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リテンション率の計算により、顧客基盤のロイヤルティの高さや、購入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得られます。リテンション率では、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

2つのセグメントを使用してリテンション率を計算する手順は3つあります。この例では、「昨年」は前の暦年ではなく、365~730日前の期間を指します。最近の購入期間は過去182日間、つまり約6か月です。

  • 365~730日前に購入し、かつ過去182日以内にも購入した顧客のセグメントを作成して
  • 365~730日前に購入したすべての顧客のセグメントを作成してください
  • 最初のセグメントのプロファイル数を2番目のセグメントのプロファイル数で割り、その後100を掛けます。

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。

開始する前に、両方の購入ウィンドウで注文データがKlaviyoに同期されていることを確認してください。両方のセグメントで、同じ外部連携の同じ注文の確定メトリックを使用してください。

各セグメントを開始するには、[オーディエンス] > [リスト・セグメント]に移動し、[作成] > [セグメント]を選択します。名前パネルが開いた場合は、名前を入力し、[セグメントを作成]をクリックしてビルダーを開きます。それ以外の場合は、ビルダーで名前を入力します。

1. 365~730日前に購入し、かつ直近182日以内にも再度購入した顧客のセグメントを作成します。各条件で顧客行動履歴(実行・未実行)を選択し、条件をANDで結合します:

  • 注文の確定 > 1回以上 > 365~730日前
  • 注文の確定 > 少なくとも1回 > 過去182日

セグメントを作成をクリックして、最初のセグメントを保存します。これらは、両方の期間に購入したリピート顧客です。

Example segment with profiles that have placed at least one order in last 365 to 730 days and placed order within last 182 days
Example segment with profiles that have placed at least one order in last 365 to 730 days and placed order within last 182 days
これらの顧客は繰り返し購入しただけでなく、長期にわたって購入しました。セグメントに過去 6 か月の条件を追加しない場合、初回購入の直後に 2 回目を購入し、その後ストアに戻ってこなかった顧客が含まれるリスクがあります。期間は任意にカスタマイズできますが、月次の期間を使用すると、顧客ロイヤルティを時間の経過とともによりよく理解できることに留意してください。2. 次に作成する 2 つ目のセグメントには、昨年(365~730 日前)に購入した顧客のみが含まれます。これにより、過去 6 か月以内に再購入した人を含める条件が除外されるため、昨年の購入者全体を確認できます。このセグメントの例を以下に示します。

2つ目のセグメントでは、顧客行動履歴(実行・未実行) > 注文の確定 > 少なくとも1回 > 365~730日前を使用します。購入メトリックと、より前の期間は1つ目のセグメントと同じにし、直近の購入条件は除外します。[セグメントを作成] をクリックして保存します。

Example segment with profiles that placed order at least once between 365 and 730 days
Example segment with profiles that placed order at least once between 365 and 730 days

3. 両方のセグメントの作成が完了するまでお待ちください。オーディエンス > リストとセグメントに戻り、同じタイミングで各セグメントのメンバー数を記録します。この数式では、注文数ではなく各セグメントのプロファイル数を使用します。

リテンション率(%)=(最初のセグメントのプロファイル÷2番目のセグメントのプロファイル)×100

2つ目のセグメントにプロファイルが0件の場合、これらの購入期間のリテンション率を計算できません。続行する前に、注文データとセグメント条件を確認してください。

Retention rate calculation for segments with segment 1 divided by segment 2 multiplied by 100
Retention rate calculation for segments with segment 1 divided by segment 2 multiplied by 100

たとえば、1つ目のセグメントに2,500件のプロファイルがあり、2つ目に10,000件ある場合、計算式は(2,500 ÷ 10,000)× 100 = 25%です。これは、365~730日前に購入した顧客の25%が、過去182日以内にも購入したことを意味します。

Retention rate calculation example of 2,500 divided by 10,000 multiplied by 100 to equal 25%
Retention rate calculation example of 2,500 divided by 10,000 multiplied by 100 to equal 25%

その他のリソース

  • 平均注文額(平均注文額)を計算する方法

    平均注文額(平均注文額)またはコンバージョン(注文)の合計金額(コンバージョン(発生した注文)の件数で割った値)の算出方法をご覧ください。平均注文額(平均注文額)を算出すると、セグメントに条件を追加して高価値または低価値の顧客をターゲットにしたい場合に役立ちます。

  • 顧客生涯価値(CLV)でセグメントする方法

    顧客生涯価値(CLV)セグメントを作成し、主要な CLV 情報をエクスポートする方法をご覧ください。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となります。これは、過去分と予測分の両方を含め、顧客が時間の経過とともにブランドから購入する合計額です。顧客生涯価値セグメントでは、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、セグメントベースのフローをトリガーできます。たとえば、過去の顧客生涯価値を使用して VIP ウェルカムフローを作成したり、予測顧客生涯価値を使用して、1 年の間に特定の金額を支出する可能性が高い顧客にターゲットキャンペーンを送信したりできます。

  • 受信者あたりの売上の計算方法

    受信者あたりの売上(リピート購入率)を計算する方法と、各マーケティング チャネルのパフォーマンスを把握する方法について説明します。リピート購入率は、キャンペーンまたはフローの成功度を判断するのに役立ち、個々のチャネルのパフォーマンスや成長機会を確認するための優れた方法です。

  • Klaviyo の予測分析を理解する

    アカウントに表示されるさまざまな予測分析データの種類、Klaviyo による計算方法、そしてこのデータの活用ガイドラインについて詳しく説明します。

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