リテンション率の算出方法
このページで学べること
リテンション率の計算は、顧客ベースのロイヤルティの高さや、購買行動を増やすために改善が必要な点について有用なインサイトを提供します。リテンション率は、直近の顧客が誰かを把握するだけではなく、一定の期間内の購入を考慮して長期的な顧客行動を測定します。
定着率を計算する
リテンション率を算出するには、3 つの手順を行う必要があります。
- 昨年に購入し、かつ過去 6 か月以内にも購入した顧客のセグメントを作成
- 昨年ストアで購入した顧客のセグメントを作成する
- 算出
上記の期間がビジネスモデルに合わない場合は、独自のカスタム期間を作成できます。たとえば、サブスクリプション ビジネスの場合、顧客の購入タイムラインに最も適した形で、このタイムラインに合わせることができます。
1. 昨年（365～730 日前）にストアで購入し、さらに最近（例：過去 6 か月）にも購入した顧客のセグメントを作成します。これらは過去 1 年間のリピート顧客です。このセグメントの例を以下に示します。
3. 2 つのセグメントの準備ができたら、リテンション率の計算を開始できます。リテンション率には、以下の式を使用します：
たとえば、最初のセグメント（昨年と直近 6 か月の両方で購入した人）が含むプロファイル数が 2,500 で、昨年購入したプロファイルの総数が 10,000 だった場合です。式は次のとおりです。
その他のリソース
- How to calculate average order value (AOV)
Learn how to calculate your average order (AOV) or the total monetary value of your conversions (orders) divided by the number of conversions (orders that took place). Calculating your average order value (AOV) can be helpful when you want to add a condition to your segments to target high value or low value customers.
- How to segment by customer lifetime value (CLV)
Learn how to create a customer lifetime value (CLV) segment and export any key CLV information. CLV is part of Klaviyo's predictive analytics and can be a powerful tool to use in segmentation. It is the total amount, both past and predicted, that a customer will purchase from your brand over time. CLV segments allow you to group customers based on this amount so that you can send them relevant content and trigger segment-based flows. For example, you can use historic CLV to build a VIP welcome flow or use predicted CLV to send targeted campaigns to customers who will likely spend a certain amount over the course of a year.
- How to calculate revenue per recipient
Learn how to calculate revenue per recipient (RPR) and understand how each of your marketing channels is performing. RPR helps you to determine the success of a campaign or flow and is a great way to review individual channel performance and opportunities for growth.
- Understanding Klaviyo's predictive analytics
Learn more about the different types of predictive analytics data displayed in your account, the various ways Klaviyo computes this, and guidelines for how you can utilize this data.