顧客生涯価値（CLV）でセグメントする方法

このページで学べること

顧客生涯価値（顧客生涯価値）セグメントを作成し、重要な顧客生涯価値情報をエクスポートする方法について説明します。顧客生涯価値は Klaviyo の 予測分析 の一部であり、セグメンテーションで使用できる強力なツールです。これは、顧客が時間の経過とともにブランドから購入する金額の合計（過去と予測の両方）です。顧客生涯価値セグメントを使用すると、この金額に基づいて顧客をグループ化し、関連性の高いコンテンツを送信したり、セグメントベースのフローをトリガーしたりできます。たとえば、過去の顧客生涯価値を使用して VIP 向けのウェルカムフローを構築したり、予測顧客生涯価値を使用して、1 年のコースで一定額を支出する可能性が高い顧客にターゲットを絞ったキャンペーンを送信したりできます。

始める前に

顧客生涯価値セグメントを作成

利用可能な顧客生涯価値プロパティ（例：過去、予測、合計の顧客生涯価値）のいずれかに基づいてセグメントを作成するには、ユーザーに関する予測分析条件を使用します。次に、希望するメトリックと値を選択してください。

例

たとえば、顧客の平均注文額が $ 15 前後だとします。次回購入を促すために、割引を提供してこの平均注文額に達しにくい顧客をターゲットにすることを検討するとよいでしょう。

これを行うには、支出が $ 5 を超えないと予測される顧客のセグメントを作成し、割引キャンペーンまたはフロー（winback や再エンゲージメントキャンペーンに類似）でターゲットにします。メールでターゲット設定する場合は、次の条件を含めることをおすすめします：

• メインのメールリスト（この場合はニュースレターのリスト）に属しています
• エンゲージメントありの購読者に送信できるように、一定期間内にメールを開封していること（以下の例では、期間は直近 90 日間です）

顧客生涯価値セグメントをエクスポート

顧客生涯価値データをエクスポートすると、顧客のさまざまなグループの行動をさらに分析して予測できます。顧客生涯価値と予測分析の値に加えて、「チャーン リスク予測」をエクスポートできるようになります。チャーン リスクは、0～1 の数値として CSV にエクスポートされます。たとえば 0.45 は、チャーン リスクが 45％であることを示します。

単発購入者が多い場合、平均チャーンリスクが高い可能性があります。平均チャーンリスクを下げるには、初回購入後に顧客を維持することにマーケティング活動を集中させるとよいでしょう。上記の例で説明したように、Klaviyo の顧客生涯価値の予測メトリックを使用して、再購入の可能性が低い人を特定できます。

このデータを CSV としてエクスポートすると、独自の分析を実行できるようになります。関心を持つ可能性のある計算には、次のようなものがあります：

• 平均顧客生涯価値
  Historic CLV と Total CLV を平均することで、セグメントの平均顧客価値を算出できます。
• セグメントの将来の支出を予測する
  セグメントの全メンバーの予測顧客生涯価値を合計すると、翌年にこのセグメントの顧客から見込まれる収益が算出されます。
• リピート顧客数を推定する
  まず、チャーン リスク予測の値を平均化します。次に、この平均を 1 から差し引きます。結果にセグメント内の人数を掛けます。これにより、再来訪すると予測される顧客数が得られます。

その他のリソース