고객 생애 가치(CLV)별로 세그먼트하는 방법

학습 내용

고객 생애 가치(CLV) 세그먼트를 만들고 주요 CLV 정보를 내보내는 방법을 알아보세요. 고객 생애 가치는 Klaviyo의 예측 분석의 일부이며, 세분화에서 유용하게 활용할 수 있어요. 이는 시간이 지남에 따라 고객이 브랜드에서 구매할 총금액(과거 및 예측 금액 포함)입니다. 고객 생애 가치 세그먼트를 사용하면 이 금액을 기준으로 고객을 그룹화하여 관련 콘텐츠를 보내고 세그먼트 기반 플로우를 트리거할 수 있어요. 예를 들어, 과거 고객 생애 가치를 사용해 VIP 환영 이메일 플로우를 구축하거나 예측 고객 생애 가치를 사용해 1년 교육 코스 동안 일정 금액을 지출할 가능성이 높은 고객에게 타겟 캠페인을 보낼 수 있어요.

시작하기 전에 알아야 할 것

고객 생애 가치 세그먼트 만들기

사용 가능한 고객 생애 가치 속성(즉, 과거, 예측, 총 고객 생애 가치) 중 어떤 항목을 기반으로 세그먼트를 만들려면 Predictive analytics about someone 조건을 사용하세요. 그런 다음 원하는 지표와 값을 선택합니다.

예시

예를 들어 고객의 평균 주문 금액이 약 $15라고 해볼게요. 이 평균 주문 금액에 도달할 가능성이 낮은 고객을 할인으로 타겟팅해 다음 구매로 유도할 수 있어요.

이를 위해 $5 이하로 지출할 것으로 예측되는 고객 세그먼트를 만들고, 할인 캠페인 또는 플로우로 타겟팅해 보세요. 재구매 유도 또는 참여 유도 캠페인과 유사한 방식이에요. 이메일로 타겟팅할 때는 다음 조건을 포함하는 것이 좋아요:

• 기본 이메일 리스트(이 경우 뉴스레터 리스트)에 속해 있어요.
• 참여도가 높은 구독자에게 전송할 수 있도록 일정 기간 내에 이메일을 열어본 적이 있어야 합니다(아래 예시에서는 기간이 최근 90일입니다).

고객 생애 가치 세그먼트 내보내기

고객 생애 가치 데이터 내보내기를 사용하면 고객 그룹별 행동을 더 자세히 분석하고 예측할 수 있어요. 고객 생애 가치 및 예측 분석 값 외에도 이탈률 위험 예측을 내보낼 수 있어요. 이탈률 위험은 CSV에서 0과 1 사이의 숫자로 내보내져요. 예를 들어 0.45는 45% 이탈률 위험에 해당해요.

일회성 구매자가 많으면 평균 이탈률 위험이 높을 수 있어요. 평균 이탈률 위험을 낮추려면 첫 구매 후 고객을 유지하는 데 마케팅 노력을 집중하는 것이 좋을 수 있어요. 위 예시에서 설명한 대로 Klaviyo의 예측 고객 생애 가치 지표를 사용해 재구매 가능성이 낮은 사람을 식별할 수 있어요.

이 데이터를 CSV로 내보내면 자체 분석을 실행할 수 있어요. 관심 있을 수 있는 계산에는 다음이 포함돼요:

• 평균 고객 생애 가치
  Historic CLV와 Total CLV의 평균을 내서 세그먼트의 평균 고객 가치를 계산할 수 있어요.
• 세그먼트의 향후 지출 예측
  세그먼트의 모든 구성원의 예측 고객 생애 가치를 합산하면, 향후 1년 동안 이 세그먼트의 고객에게서 예상되는 수익을 확인할 수 있어요.
• 재구매 고객 수 추정
  먼저 이탈률 위험 예측의 값을 평균 내세요. 그런 다음 이 평균을 1에서 빼세요. 결과에 세그먼트의 사람 수를 곱하세요. 그러면 재방문할 것으로 예측되는 고객 수가 나와요.

추가 자료