本当は教えたくない、正しいLTVの算出方法|木下勝寿×神田昌典|エキスパートカフェ

アルマ・クリエイション【公式】
15 Aug 202202:46

Summary

TLDR北の達人コーポレーションでは、簡易的な顧客価値(LTV)の計算方法が紹介されています。この方法では、顧客カードを作成し、初回購入日から1か月、3か月、1年ごとにデータを記録することで、各顧客のLTVを算出します。広告媒体や商品ごとに顧客のLTVを平均値で評価し、効果的な広告戦略を立てることができます。また、売上高を顧客数で割ることで年間データを簡単に分析する手法も提案されています。

Takeaways

  • 📊 北の達人コーポレーションでは、LTV(Life Time Value)の計算方法について説明しています。
  • 🛒 LTVの計算は、以前はTB(Total Benefit)という概念で行われていたそうですが、現在はシンプルな方法で行われています。
  • 📈 郵便業界では、1年で区切って評価する傾向がありますが、実際には小売業ではもっと短い期間で評価することも重要です。
  • 🔢 LTVの計算方法の一つとして、単純に売り上げのパーセンテージで計算する方法が提案されています。
  • 📅 顧客カードを利用して、顧客の初回購入日から1か月後、3か月後などのデータを自動的に記録するシステムがあります。
  • 👤 顧客一人ひとりに対して、顧客カードを作成し、初回購入からの期間ごとの購入額を記録することで、個々の顧客のLTVを計算することができます。
  • 📊 広告媒体による顧客獲得の評価では、初回からの1か月や3か月後のLTVの平均値を計算し、その媒体の効果を評価しています。
  • 📈 広告媒体からの顧客の長期間の価値を評価するために、1年後のLTVを計算し、その結果を活用しています。
  • 💰 LTVの計算に加えて、各商品ごとの平均粗利率を考慮して、広告費用やその他のコストを考慮した総合的な評価が行われています。
  • 📉 売上高を顧客数で割ることで、単純な評価が行われることがあるが、これは新規顧客の増加による影響を無視する可能性があるため注意が必要です。
  • 📝 LTVの計算は、データベースに日付を記録し、そのデータを活用して行うことが重要で、多くの企業がこのアプローチを取り入れています。

Q & A

  • 北の達人コーポレーションで説明されているLTVとは何を指すのですか?

    -LTVとは顧客生涯価値(Life Time Value)を指しており、顧客が企業との関係を続ける期間中に企業に提供する総価値を表します。

  • 通販業界でLTVを計算する際の一般的な期間はどれくらいですか?

    -通常、通販業界では1年間を区切ってLTVを計算するようになっています。

  • 顧客カードとは何で、どのようにシステム上で管理されていますか?

    -顧客カードは顧客の情報を記録し、システム上で管理されるデータベースです。顧客の初回購入日から1ヶ月後、3ヶ月後などの日付が自動的に顧客カードに入力され、顧客の購入履歴や購入頻度を追跡するために使用されます。

  • 顧客の初回購入日から1か月後のデータをどうやって取得するのですか?

    -顧客カードに初回購入日の情報が記録されており、その日から1か月後の日付が自動的に計算されて記録されます。

  • LTVを計算する際に使用される2つの方法とは何ですか?

    -2つの方法とは、売上ベースでの計算方法と顧客カードを活用した個別の顧客データの分析方法です。

  • 広告媒体からの顧客に対するLTVの平均値をどのように計算するのですか?

    -広告媒体から来た顧客の顧客カードを集計し、それらの初回購入からの1か月分や3ヶ月分のデータをもとにLTVの平均値を計算します。

  • LTVの計算で1年経っていない顧客はどう扱われますか?

    -1年経っていない顧客については、システム上では12ヶ月分のデータが仮に入っており、実際の経過期間に応じてLTVを推定します。

  • LTVの計算に使用される各商品ごとの平均粗利率とは何ですか?

    -各商品ごとの平均粗利率とは、その商品1個当たりの平均的な利益率を指し、LTVの計算に掛け合わせて使用されます。

  • LTVの計算方法が単純化されることの利点とは何ですか?

    -LTVの計算方法が単純化されることで、企業はより迅速かつ簡単に顧客の価値を評価でき、戦略の立案や広告媒体の効果を的確に評価することが可能になります。

  • 売上を単純に顧客数で割ることによるLTVの計算の欠点は何ですか?

    -売上を顧客数で割ることによるLTVの計算は、新規顧客の増加や季節性の影響を考慮しないため、実際の顧客価値を正確に反映できない可能性があります。

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