고객평생가치(CLV)란 무엇입니까? 정의 및 공식

표면적으로는 간단한 아이디어입니다. CLV(고객평생가치)는 고객이 후원하는 기간 동안 비즈니스에 대한 고객의 금전적 가치입니다. 그러나 CLV를 더 깊이 파고들면 제품의 지속적인 성공에 개념이 얼마나 필수적인지 말해주는 복잡한 계층이 드러납니다.

고객의 평생 가치는 제품에 대한 고객의 만족과 단골 사용자를 유지하는 회사의 능력 모두와 관련이 있습니다. 고객의 평생 가치를 계산하는 것은 현재 판매 및 노력에 대한 평가 역할을 합니다. 이 기준을 설정하면 비용 절감과 매출 증가로 이어지는 고객 여정의 개선을 계획할 수 있습니다.

주요 내용

• 고객평생가치(CLV)는 고객이 회사와 거래하는 한 고객의 가치를 측정한 것입니다.
• CLV를 측정하면 마케팅 활동을 촉진하고 잠재고객 타겟팅을 강화하며 고객 이탈을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 개인화 및 마찰 감소 조치는 CLV를 개선할 수 있습니다.

고객 평생 가치가 비즈니스에 중요한 이유

모든 고객이 동일한 방식으로 행동하고 항상 동일한 금액을 지출한다면 비즈니스에 대한 고객의 가치는 동일할 것입니다. 물론 이것은 사실이 아닙니다. 즉, 특정 비율의 고객이 다른 고객보다 더 많은 수익에 책임이 있음을 의미합니다.

CLV를 사용하여 기존 고객이 귀하의 제품에 지출할 금액을 계산할 수 있습니다. 이렇게 하면 각 신규 인수가 수명 주기 동안 투자할 가능성이 얼마나 되는지 더 잘 예측할 수 있습니다. 또한 높은 CLV 고객 행동을 식별하는 능력은 낮은 CLV 그룹에서 해당 행동을 장려하는 방법을 이해하는 데 중요합니다.

고객 평생 가치의 실제 적용

마케팅 캠페인 성공 분석

마케터는 이 수치를 사용하여 마케팅 캠페인의 성공을 측정할 수 있습니다. 평균적인 고객이 제품 수명 주기 동안 $400를 소비한다는 것을 발견했다고 상상해 보십시오. 판매 측면에서 이 수치는 수용 가능하거나 흥미로울 수 있습니다. 그러나 각 고객을 전환하는 데 드는 마케팅 비용이 평균 약 $390인 경우 초기 단계로 돌아가 획득 비용을 줄이거나 매출을 높일 방법을 결정해야 합니다.

꿈의 마케팅 캠페인은 단돈 1페니의 비용으로 잠재 고객을 무리에 끌어들일 것입니다. 이것은 단순히 현실적이지 않습니다. 그러나 CLV를 수량화하면 수용 가능한 인수 비용의 상한선을 결정하거나 인수의 추정 수익과 비교하여 매우 성공적인 마케팅 전략을 식별하는 데 도움이 됩니다.

잠재고객 타겟팅 개선

고객의 평생 가치를 계산하면 가장 수익성이 높은 고객이 제품을 어떻게 사용하는지 식별하는 데 도움이 됩니다. CLV가 높은 고객을 연구하면 시간이 지남에 따라 귀하의 제품에 돈을 지출하는 사용자 세그먼트를 알 수 있습니다. 가장 가치 있는 고객은 짧은 시간에 많은 비용을 지출하거나 적은 비용으로 몇 년 동안 제품을 꾸준히 사용해 온 고객이라는 사실을 알게 될 것입니다.

고객이 귀하의 제품에 지출하는 비용이 가치를 측정하는 유일한 방법은 아닙니다. 귀하의 제품 분석을 통해 귀하의 제품에 더 많이 참여하는 사용자가 좋은 리뷰를 남기거나 소셜 미디어에서 경험을 공유하거나 귀하의 제품을 동료에게 직접 추천할 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있습니다. 이 고객은 귀하의 제품에 많은 비용을 지출하지 않을 수 있지만 목소리를 높이는 옹호자로서 매우 중요합니다.

상향 판매 또는 장기 갱신 기회를 통해 고객의 가치를 보다 완벽하게 파악할 수 있습니다. 아마도 귀하의 화상 회의 플랫폼은 시험적으로 대기업의 단일 팀에서만 사용하고 있을 것입니다. 팀은 현재 상당한 금액을 지출하지 않을 수 있지만 제품에 대한 광범위한 채택 및 향후 투자 가능성으로 인해 팀은 매우 가치 있는 고객이 됩니다.

CLV가 높은 고객을 식별하면 인구 통계 및 행동의 유사성을 밝혀야 합니다. 특정 데모를 타겟팅하거나 특정 행동을 장려하여 가치가 낮은 고객을 더 큰 소비자로 전환하는 데 중점을 둔 캠페인 또는 메시지를 작성할 수 있습니다.

예를 들어, 연구에서 위시리스트 기능을 세 번 이상 사용하는 고객이 고가치 고객의 상위 계층에 합류할 가능성이 50% 더 높다는 사실이 밝혀졌다고 상상해 보십시오. 다음 마케팅 캠페인은 위시리스트 기능의 이점을 강조하는 메시지로 참여도가 낮은 기존 고객을 대상으로 해야 합니다.

좌절 지점 식별

또는 CLV가 낮은 고객을 연구하면 사용자 경험을 방해하는 장애물에 대한 패턴이 드러날 수 있습니다. 연구에 따르면 고객은 훌륭한 고객 경험을 제공하는 제품과 서비스에 대해 16% 더 지출할 의향이 있습니다.

가치가 낮은 고객에 대한 분석 데이터를 구문 분석하면 제품의 프리미엄 기능에 대한 중요한 등록 이벤트에서 마찰이 나타날 수 있습니다. 이탈 또는 이탈의 원인을 제거하면 사용자가 제품 자체와 더 나은 관계를 형성하고 해당 관계에 더 많은 비용을 지출할 의향이 생깁니다.

관찰을 통한 수익 증대

단순히 제품의 CLV를 주시하는 것만으로도 수익을 창출할 수 있습니다. 2018년 Criteo 설문조사에 따르면 마케터의 81%가 CLV를 계속 확인하면 매출이 증가한다고 생각했습니다.

그 이점은 실행 중인 호손 효과의 결과이고 CLV 추적에 대한 강조는 마케터 자신의 더 많은 노력을 초래했을 가능성이 있습니다. 어느 쪽이든, 추가 수익을 계산할 때 추가 수익의 진정한 원인에 대해 논쟁할 가능성은 없습니다.

고객평생가치를 계산하는 방법

고객평생가치분석은 부인할 수 없는 가치가 있는데 어떻게 합니까? CLV 공식의 다양한 변형이 존재하지만 가장 순수한 형태로 요약하면 다음과 같습니다.

첫째, 평균 고객 수명 에 대한 감각이 필요합니다. 이 수치는 일반적으로 년 단위로 표시되지만 이탈률이 높은 제품은 개월 단위로 측정하는 것이 좋습니다.

고객 가치(CV) 를 결정하려면 좀 더 수학이 필요합니다. 고객 가치 계산은 다음과 같습니다.

이 방정식에 포함된 두 표현은 정확히 같은 소리를 냅니다. 평균 구매 빈도 는 미리 결정된 기간 동안 고객이 제품에 또는 제품 내에서 비용을 지출한 평균 횟수입니다. 평균 구매 가치 는 동일한 기간 동안 이러한 구매의 평균 금전적 비용입니다.

CV와 CLV에는 한 가지 중요한 차이점이 있습니다. CV는 제한된 시간 프레임의 가치를 계산하는 반면 CLV는 "hello"에서 "goodbye"까지 고객의 가치를 결정합니다. 가상의 전자상거래 웹사이트에서 구매하는 고객을 예로 들어 보겠습니다. 평균적인 고객은 1년에 100번의 구매를 하며 각 구매는 거래 금액이 10달러입니다. 이것은 당신의 이력서가 $1,000라는 것을 의미합니다.

귀하의 가장 열성적인 고객은 10년 전 창업 이래 귀하의 비즈니스에서 구매해 왔습니다. 연간 $1,000에서 CLV는 $10,000이며 성장하고 있습니다. 그러나 평균적으로 고객은 3년 후에 이탈하는 경향이 있으므로 평균 CLV는 $3,000입니다.

고객 획득 비용(CAC)을 계산하는 방법(및 이유)

진공 상태에서 CLV를 측정하는 것은 애초에 이러한 고객을 확보하는 데 드는 비용을 고려하지 않습니다. 평균적인 고객이 평균 $3,000를 벌어들이는 것을 발견하면 흥분할 수 있지만, 그들을 접대에 끌어들이는 데 $3,300의 비용이 든다면 덜 열광할 수밖에 없습니다.

고객 확보 비용(CAC)을 찾는 것은 고객을 접대 상태로 만드는 데 필요한 비용을 정의하는 데 도움이 됩니다. 간단한 계산입니다.

취득 비용과 취득 횟수는 모두 비용 대 가치 비교를 위해 CV 측정과 동일한 시간 범위에서 가져와야 합니다. CLV에서 CAC를 빼면 마케팅 캠페인의 성공과 예상 수익을 결정하는 데 있어 보다 현실적인 수치를 얻을 수 있습니다.

CLV 개선을 위한 데이터 기반 모범 사례

CAC를 고려한 후에도 평균 고객 평생 가치는 자체 표준에 따라 허용 가능한 매개변수 내에 포함될 수 있습니다. 그러나 메트릭의 기반이 되는 두 가지 구성 요소인 고객 가치와 고객 유지에 집중하면 CLV 수치가 아무리 높아도 개선될 수 있습니다.

개인화를 통한 고객 가치 증대

고객의 80%는 사용자 경험을 개인화하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높습니다. 가장 강력한 개인화 방법 중 하나는 사용자 지정 권장 사항입니다. 고객은 개인화 된 제품을 더 높게 평가할 뿐만 아니라 추천을 통해 상향 판매 기회를 얻을 수 있습니다. 아마존의 검증된 추천 노력은 회사 전체 제품 매출의 35%를 차지합니다.

다행히 Amplitude는 개인화 엔진 역할을 합니다. 이를 통해 과거 행동을 기준으로 고객을 분류하고 공통 관심사에 초점을 맞춘 캠페인을 구축할 수 있습니다. 고객 그룹이 시계처럼 3개월마다 새 용광로 필터를 구매하는 경우 고객의 요구를 예상하기 몇 주 전에 이 그룹에 대량의 이메일을 보낼 수 있습니다.

추천은 과거 행동에 의해 제한되지 않습니다. Amplitude Recommend를 사용하면 고객이 미래에 특정 방식으로 행동할 가능성을 기반으로 집단을 구성할 수 있습니다. 권장 사항은 과거 및 행동 데이터, 통계 모델링 및 컴퓨터 학습의 조합을 기반으로 신제품을 구매할 가능성이 있는 고객에게 전달될 수 있습니다. 최근에 개 장난감을 구입한 고객이 가까운 장래에 개 사료가 필요할 것이라는 예측이 있을 수 있습니다.

마찰을 최소화하여 고객 유지율 향상

고객 경험 문제는 종종 UI 문제에서 비롯됩니다. 이러한 문제의 대부분은 직접적인 고객 피드백이나 일상적인 사용성 테스트를 통해 식별할 수 있습니다. 실제로 테스트 환경에서 5명의 사용자가 사용성 문제의 85%를 식별할 수 있다고 제안되었습니다.

Amplitude는 마찰 지점을 식별하고 수정하는 데이터 기반 방법을 제공합니다. 예를 들어, 음악 스트리밍 서비스에 대한 분석을 검토하면 제품 무료 평가판을 사용하는 대부분의 고객이 가입한 지 하루 이내에 이탈한다는 사실이 드러날 수 있습니다. 또한 무료 평가판 사용자의 50%가 한 곡도 스트리밍하지 않는다는 것을 확인했습니다.

Amplitude Recommend를 통해 예측을 실행하면 평가판에 등록한 첫 날에 노래를 다운로드한 사용자가 평가판에 등록한 후 전환할 가능성이 60% 더 높습니다. 귀하와 귀하의 제품 개발 팀은 사용자를 첫 번째 다운로드로 직접 안내하는 데 중점을 둔 새로운 워크플로를 구축하기 위해 노력합니다.

그러나 테스트하지 않고 모든 고객을 새로운 흐름으로 전환하면 고객 여정에 예기치 않은 중단이 발생할 수 있습니다. 대신 Amplitude를 사용하여 전환 가능성이 낮은 사용자 세그먼트를 생성하고 새로운 워크플로를 통해 보내어 기존 프로세스에 유지되었던 유사한 세그먼트의 전환율과 전환율을 비교합니다.

고객 평생 가치 향상

사용자는 고품질 제품에 매료됩니다. 고객이 다른 제품에서는 할 수 없는 방식으로 자신의 요구를 충족하는 제품에 참여하지 않으면 개인화 및 유지 노력은 무산됩니다. 개발 초기 단계에서 제품이나 새로운 기능에 가치를 부여하여 나중에 CLV를 높이려는 노력이 고객을 기쁘게 하는 제품의 강력한 기반 위에 구축되도록 합니다.

참고문헌

• 경험이 전부입니다. PwC, 올바른 방법은 다음과 같습니다.
• 호손 효과 , Investopedia.
• 소매업체가 소비자를 따라잡는 방법 , McKinsey.
• Epsilon의 새로운 연구에 따르면 소비자의 80%는 브랜드가 개인화된 경험을 제공할 때 구매를 할 가능성이 더 높다고 밝혔습니다.
• 고객평생가치 보고서 , Criteo.
• 5명의 사용자만 테스트해야 하는 이유(설명) , MeasuringU.

Mastering Retention 플레이북 을 통해 고객 평생 가치 증대에 대해 자세히 알아보십시오 .