고객 생애 가치(CLV) 대시보드 이해하기
학습 내용
맞춤 고객 생애 가치(CLV) 대시보드를 사용해 시간 경과에 따른 각 고객의 구매 행동을 이해하고 예측하는 방법을 알아보세요. 맞춤 고객 생애 가치는 고객의 구매 습관에 대한 인사이트를 제공하며, 여기에는 잠재적인 향후 구매와 예정된 구매에 대한 교차 판매 및 상향 판매 기회가 포함돼요. 또한 맞춤 고객 생애 가치 인사이트를 활용해 특정 고객 세그먼트에 중요한 연중 주요 시기와 이벤트를 중심으로 고객 구매 여정을 더 잘 맞춤화할 수 있어요.
Klaviyo 고급 데이터 플랫폼 및 개인화는 Klaviyo의 표준 마케팅 애플리케이션에 포함되어 있지 않으며, 관련 기능에 액세스하려면 구독이 필요합니다. 청구 가이드로 이동하여 이러한 요금제를 구매하는 방법을 알아보세요.
고객 생애 가치 대시보드를 전략적으로 활용하기
CLV 대시보드는 고객의 구매 행동을 기반으로 고객을 이해하고, 예측하고, 타겟팅하거나 다른 고객의 이탈률을 잠재적으로 완화하는 등 다양한 방식으로 사용할 수 있어요.
아래는 일반적인 사용 사례의 예시예요:
예측 고객 생애 가치 데이터를 사용하기
- 리워드 프로그램
가까운 시일 내에 구매에 더 많은 금액을 지출할 것으로 예상되는 고객을 쿠폰으로 타겟팅하거나 리워드 프로그램에 가입하도록 유도하세요. - 더 높은 가치의 항목 업셀/교차 판매
가까운 시일 내에 구매할 것으로 예상되는 고객을 타겟팅하고, 유사하거나 더 높은 가치의 제품을 제안하세요. - 가치가 낮은 상품을 제공하세요
이탈률이 발생할 수 있는 고객의 경우 특히 예측된 고객 생애 가치 데이터를 활용해 가치가 낮은 상품을 제공하여 구매를 유도하세요.
과거 및 총 고객 생애 가치 데이터 사용
고객이 이미 지출한 금액을 기반으로 리워드를 제공하려면 과거 고객 생애 가치를 사용하세요. 과거 및 예측되는 향후 지출을 기준으로 고객을 타겟팅하려면 총 고객 생애 가치를 사용하세요.
- 일정 금액 이상 구매하는 고객에게 보상 제공
특정 지출 임계값에 도달한 고객을 유도하거나 보상하세요. - 세그먼트 재정의
고객이 특정 지출 기준에 도달하면, 가장 정확한 고객 세그먼트(예: VIP)에 포함되어 있는지 확인해 주세요. 이렇게 하면 해당 행동에 맞는 마케팅 전략과 일치해요.
예상 주문 수 데이터 사용
- 고객이 예측된 주문 수를 초과하도록 유도하세요
특별 혜택, 쿠폰, 무료 증정, 또는 단독 세일로 고객이 이 예상 수치에 도달하거나 이를 초과하도록 유도하세요. - 오퍼 번들링
고객이 예상 주문 수에 도달하거나 이를 초과하면 번들 할인 오퍼를 제공하세요. - 구독 또는 재구매 할인 옵션 제공
구독하거나 향후 주문을 자동 재보충하여 비용을 절감할 수 있는 간편한 옵션을 제공하세요.
다음 주문 예상 날짜 데이터를 사용
- 다음 주문 전에 자동화를 미리 설정해 트리거하세요
예상되는 다음 주문일 며칠 전에 플로우를 만들고 트리거하세요. 추천 또는 신제품 피드를 포함하거나, 구매를 유도하기 위해 할인을 제공할 수도 있어요. - 시간에 민감한 독점 할인을 제공합니다.
특정 일수 이내에 구매할 것으로 예상되는 고객의 경우, 곧 만료되는 본인만 사용할 수 있는 기간 한정 할인을 사용하세요.
고객 생애 가치 데이터로 사용자 지정 지표 사용하기
사용자 지정 지표를 사용하면 비즈니스와 데이터가 작동하는 방식에 맞춘 지표를 만들 수 있어요. 고객 생애 가치 대시보드에서 사용자 지정 지표를 사용하면 비즈니스 모델과 고객이 브랜드와 상호작용하는 방식을 정확하게 반영하는 모든 데이터를 수집하고 있는지 확인할 수 있어요.
고객 생애 가치에 사용할 지표를 선택하려면 대시보드에서 설정을 연 다음 지표 매핑 업데이트를 클릭하세요. 지표 매핑을 변경하면 해당 매핑을 사용하는 다른 보고서에도 영향을 미쳐요.
아래는 일반적인 사용 사례의 예시예요:
- 주문 완료 또는 수익의 모든 소스를 통합
Klaviyo가 아닌 모든 연동, 시스템(예: POS), 데이터 도구의 수익을 통합해 고객의 현재 및 미래 지출을 가장 정확하게 파악할 수 있도록 하세요. - 총 고객 생애 가치 데이터에 포함되는 구독 이벤트를 집계에서 제외
Standard Shopify 연동, WooCommerce 및 BigCommerce는 주문 접수 이벤트에 구독을 자동으로 포함합니다. 커스텀 지표를 설정해 이를 제거하면 일회성 주문만 캡처할 수 있어요. 정기 구독을 포함하지 않고 제품 판매만을 기준으로 고객 행동을 평가하려는 경우에 도움이 될 수 있어요. - 체험판 주문 제외
고객 생애 가치 계산에서는 무료 증정 및 무료 체험판과 같은 $0 주문이 이미 제외돼요. 체험판에 0이 아닌 값이 있는 경우, 사용자 지정 지표를 사용해 해당 주문을 고객 생애 가치에서 제외할 수 있어요. - 온라인 구매 습관에만 집중
Shopify 및 일부 맞춤형 연동 플랫폼을 사용하면 오프라인 소매(POS) 및 전자 상거래 주문이 단일 이벤트(예: Shopify Placed Order 이벤트)로 처리됩니다. 온라인 판매에만 집중할 수 있도록 이러한 POS 이벤트를 제거하는 맞춤형 지표를 만들고 싶을 수 있어요. 특별 온라인 프로모션, 배송 정보, 온라인 전용 제품 등을 대상으로 고객을 타겟팅하려는 경우 도움이 될 수 있어요.
대시보드로 이동하기
고객 생애 가치 대시보드는 Personalization 및 Klaviyo 고급 데이터 플랫폼 고객 모두에게 Personalization 아래에 있어요.
개인화 > 예측 모델(으)로 이동해 주세요.
여기에서는 현재 사용 중인 데이터 모델이 적용된 기본 대시보드가 표시되며, 이어서 특정 고객 생애 가치(CLV) 속성을 사용하는 세그먼트, 플로우, 예정된 캠페인, 폼이 표시돼요.
아직 고객 생애 가치(고객 생애 가치) 대시보드를 설정하지 않았거나 편집하려면 대시보드 구축 및 맞춤 설정 가이드를 확인해 주세요. 구매 기록이 충분하지 않음이 표시되면 해당 가이드에서 대시보드 요구 사항을 확인해 주세요.
속성 및 정의
세그먼트, 캠페인, 플로우, 양식 카드에는 고객 생애 가치 속성 열이 있어 어떤 속성을 사용하는지 표시해요. Klaviyo는 구매 데이터에서 이러한 값을 계산해요. 세그먼트 정의에서 프로필을 선택하는 데 사용하는 속성과 값을 선택해요.
세그먼트에서 고객 생애 가치(CLV) 속성을 설정하는 방법에 대한 자세한 내용은 예측 분석 가이드를 확인해 주세요.
고객 생애 가치 속성은 다음 옵션 중 하나로 표시돼요:
- 예측 고객 생애 가치
특정 고객이 예측 기간 동안 얼마나 많은 금액을 지출할지에 대한 예측입니다. - 과거 고객 생애 가치
환불 및 반품을 고려했을 때, 한 개인이 이전에 했던 모든 주문의 총 가치예요. - 총 고객 생애 가치
과거 고객 생애 가치와 예측 고객 생애 가치의 합계입니다. - 예측 주문 수
특정 고객이 예측 기간 동안 완료할 것으로 예상되는 주문 수에 대한 예측이에요. - 과거 주문 수
환불 및 반품을 고려하여, 개인이 이전에 진행한 모든 주문의 총수예요. - 평균 주문 금액
특정 고객의 주문에 대한 예상 평균 금액입니다. - 주문 간 평균 일수
고객의 각 주문 사이 평균 일수입니다. - 이탈률 위험 예측
고객이 다시 구매하지 않을 것으로 예측되는 확률입니다. - 다음 주문 예상 날짜
고객의 다음 주문을 예상한 날짜예요.
대시보드에서 카드 검토하기
현재 모델 카드
대시보드 상단에는 과거 날짜 범위, 예측 날짜 범위, 마지막 업데이트 정보가 표시돼요.
최근에 예측 시간 범위 설정을 업데이트한 경우, 고객 생애 가치 세그먼트 업데이트가 완료되는 데 최대 2시간이 걸릴 수 있다는 안내가 표시돼요.
이 용어는 다음을 의미해요:
- 과거 날짜 범위
고객 생애 가치를 가져와 분석할 수 있는 기간(일수)을 의미합니다. 예를 들어 과거 날짜 범위가 1,500일이면 지난 1,500일의 고객 생애 가치를 분석할 수 있어요. - 예측 날짜 범위
Klaviyo가 고객의 구매 행동 또는 고객 생애 가치를 예측할 수 있는 다가오는 기간입니다. 예를 들어 예측 날짜 범위가 90일이면, Klaviyo는 향후 90일 동안의 잠재 구매 또는 고객 생애 가치를 표시해요. - 마지막 업데이트
대시보드가 계정의 사용자를 통해 마지막으로 업데이트되거나 변경된 시간을 의미합니다. 이 카드 하단에는 5개의 예시 프로필과 데이터 섹션이 있어요. 이 프로필은 자체 세그먼트와 리스트의 프로필이며, 구매 습관을 기반으로 Klaviyo가 각 프로필의 고객 생애 가치를 결정하는 방식을 모델링하기 위한 것입니다.
프로필은 자동으로 미리 선택되며 변경할 수 없습니다. 하지만 매주 업데이트됩니다.
Klaviyo에서는 예시를 가져오기 위해 항상 다음 구매 데이터를 사용해요:
- 프로필 예시 #1: 주문을 3회 이상 했고 지난 90일 이내에 마지막 주문을 했어요.
- 프로필 예시 #2: 주문 2건을 완료했으며 지난 90일 이내에 마지막 주문을 했습니다.
- 프로필 예시 #3: 주문을 1회 했고, 마지막 주문이 지난 60일 이내에 있었어요.
- 프로필 예시 #4: 주문을 3회 이상 했지만, 마지막 주문이 180일이 지난 후에 이루어졌어요.
- 프로필 예시 #5: 주문을 1회 했지만, 마지막 주문은 60일이 지난 후에 이루어졌어요.
고객 생애 가치를 사용하는 세그먼트 카드
고객 생애 가치 카드를 사용하는 세그먼트는 예측 분석 정의를 사용해 특정 고객 생애 가치 속성별로 모든 세그먼트를 표시해요. 이 정보를 활용해 마케팅 전략과 가장 잘 맞는 세그먼트와 속성에 노력을 집중할 수 있어요.
고객 생애 가치 속성을 사용하는 세그먼트가 없으면, 최소 1개를 만들기 전까지 이 표는 비어 있는 것으로 표시됩니다.
표에는 다음이 포함돼요:
- 세그먼트 이름
- 해당 세그먼트의 총 프로필 수.
- 세그먼트에 사용된 특정 고객 생애 가치 속성(예: 과거 주문 수).
- 세그먼트가 마지막으로 업데이트되거나 조정된 시점입니다.
적용 가능한 열 옆의 화살표를 사용해 이름, 총 프로필 수 또는 세그먼트가 마지막으로 업데이트된 시점을 기준으로 정렬할 수도 있어요.
더 중요한 점은, 세그먼트 이름 열에서 어떤 세그먼트든 클릭하면 특정 고객 생애 가치 속성에 해당하는 모든 프로필을 확인할 수 있다는 거예요. 그런 다음 마케팅 전략에서 이러한 프로필과 이 속성을 어떻게 활용할지 결정할 수 있어요.
세그먼트 정의 편집 및 검토
세그먼트 페이지에서 정의 편집을 클릭하고 조건을 조정한 다음, 변경 사항을 저장하려면 세그먼트 업데이트를 클릭해 주세요.
새 세그먼트 만들기
카드 오른쪽 상단의 생성 버튼을 클릭하면 세그먼트 빌더로 이동해요. 여기에서 고객 생애 가치 속성과 예측 분석 정의를 사용하는 새 세그먼트를 만들 수 있어요. 개인에 대한 예측 분석을 선택하고, 속성과 비교 값을 고른 다음, 세그먼트의 이름을 지정하고 정의한 후 세그먼트 생성을 클릭하세요.
고객 생애 가치 카드를 사용하는 향후 캠페인
고객 생애 가치 카드의 예정된 캠페인 섹션에는 예측 분석 정의를 사용하는 세그먼트를 포함하거나 제외하는 예약됨 또는 전송 중인 캠페인(이메일, SMS 또는 푸시)이 표시돼요. 고객 생애 가치 속성 열에는 해당 세그먼트에서 사용하는 속성이 표시돼요. 이러한 인사이트를 통해 어떤 예정된 전송이 고객 생애 가치 기반 오디언스를 사용하는지 모니터링할 수 있어요.
고객 생애 가치 속성을 사용하는 세그먼트를 포함하거나 제외하는 예약됨 또는 전송 중인 캠페인이 없으면 이 표는 비어 있어요. 초안 캠페인은 여기에 표시되지 않아요.
표에는 다음이 포함돼요:
- 아래에 안내된 고객 생애 가치(CLV) 정의를 사용해 포함 또는 제외된 세그먼트가 반영된 캠페인 이름
- 캠페인 상태(예약됨 또는 발송 중)
- 사용되는 메시지 유형(이메일, SMS 또는 푸시)
- 캠페인에 있는 구체적인 고객 생애 가치 속성(예: 과거 주문 횟수, 예측 고객 생애 가치 등)
- 캠페인이 전송을 시작하도록 예약된 경우
또한 적용 가능한 열 옆의 화살표를 사용해 캠페인 이름, 상태, 유형 또는 예약된 날짜별로 정렬할 수 있어요.
캠페인 이름 열에서 캠페인을 클릭해 주세요. 예약된 캠페인은 예약된 캠페인 페이지를 열며, 여기에는 일시 중지 및 편집 및 재예약 컨트롤이 포함됩니다. 전송 중인 캠페인은 보고 개요를 엽니다.
새 캠페인 만들기
카드 오른쪽 상단의 만들기 버튼을 클릭하면 캠페인 페이지로 이동해요. 캠페인 만들기를 클릭해 새 캠페인을 시작한 다음, 대상에 대한 예측 분석 정의를 사용하는 세그먼트를 선택해요.
고객 생애 가치 카드가 있는 플로우
고객 생애 가치 카드가 사용되는 플로우는 세그먼트 트리거, 프로필 필터 또는 조건부 분할에서 고객 생애 가치 속성을 사용하는 플로우를 표시해요. 또한 다음 주문 예상일에 의해 트리거되는 플로우도 포함돼요. 이러한 플로우를 검토하여 예측 분석이 마케팅 전략을 어떤 방식으로 지원하는지 확인할 수 있어요.
고객 생애 가치 속성이 포함된 플로우가 하나도 없으면, 최소 1개가 생길 때까지 이 표는 비어 있는 상태로 표시돼요.
표에는 다음이 포함됩니다:
- 플로우 이름(해당하는 경우 아래에 표시된 고객 생애 가치 세그먼트 트리거 포함)
- 플로우 상태(라이브, 수동 또는 초안)
- 플로우에 포함된 메시지 유형(이메일, SMS 또는 푸시)
- 플로우의 특정 고객 생애 가치 속성(예: 과거 주문 수, 예측된 고객 생애 가치 등)
- 플로우를 마지막으로 업데이트하거나 조정한 시점
해당 열 옆에 있는 화살표를 사용해 이름, 상태 또는 플로우가 마지막으로 업데이트된 시점을 기준으로 정렬할 수도 있어요.
플로우 이름 열에서 플로우 중 하나를 클릭하면 해당 플로우의 빌더 보기로 이동해요. 그런 다음 마케팅 전략의 일부로 이 플로우를 어떻게 사용하거나 조정할지 결정할 수 있어요.
새 플로우 생성
카드 오른쪽 상단의 생성 버튼을 클릭하면 플로우 라이브러리로 이동해요. 여기에서 고객 생애 가치 속성과 예측 분석 정의를 사용하는 새 플로우를 만들 수 있어요.
고객 생애 가치 카드를 사용하는 양식
고객 생애 가치 카드를 사용하는 양식에는 고객 생애 가치 속성을 사용해 세그먼트에 있는 방문자를 타겟팅하거나 제외하는 라이브 양식이 표시돼요. 고객 생애 가치 속성 열에는 해당 세그먼트의 예측 분석 조건이 표시돼요.
고객 생애 가치 속성을 사용해 세그먼트를 타겟팅하거나 제외하는 라이브 양식이 하나도 없으면 이 표는 비어 있게 돼요. 양식을 초안으로 만들어도 여기에 표시되지는 않아요.
표에는 다음이 포함됩니다:
- 아래에 타겟팅 또는 제외된 고객 생애 가치 세그먼트가 표시된 양식 이름
- 양식 상태(라이브)
- 양식 유형(팝업, 플라이아웃, 임베드 또는 전체 페이지)
- 타겟팅하거나 제외한 세그먼트에 포함된 특정 고객 생애 가치 속성(예: 과거 주문 횟수, 예측 고객 생애 가치 등)
표 상단의 화살표를 사용해 이름 또는 양식 유형별로 정렬할 수도 있어요.
양식 이름 열에서 어떤 양식이든 클릭하면 해당 양식의 분석과 편집 화면을 볼 수 있어요. 그런 다음 마케팅 전략의 일부로 이 양식을 조정하도록 선택할 수 있어요.
새 양식 만들기
카드 오른쪽 상단의 만들기 버튼을 클릭하면 양식 라이브러리로 이동해요. 이 카드에 새 양식이 표시되게 하려면 고객 생애 가치 속성을 사용하는 세그먼트를 타겟팅하거나 제외한 다음, 양식을 게시해 주세요.
추가 자료
- How to build a customer lifetime value (CLV) dashboard
Learn how to build and set up the custom customer lifetime value (CLV) dashboard to understand and predict each of your customers’ purchasing behaviors over time. Custom CLV provides insights into your customers’ buying habits, including potential future purchases and opportunities for cross-selling and up-selling for impending purchases.
- 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.
- 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.