.

Em vez de esperar pelo momento ideal em termos de infraestrutura, está a construir progressivamente — começando pelos dados disponíveis e ligando mais fontes à medida que o trabalho avança. Esta abordagem reflete um princípio mais abrangente que aplica geralmente à adoção da IA: identificar um ponto problemático específico, resolvê-lo e avançar a partir daí. 

Um modelo preditivo de LTV que esteja operacional e tenha 70% de precisão vale mais do que um modelo perfeito que ainda esteja em desenvolvimento. 

Os modelos baseados em probabilidades superaram abordagens de aprendizagem automática mais complexas, em grande parte porque os dados fundamentais de entrada eram sólidos. Garantir a qualidade dos dados é mais importante do que tornar o método sofisticado.

Faça o diagnóstico do seu próprio valor

Obtenha o seu valor atual de LTV e teste-o com base nestas perguntas: Tem em conta a expansão da linha de produtos desde o último cálculo? Modela os ciclos de compras repetidas específicos da fase de vida do seu cliente, e não apenas a cadência média das suas encomendas? Está ligado ao seu calendário de conteúdos de alguma forma relevante ou estes dois sistemas funcionam em contextos separados?

Se as respostas forem maioritariamente negativas, não está sozinho. A maioria dos cálculos de LTV foi criada para ser simples, não precisa. O seu objetivo não é construir algo perfeito. É desenvolver um modelo mais honesto e informativo do que aquele que tem agora. E permitir que este valor comece a informar decisões nas quais atualmente não participa.

Comece com uma fonte de dados que já tenha, execute um modelo básico e veja qual é o intervalo. É provável que seja mais amplo do que esperava,  e essa diferença é precisamente o ponto onde tem trabalho a fazer.

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