運営 公開日:2018.01.04

LTV分析の活用とLTV値を上げるための施策

LTV(Life Time Value)とは

LTVは日本語では顧客生涯価値とも言われ、顧客一人当たりがその企業にもたらす平均利益の事を指します。
売り上げベースで指標とされることも、利益ベースでの指標とされることもあるため、言葉のニュアンスによって意味合いが変わってきますが、ここでは利益ベースでのLTVのお話とさせて頂きます。

なぜLTV分析が重要かと言うと、LTV分析では商品の粗利ベースで計算する上限CPAではなく、リピート購入による利益までも踏まえた上での最適な上限CPAを割り出せるので、広告の費用対効果を最大限に伸ばしていくことができるためです。
ただ定期購入など購入や解約の頻度が高い通販業界では特に注目されている数値ですが、逆に不動産などの生涯で一度きりの買い物などにはあまり適さない数値となります。

LTVが高い企業が得られる恩恵

様々なマーケティングデータでも、顧客の企業に対する愛着が高いほど、その企業のLTVは高まる傾向にあります。
その企業でしか提供できないサービスがあったり、他社と比較してその企業の商品が一番優れている、または、たまたま買ったショップの対応がよかったなどの理由で顧客がショップのファンになってくれると、長期間にわたって商品を買い続けてくれるので、必然的にLTVの数値も高くなっていきます。
LTVを伸ばすには、企業努力として既存顧客へのブランディングやサービスの対応力、商品力の改善と、既存顧客にストレスを感じさせない配慮が重要になってきます。

LTV分析によって何が得られるか

結論から言うと、LTVを分析することで得られるのは、一人の新規顧客を獲得するために、いくらまでの費用をかけられるか、という数値です。
現在の顧客の一人当たりの平均売上・利益を把握することで、一人の新規顧客を獲得するにあたって、いくらまでなら広告コストを使ってもその後に利益を確保できるかが見えてきます。
新規顧客の獲得は、既存顧客に比べると圧倒的に費用対効果は悪いですが、長期スパンでみると効率が悪くても、新規顧客を増やしていくことが収益の安定化につながるので、広告の費用対効果の最大化を目指してLTV分析を行っていきます。

LTV数値の算出方法

LTVの数値の出し方というより、定義自体がいくつかありますが、一番わかりやすくて抽出しやすいのは下記の計算方法です。

「商品の平均粗利×平均購入回数」

期間は3ヶ月ごと、半年ごとなどそれぞれに比較してみてください。
また、直近で購入があった会員はについては、対象としては未知数となるので、ある程度期間をさかのぼってデータを抽出しないと、あまり意味のないデータになってしまいます。
また少し脱線しますが、家賃や人件費、配送料なども原価として計算に入れると、ビジネス全体の数字が見えてくるので、それを踏まえた新規獲得の上限CPAを設定している企業もあります。

LTVの数値を高める為に行う事

LTVを高められば利益率が上がるので、より新規獲得に掛けられる広告費の幅が広がり、結果として収益を伸ばしていくことができます。 そのために何を行うと効果的か、3つのポイントをご紹介します。

継続して購入してもらう

LTVの数値をあげるのに一番簡単で重要なのは、継続して購入してくれている優良会員をいかに解約させずに、継続して購入してもらうかにかかっています。
もともと定期購入の会員は解約しにくいですが、毎月の支払いが定着する3か月ほどは解約されやすい期間なので、そのあたりで継続を決定づけるような会員限定キャンペーンをうつなども効果的です。
また、上記の解約率の高くなる期間を見越して、初回購入から解約条件に購入回数の縛りを設けて、じっくり試してくださいというように謳って申し込ませるケースも多くあります。

客単価を高くする

利益を高くするためにはまず顧客一人当たりの購入単価を上げることも重要です。
関連商品とセットのプランを提案したり、まとめ買いや期間限定のお得セールなどで、一人当たりの客単価を底上げし、売り上げアップを図ります。

購入する頻度を高くする

顧客の購入する回数を増やすことで、売り上げアップを図ります。
購入した商品がなくなる少し前を見計らってフォーローメールをすることで、商品が手元にない期間を減らし、それによって解約率も下げること
が出来ます。

LTVはLTV解析ツールで定期的に検証

LTVの数値は常に変動するので、CRMで定期的にデータを抽出して、比較しながら検証していくことで、長期的に改善することが出来ます。 自分で数値の算出を行う場合は集計が少し手間になり、検証が億劫になりがちなので、出来ればLTV分析ツールの導入して、そのデータを活用して改善施策を打つことをお勧めします。

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