학습 내용
고객 생애 가치(CLV) 세그먼트를 생성하고 주요 CLV 정보를 내보내는 방법을 알아보세요. CLV는 클라비요의 예측 분석의 일부이며 세분화에 사용할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 고객이 시간이 지남에 따라 브랜드에서 구매할 것으로 예상되는 과거 및 예상 총액입니다. CLV 세그먼트를 사용하면 이 금액을 기준으로 고객을 그룹화하여 관련 콘텐츠를 전송하고 세그먼트 기반 플로우를 트리거할 수 있습니다. 예를 들어, 과거 CLV를 사용하여 VIP 환영 흐름을 구축하거나 예측 CLV를 사용하여 1년 동안 특정 금액을 지출할 가능성이 높은 고객에게 타겟팅된 캠페인을 보낼 수 있습니다.
시작하기 전 안내 사항시작하기 전 안내 사항
CLV를 기준으로 세분화할 수 있는 경우는 다음과 같은 경우에만 가능합니다:
- 최소 500명의 고객이 주문했습니다. 이는 활성 프로필이 아니라 실제로 비즈니스를 통해 구매한 사람의 수를 나타냅니다. 이 섹션이 프로필에 있지만 비어 있으면 예측을 할 수 있을 만큼 해당 개인에 대한 데이터가 충분하지 않다는 의미입니다.
- 전자상거래 통합이 있는 경우(예 Shopify, BigCommerce, Magento) 또는 API를 사용하여 주문을 전송합니다.
- 180일 이상의 주문 내역이 있고 최근 30일 이내에 주문한 내역이 있어야 합니다.
- 3개 이상 주문한 고객이 최소 몇 명 있습니다.
CLV 세그먼트 만들기
사용 가능한 CLV 속성(예: 기록, 예측 및 총 CLV)을 기반으로 세그먼트를 만들려면 사용자 조건에 대한 예측 애널리틱스를 사용합니다. 그런 다음 원하는 지표와 값을 선택합니다.
예
고객의 평균 주문 금액이 약 $15라고 가정해 보겠습니다. 이 평균 주문 금액에 도달할 가능성이 낮은 고객을 대상으로 할인을 제공하여 다음 구매로 유도할 수 있습니다.
이를 달성하려면 5달러 이하로 지출할 것으로 예상되는 고객 세그먼트를 생성하고 윈백 또는 재참여 캠페인과 유사한 할인 캠페인 또는 흐름을 통해 이들을 타겟팅하세요. 이메일을 통해 타겟팅할 때는 다음 조건을 포함해야 합니다:
- 이들은 기본 이메일 목록(이 경우 뉴스레터 목록)에 속합니다.
- 참여도가 높은 구독자에게 이메일을 보낼 수 있도록 지정된 시간 내에 이메일을 열어보았습니다(아래 예에서 타임라인은 지난 90일입니다).
CLV 세그먼트 내보내기
CLV 데이터를 내보내면 다양한 고객 그룹의 행동을 추가로 분석하고 예측할 수 있습니다. CLV 및 예측 분석 값 외에도 이탈 위험 예측을 내보낼 수 있습니다. 이탈 위험은 0에서 1 사이의 숫자로 CSV로 내보내집니다. 예를 들어 0.45는 45%의 이탈 위험에 해당합니다.
일회성 구매자가 많은 경우 평균 이탈 위험이 높을 수 있습니다. 평균 이탈 위험을 낮추려면 첫 구매 후 고객을 유지하는 데 마케팅 노력을 집중하는 것이 좋습니다. 위의 예시에서 설명한 것처럼 클라비요의 예측 CLV 지표를 사용하여 재구매 가능성이 낮은 고객을 식별할 수 있습니다.
이 데이터를 CSV로 내보내면 자체 분석을 실행할 수 있습니다. 관심을 가질 만한 몇 가지 계산은 다음과 같습니다:
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평균 고객 생애 가치
과거 고객 생애 가치와 총 고객 생애 가치의 평균을 구하여 세그먼트의 평균 고객사 가치를 계산할 수 있습니다. -
세그먼트의 미래 지출 예측
세그먼트의 모든 회원의 예상 고객 생애 가치를 합하면 이 세그먼트의 내년도 고객사로부터 예상되는 수익을 얻을 수 있습니다. -
재방문 고객사 수 추정
먼저, 이탈 위험 예측 값의 평균을 구합니다. 그런 다음 이 평균을 1에서 뺀 다음 결과에 세그먼트의 사용자 수를 곱합니다. 이렇게 하면 재방문할 것으로 예상되는 고객사 수가 산출됩니다.