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（CLV）セグメントの作成方法と、CLVに関する主要な情報をエクスポートする方法を確認します。CLVはKlaviyoの予測分析の一部であり、セグメンテーションで活用できる強力なツールです。これは、過去および予測の両方を含め、顧客が時間の経過とともにブランドから購入する合計金額です。CLV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できるため、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CLV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CLVを使用して、アカウントの予測期間中に一定額を支出する可能性が高い顧客へ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

予測顧客生涯価値は、デフォルトで今後365日間を対象とします。パーソナライゼーションとアドバンストKlaviyoデータプラットフォームにはカスタム顧客生涯価値が含まれており、この期間を変更できます。カスタマイズした場合は、セグメントの作成やエクスポートの分析を行う際に、保存済みの予測期間を使用してください。顧客生涯価値の予測期間をカスタマイズする方法をご覧ください。

顧客生涯価値セグメントを作成

1. [オーディエンス] > [リスト & セグメント] に移動します。
2. [作成] > [セグメント]を選択します。
3. セグメント名を入力してください。命名ダイアログが開いた場合は、そのダイアログでセグメントを作成をクリックして、セグメントビルダーを開いてください。
4. 予測分析データを選択し、過去の顧客生涯価値、予測顧客生涯価値、または合計顧客生涯価値を選択します。使用する比較条件と値を設定します。
5. 以下の例にあるメールのターゲティング条件など、必要に応じて他の条件も追加してください。
6. 定義を保存し、一致するプロファイルでセグメントを生成するには、セグメントを作成をクリックしてください。

例

たとえば、顧客の平均注文額が$ 15前後だとします。予測期間における予測総支出額が低い顧客には、次回の購入を促すために割引を提供するとよい場合があります。

たとえば、予測顧客生涯価値 > 最大値 > 5を使用してセグメントを作成します。これにより、予測期間中の支出が$ 5以下と予測される顧客がグループ化されます。再購入促進やリエンゲージメントキャンペーンと同様に、割引キャンペーンまたはフロー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、顧客生涯価値の条件を、以下の条件とANDで組み合わせます。

• メールマーケティングを受信でき、購読しています。マーケティング受信の可否を使用し、受信可、メールマーケティング、および購読のサブスクリプションフィルターを設定します。
• 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
• 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）。Apple Mailプライバシー保護により開封が自動的に記録される場合があるため、開封が常にエンゲージメントを示すとは限りません。

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のエクスポートを行うと、顧客の異なるグループの行動をさらに分析して予測できるようになります。エクスポートフィールドにチャーンリスク予測が表示される場合は、それを選択してCSVにチャーンリスクを含めてください。チャーンリスクは、0から1までの数値としてエクスポートされます。たとえば、0.45は45％のチャーンリスクに相当します。

セグメントをエクスポートするには、プロファイルをエクスポートする権限が必要です。オーナー、管理者、アナリストのロールには、この権限が含まれています。

1. [オーディエンス] > [リスト & セグメント]に移動し、顧客生涯価値セグメントを開きます。
2. セグメントを管理 > CSVにエクスポートを選択してください。
3. 過去の顧客生涯価値、予測顧客生涯価値、顧客生涯価値の合計など、分析したいフィールドを選択してください。
4. [エクスポート開始]をクリックしてください。エクスポートが完了するとCSVがダウンロードされます。

単発購入者が多い場合、平均的な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、初回購入後の顧客維持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とおり、Klaviyoの予測顧客生涯価値メトリックを使用すると、リテンションキャンペーン向けに予測支出額が低い顧客を特定できます。

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
  セグメント全体の履歴顧客生涯価値列を平均して、過去の顧客価値の平均を算出します。顧客生涯価値（合計）列を個別に平均して、顧客価値の合計の平均を算出します。
• セグメントの将来の支出を予測する
  セグメント内のすべてのメンバーの予測顧客生涯価値を合計して、アカウントの予測期間における合計支出額を推定します。期間をカスタマイズしていない場合、これは次の365日間です。
• リピート顧客数を推定する
  チャーンリスク予測の値があるプロファイルについて、それらの値を平均し、その平均を1から差し引きます。結果に、その平均に含まれるプロファイル数を掛けて、リピートが予測される人数を推定します。チャーン予測が空白のプロファイルは、平均とカウントの両方から除外します。

その他のリソース