고객 생애 가치(CLV)별로 세그먼트하는 방법

학습 내용

고객 생애 가치(고객 생애 가치) 세그먼트를 만드는 방법과 주요 고객 생애 가치 정보를 내보내는 방법을 알아보세요. CLV는 Klaviyo의 예측 분석의 일부이며, 세분화에 활용할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있어요. 이는 고객이 시간에 걸쳐 브랜드에서 구매할 과거 및 예측 구매 금액의 총합이에요. 고객 생애 가치 세그먼트를 사용하면 이 금액을 기준으로 고객을 그룹화할 수 있어 관련 콘텐츠를 보낼 수 있고 세그먼트 기반 플로우를 트리거할 수 있어요. 예를 들어, 과거 고객 생애 가치를 사용해 VIP 환영 이메일 플로우를 만들거나, 예측 고객 생애 가치를 사용해 계정의 예측 기간 동안 특정 금액을 지출할 가능성이 높은 고객에게 타겟 캠페인을 보낼 수 있어요.

시작하기 전에 알아야 할 것

예측 고객 생애 가치는 기본적으로 다음 365일을 기준으로 해요. 개인화와 Klaviyo 고급 데이터 플랫폼에는 이 기간을 변경할 수 있는 맞춤 고객 생애 가치가 포함돼요. 맞춤 설정한 경우, 세그먼트를 만들고 내보내기를 분석할 때 저장된 예측 날짜 범위를 사용해 주세요. 고객 생애 가치 예측 기간을 맞춤 설정하는 방법을 알아보세요.

고객 생애 가치 세그먼트 만들기

1. 오디언스 > 목록 및 세그먼트로 이동하세요.
2. 만들기 > 세그먼트를 선택합니다.
3. 세그먼트의 이름을 입력하세요. 이름 지정 대화상자가 열리면, 해당 대화상자에서 세그먼트 만들기를 클릭해 세그먼트 빌더를 여세요.
4. 누군가에 대한 예측 분석을 선택한 다음 과거 고객 생애 가치, 예측 고객 생애 가치, 또는 총 고객 생애 가치를 선택해 주세요. 사용할 비교 기준과 값을 설정해 주세요.
5. 아래 예시의 이메일 타겟팅 조건처럼, 필요한 다른 조건을 추가해 주세요.
6. 세그먼트 만들기를 클릭해 정의를 저장하고, 세그먼트를 조건에 맞는 프로필로 채우세요.

예시

예를 들어 고객의 평균 주문 금액이 대략 $15 정도라고 가정해 볼게요. 예측 기간 동안 예측 총지출이 낮은 고객에게 다음 구매를 유도하기 위해 할인 혜택을 제공하는 것을 고려해 볼 수 있어요.

예를 들어, 예측 고객 생애 가치 > 최대 > 5를 사용해 세그먼트를 생성하세요. 이렇게 하면 예측 기간 동안 $5를 넘게 지출하지 않을 것으로 예측되는 고객이 그룹화돼요. winback 또는 재참여 유도 캠페인과 비슷하게, 할인 캠페인이나 플로우로 이들을 타겟팅하세요. 이메일로 타겟팅할 때는 AND를 사용해 고객 생애 가치 조건을 다음 조건과 결합하세요:

• 이메일 마케팅을 받을 수 있고 구독했어요. 마케팅 수신 가능 여부에서 수신 가능, 이메일 마케팅, 구독하다 구독 필터를 사용하세요.
• 기본 이메일 리스트(이 경우 뉴스레터 리스트)에 속해 있어요.
• 특정 기간 내에 이메일을 열었어요(아래 예시에서는 기간이 최근 90일이에요). Apple Mail 개인정보 보호 기능은 열람을 자동으로 기록할 수 있으므로, 열람이 항상 참여 유도를 의미하는 것은 아니에요.

고객 생애 가치 세그먼트 내보내기

고객 생애 가치 데이터 내보내기를 하면 서로 다른 고객 그룹의 행동을 더 자세히 분석하고 예측할 수 있어요. 내보내기 필드에 이탈률 위험 예측이 표시되면, 이를 선택해 CSV에 이탈률 위험을 포함하세요. 이탈률 위험은 0~1 사이의 숫자로 내보내집니다. 예를 들어 0.45는 이탈률 위험 45%에 해당해요.

세그먼트를 내보내려면 프로필을 내보낼 권한이 필요해요. 소유자, 관리자 및 분석가 역할에는 이 권한이 포함됩니다.

1. 오디언스 > 목록 및 세그먼트로 이동한 다음 고객 생애 가치 세그먼트를 엽니다.
2. 세그먼트 관리 > CSV로 내보내기를 선택합니다.
3. 과거 고객 생애 가치, 예측 고객 생애 가치, 총 고객 생애 가치와 같은 분석할 필드를 선택해 주세요.
4. 내보내기 시작을 클릭합니다. 내보내기가 완료되면 CSV가 다운로드돼요.

일회성 구매자가 많다면 평균 이탈률 위험이 높을 수 있어요. 평균 이탈률 위험을 낮추려면 첫 구매 후 고객을 유지하는 데 마케팅 활동을 집중하는 것이 좋을 수 있어요. 위 예시에서 설명한 것처럼 Klaviyo의 예측 고객 생애 가치 지표를 사용하면 고객 유지 캠페인에서 예측 지출이 낮은 고객을 식별할 수 있어요.

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

• 평균 고객 생애 가치
  세그먼트 전체에서 과거 고객 생애 가치 열의 평균을 내 과거 평균 고객 가치를 계산해요. 총 고객 생애 가치 열의 평균을 별도로 내 평균 총 고객 가치를 계산해요.
• 세그먼트의 향후 지출 예측하기
  세그먼트의 모든 구성원의 예측 고객 생애 가치를 합산해 계정의 예측 기간 동안의 합산 지출을 추정해 보세요. 기간을 맞춤설정하지 않은 경우, 다음 365일을 의미해요.
• 재방문 고객 수 추정하기
  이탈률 위험 예측 값이 있는 프로필의 해당 값들을 평균낸 다음, 1에서 그 평균을 빼세요. 그 결과에 해당 평균에 포함된 프로필 수를 곱하면 재방문할 것으로 예측되는 수를 추정할 수 있어요. 이탈률 예측이 비어 있는 프로필은 평균과 개수 계산에서 모두 제외하세요.

추가 자료