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マーケティングデータ解析について纏めてみた!(Customer Lifetime Value 編)

University Virginia の授業を受講し他ので、シェアと自分の頭の整理を兼ねてノートに。
今回は自社のサービス Customer Lifetime Value(CLTV) になります。これは、US の Marketing チームにいた際もユーザー流入経路ごとに Lifetime value を求めたりとマーケティング戦略検討の上で大活躍した重要な指標となります。

まず、CLTV とは何か纏めます!

Customer Lifetime Value(CLTV)とは?
・個々のお客様との繋がりを金額によって表現をしたもの
 →Lifetime Valueを計算することで、一人のお客様がどれだけお金を支払ってくれるのかがわかる

・計算式
 CLV = 顧客のサービス継続期間 × (対象期間での支払い - 対象期間での顧客維持コスト) × (1 + discount rate)/(1 +  discount rate - retention rate)
※ retention rate: 対象期間での継続利用顧客数 ÷ 対象期間最初の顧客数
※ discount rate: 将来利益の現在価値を算出するために設定します。感覚的に10%が利用される事が多い気がします。(8 ~ 15%の間の間を利用するようです。)

ちなみにクレジットカード払いのように後払いのケースでは、
CLV = 客のサービス継続期間 × (対象期間での支払い - 対象期間での顧客維持コスト) × (retention rate)/(1 +  discount rate - retention rate)


さて、 CLV を計算できることで下記のようなマーケティングのアクションや解析に繋げることができます。

・顧客獲得のためのマーケティング予算の策定
・ユーザー獲得チャネル毎にCLVを求めることで、有効なユーザー獲得チャネルの把握
・マーケティングキャンペーンの検証
etc...

他にも色々とありますが、CLV 計算をベースに過去・未来のマーケティングアクションに繋げることがでるので、必ず計算すべき値です!



余談ですが、、、一月毎の更新のサブスクビジネスの場合、0ケ月のユーザー数をベースにして cohort 毎の retention rate を計算し平均をとってみたり、

無題のプレゼンテーション

グラフは下記のようになります。

画像2

ある Cohort に対して毎月 retention rate を計算したり(何を行っているかと言うと下記のようなユーザ推移に対してこの cohort の毎月 retention rateを計算)、

無題のプレゼンテーションのコピー

つまりグラフにすると下記のようになります。

画像4

となり、一体どの retention rate を使えばいいのかと、、、悩むかなと。。。(私は US にてどちらを使うべきか悩みました。。。)
どこかで、この辺りの考え方をノートにできたらと思っております。



□過去のマーケティング関連記事
第1回 マーケティングデータ解析についてまとめてみた!(マーケティングの考え方編)
第2回 マーケティングデータ解析についてまとめてみた!(データ活用のステップ)
第3回 マーケティングデータ解析について纏めてみた!(ブランド解析編)



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NLPエンジニアとしてキャリアをスタートし、シリコンバレーのスタートアップにて業務。 現在CVCにてシリコンバレーのように日本のスタートアップを盛り上げられないか奮闘中。 #自分の学びをシェアしていきます。 #記載内容は所属団体の見解ではございません。

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