顧客生涯価値（CLTV）の計算方法：完全ガイド

顧客生涯価値（CLTV）を使用すると、マーケターは、関係の期間中に顧客がビジネスに対してどれだけの収益を生み出すかを予測できます。

これはますますデータ主導の見積もりであり、ビジネスの健全性の重要な指標です。 CLTVは、マーケターが個々の顧客がどれだけ価値があるかを理解するのに役立ちます。 また、投資収益率（ROI）を確保しながら、新規顧客を獲得するために費やすことができる金額も示します。

なぜCLTVを計算する必要があるのですか？

企業は一般的に、顧客維持は買収よりも手頃な価格であることを認めています。 昨年、フォーブスは、既存の顧客を維持する場合と比較して、顧客を引き付けるのに5倍の費用がかかると報告しました。

しかし、顧客が1回の購入のみを行い、二度と戻らない場合は、同じくらいのマーケティング予算を顧客に割り当てる価値がありますか？

CLTVは、マーケターが買収および保持戦略を最適化するのを支援します。

FosphaのシニアビジネスインテリジェンスアナリストであるMatthewHullは、その重要性について次のように述べています。

「これは、マーケターが予算を効果的に割り当てて、目標の買収量を達成すると同時に、収益を最大化するのに役立ちます。 また、CLTVに基づいてユーザーをセグメント化およびターゲティングする機能も提供します。 たとえば、CLTVが低いユーザーには、頻度または注文額のレベルを上げるために、より多くのターゲティングが必要です。」

「さらに、最高のCLTVを生成する可能性が高いユーザーのクラスターをターゲットにすることにビジネスが集中するのに役立ちますが、「単一購入」または「低LTV」の顧客の獲得にはあまり重点を置きません。」

簡単な比較

オンライン靴店の2人の顧客のLTVは次のようになります。

（HLTV =高いライフタイム値; LLTV =低いライフタイム値）

この場合、LTVの高い顧客は、靴に年間65ドルから105ドルを費やす可能性があります。 一方、LTVの低い顧客は、短期的にはかなりの金額を購入する可能性がありますが、将来このストアから靴を再度購入することは望んでいません。

5年後、LTVの高い顧客がビジネスに利益をもたらすことが証明されたことがわかります。 しかし、LTVの低い顧客は、小売業者と一緒に費やしたものから生み出される純収入よりも、市場に出すためのコストが高くなっています。 この例では、LTVの低い顧客に割り当てられたこのマーケティング予算の少なくとも一部は、新しい顧客の獲得により多く費やされた可能性があります。

これを数百または数千の顧客に対応するようにスケールアップすると、CLTVが企業にとって非常に価値がある理由がわかります。

CLTVの計算方法は？

顧客の正確な将来の支出を予測することは困難です。 しかし、ユーザーの習慣、精通したセグメンテーション、人口動態統計に関する信頼できるデータはすべて、価値のある推定になります。

ハルが強調しているように、顧客の生涯価値の計算は企業ごとに異なる可能性があります。

「これが間違いなく、それがより頻繁に使用されない理由です。 CLTVを計算するための標準的な定義はありません。 公式に含まれる変数は、ビジネスの特定のユースケースに合うように業界によって歴史的に異なってきました。」

とはいえ、ハルによれば、CLTV計算には2つのコアコンポーネントがあります。 彼らです：

1. 購入頻度–顧客が購入する特定の期間内の頻度。
2. 平均注文額–各販売からの平均収益額。

CLTVを計算するための最も簡単な式は次のとおりです。

購入頻度x平均注文額x平均顧客寿命

ただし、初期取得コストやカスタマーサポートやプロモーション割引などの保持コストを考慮することで改善できます。

ハルが指摘するように、「これを超えて、各販売内の販売促進価値とマージンを考慮に入れる計算には複雑さのレベルがあります。」

したがって、もう少し洞察に満ちたCLTV計算は次のようになります。

購入頻度x平均注文額x平均顧客寿命–（取得コスト+保持コスト）

CLTVの公式でよく見られるもう1つの入力は、解約率です。 これは、特定の期間に会社との関係を終了した顧客の割合です。 これは、平均的な顧客の寿命全体で一貫している場合もあれば、時間の経過とともに変化する場合もあります。

あなたの平均的な顧客の寿命を把握する

あなたがそれにアクセスできるならば、あなたの顧客の活動の良い履歴データはここで不可欠です。 これにより、最初に、顧客の購入間の平均時間を表示できます。 購入間の時間を見ると、平均時間の標準偏差を見つけることができます。

その後、顧客が2つの標準偏差（統計的有意性の典型的な尺度）を超えてから別の購入を行う場合、関係は終了したと見なすことができます。

新規事業の場合、特定の業界の企業は、利用するデータがない場合に役立つベンチマークを作成します。 他のマーケターは1年から3年を球場として使用します。 しかし、一般的に、7年を超えるものは、正確には遠すぎると見なすことができます。

顧客のROIとは何ですか？

ハルが以前に強調したように、CLTVはリターンを最大化したいマーケターにとって有用です。

顧客のROIとは、投資（マーケティング、買収、維持費など）を考慮した後の各顧客からの利益を指します。

上記の靴小売業者の例を使用すると、LTVの高い顧客のROIを次の式で計算できます。

顧客のROI =総支出–マーケティング支出

そして、表からの数字で、それは次のようになります：

295ドル=（420ドル– 125ドル）

CLTVの計算をどのように改善できますか？

顧客を包括的に理解することでCLTVがどのように改善されるかについてはすでに触れました。

靴の小売業者の例とは異なり、CLTVの旅を始めたばかりの企業は、分析する5年分の売上データを持っている可能性はほとんどありません。

ただし、顧客の活動に関する詳細で信頼できるデータは、CLTV計算の精度を確保するための最初のステップです。

比較的短期間の顧客注文の詳細を示す分析データは、平均注文額（AOV）と購入頻度に関する必要な洞察を提供します。 そこから、お客様の寿命を見積もることができます。

さらに、データ駆動型のマルチタッチアトリビューションモデルにより、顧客が購入前に操作するタッチポイントを理解できます。 これにより、購入に影響を与えているマーケティングチャネルのより包括的なビューが保証され、予算のどの部分が旅の途中の個々のタッチポイントにクレジットされるかが強調されます。

カスタマージャーニーはますます複雑になり、購入する前にすべての個人が同じチャネルとやり取りするわけではありません。

低LTVとみなされる可能性がある個々よりもはるかに多くの販売チャンネルを持つ現実の相互作用で-データ駆動型の帰属i番目Wは、我々は高いLTVの顧客のように見えるeコマースサイトで頻繁に買い物客を発見するかもしれません。

この洞察により、後者をターゲットとするマーケティングキャンペーンは、前者をターゲットとするマーケティングキャンペーンよりもビジネスにとって成功する可能性があります。

CLTVをどのように改善できますか？

CLTVの計算は堅実なデータによって改善されますが、CLTVと顧客ロイヤルティは堅実な戦略を実施することによって改善されます。

あなたの顧客は満足していますか？ あなたのウェブサイトは優れたユーザーエクスペリエンスを提供していますか？ あなたのカスタマーサービスは効率的ですか？ あなたの顧客は彼らのデータであなたを信頼していますか？ あなたのブランドに対する世論はポジティブですか？

あなたのビジネスが成長し変化するにつれて、これらすべての質問に戻る必要があります。 ここでの改善により、おそらく追加の頻度とより多くの購入により、戻ってくる可能性が高い顧客の数が増えることがわかります。

CLTVの計算は進化するタスクです：テスト、学習、反復

ビジネスが進化するにつれて、顧客の習慣は変化し、データはますますきめ細かくなります。 CLTVの計算も継続的な実践である必要があります。

このことを念頭に置いて、データが提供できる限り正確にCLTVを理解することは、ビジネスが健全で将来にわたって競争力があることを保証するための貴重な方法です。