학습 내용

고객 유지율 계산을 통해 고객 기반이 얼마나 충성도 높은지, 그리고 구매 행동을 늘리기 위해 어디를 개선해야 하는지에 대한 유용한 인사이트를 얻을 수 있어요. 고객 유지율은 최근 고객이 누구인지 파악하는 것 이상의 의미가 있어요. 대신, 정해진 기간 동안의 구매를 고려하여 장기적인 고객 행동을 평가해요.

고객 유지율 계산하기

고객 유지율을 계산하려면 3단계를 따라야 해요.

  • 작년에 구매했으며 지난 6개월 이내에도 구매한 고객 세그먼트 만들기
  • 작년에 스토어에서 구매한 고객 세그먼트 만들기
  • 계산

위의 기간이 비즈니스 모델에 맞지 않는 경우, 원하는 맞춤 기간을 직접 설정할 수 있어요. 예를 들어, 구독 비즈니스를 운영하는 경우 고객의 구매 타임라인에 가장 적합한 방식으로 이 타임라인을 조정할 수 있어요.

1. 지난 1년(365~730일 전) 동안 스토어에서 구매했고 최근에도(예: 지난 6개월 이내) 구매한 고객 세그먼트를 만드세요. 이들은 지난 1년 동안의 재구매 고객이에요. 이 세그먼트의 예시는 아래에 표시됩니다.

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
이 고객들은 반복 구매했을 뿐만 아니라, 오랜 기간에 걸쳐 구매했어요. 세그먼트에 최근 6개월 조건을 추가하지 않으면 첫 구매 직후 두 번째 구매를 하고, 이후에는 스토어로 다시 돌아오지 않은 고객이 포함될 위험이 있어요. 원하는 대로 기간을 맞춤 설정할 수 있지만, 월 단위 기간을 사용하면 시간에 따른 고객 충성도를 더 잘 이해할 수 있다는 점을 기억해 주세요. 2. 두 번째로 만들 세그먼트에는 작년에 구매한 고객만 포함돼요(365~730일 전). 이렇게 하면 최근 6개월 내에 재구매한 고객을 포함하는 조건이 제거되어, 작년 전체 구매자를 확인할 수 있어요. 이 세그먼트의 예시는 아래에 표시되어 있어요.
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. 이제 두 세그먼트를 준비했으니 고객 유지율을 계산할 수 있어요. 고객 유지율은 아래 공식을 사용하세요:

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

예를 들어, 첫 번째 세그먼트(작년에 구매했고 지난 6개월 내에도 구매한 사람)의 포함 프로필이 2,500명이고, 작년에 구매한 프로필의 총수는 10,000명이라고 해 보겠습니다. 수식은 다음과 같습니다:

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%

추가 자료

  • 평균 주문 금액(AOV) 계산 방법

    평균 주문 금액(AOV)을 계산하는 방법, 또는 전환(주문)의 총 금액을 전환 수(발생한 주문 수)로 나누는 방법을 알아보세요. 평균 주문 금액(AOV)을 계산하면 세그먼트에 조건을 추가해 고가치 또는 저가치 고객을 타겟팅하려는 경우에 유용할 수 있어요.

  • 고객 생애 가치(CLV)별로 세그먼트하는 방법

    고객 생애 가치(CLV) 세그먼트를 만들고 주요 CLV 정보를 내보내는 방법을 알아보세요. CLV는 Klaviyo의 예측 분석의 일부이며, 세분화에서 사용할 수 있는 강력한 도구가 될 수 있어요. 이는 시간이 지남에 따라 고객이 브랜드에서 구매할 총 금액으로, 과거와 예측 구매액을 모두 포함해요. 고객 생애 가치 세그먼트를 사용하면 이 금액을 기준으로 고객을 그룹화하여 관련 콘텐츠를 보내고 세그먼트 기반 플로우를 트리거할 수 있어요. 예를 들어, 과거 고객 생애 가치(CL V)를 사용해 VIP 환영 이메일 플로우를 만들거나 예측 고객 생애 가치(CL V)를 사용해 1년 동안 일정 금액을 지출할 가능성이 높은 고객에게 타겟팅 캠페인을 보낼 수 있어요.

  • 수신자당 수익을 계산하는 방법

    수신자당 수익(RPR)을 계산하는 방법을 알아보고, 각 마케팅 채널의 성과를 파악해 보세요. RPR은 캠페인 또는 플로우의 성공을 판단하는 데 도움이 되며, 개별 채널의 성과와 성장 기회를 검토하는 좋은 방법이에요.

  • Klaviyo의 예측 분석 이해하기

    계정에 표시되는 다양한 유형의 예측 분석 데이터, Klaviyo가 이를 계산하는 여러 방식, 그리고 이 데이터를 활용하는 방법에 대한 가이드를 자세히 알아보세요.

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