LTV(ライフタイムバリュー)を計算する方法と、算出の注意点

お客様の生涯にわたって売上の貢献をみるLTV(ライフタイムバリュー)。「言葉としては知っているけど、計算方法が分からない」という方もいらっしゃるのでは?
LTVを計算するための考え方を具体例にもとづいて解説するとともに、データベースから算出する方法や注意すべきポイントに答えます。

LTV(ライフタイムバリュー/顧客生涯価値)とは?

 

LTVとは、“Lifetime Value”(ライフタイムバリュー)の略、日本語では「生涯顧客価値」と訳されています。

 

お客様一人ひとりが生涯にわたって、どれだけ自社の商品・サービスを買ってくださるか?
そのトータルの売上を合計した金額が、LTV
です。

 

 

ある化粧品通販会社を例に、考えてみましょう。

 

たとえばAさんというお客様が、2016年4月に2,000円のトライアルセットを注文、5月から12月まで8ヶ月間、4000円の化粧水を毎月購入くださいました。
さらに、9月には7,000円の美容液も買ってくださっていましたが、2017年1月からは商品の購入をやめてしまいました。

 

この場合のAさんのLTVは、2,000円+4,000円×8+7,000円=41,000円です。

 

 

計算式は、すべての顧客の累積売上を平均

 

今度は、会社のお客様全体のLTVを考えてみましょう。

 

お客様が全体で、(計算を簡単にするために単純化して)仮に5人いたとします。
Bさん(25,000円)、Cさん(64,000円)、Dさん(36,000円)、Eさん(5,000円)だった場合は、会社全体のLTVはどうなるでしょう?

 

全顧客の累積売上を平均して、LTVを算出

全顧客の累積売上を平均して、LTVを算出

 

 

計算式は、(41,000円+25,000円+64,000円+36,000円+4,000円)÷5=34,000円

 

お客様一人ひとりの売上合計を平均して出た金額、この場合は34,000円が、この化粧品会社全体にとってのLTVです。

 

したがって、LTVを算出するためにはデータベースから顧客ごとの売上を取り出して、平均するという作業を行ってください。

 

 

データベースが整備されてない時の、簡易的な算出方法

 

このLTVの計算は、ダイレクトマーケティングに適したデータベースを導入していれば、簡単にできるでしょう。

 

Excelなどで顧客ごとに紐付いた売上などのデータをダウンロードすれば、先ほどの考え方にしたがって算出できるはずです。
また分析ツールを導入して自動的に算出できるようにしている企業もあります。

 

しかし、データベースが整備されていないために、顧客ごとの売上が算出できない場合があります。その場合は、簡易的に計算する方法もあります。

 

 

たとえば、単品リピート通販では顧客の購入サイクルが一般的に1年間と短いために、次のような計算式で暫定的にLTVを求められます。

 

LTV=1年間の売上÷1年間に購入した顧客のユニーク人数

 

 

ただし、この式で求められるLTVは顧客の初回購入時期などによっても左右されてしまう、あくまで暫定的な数値です。
長期的な事業の発展のためには、LTVを手間なく算出できるシステムを導入した方がよいでしょう。

 

なお、多くの商品の種類を抱えていて、商品によって利益率が異なる場合には、単純に売上を合計するだけでは、お客様の利益への貢献度合いをはかれない場合があります。
そこで、1人あたりのお客様の粗利の合計を平均して、LTVを出す企業もあります。

 

 

分析期間の目安は、通販ビジネスでは「1年間」

 

LTVを計算するうえで、「どれくらいの期間をとって分析すればよいですか?」というご質問をよくいただきます。

 

なぜなら、LTVの意味は文字どおり「生涯の売上」。
それでは期間が長過ぎるために正確に計算できない場合がほとんどです。

 

そこで、多くの企業では「初回購入日から○年後」など一定の期間を定めて、その期間の売上をLTVとして計算しています。

 

たとえば、化粧品や健康食品など単品リピート通販では、購入サイクルが短いため「初回購入から1年間」をLTVの計測期間として運用する企業が多いようです。
商品によって顧客の回転サイクルが異なるので、そのサイクルに合わせて計測期間を設定しましょう。

 

 

PDCAを短期間で回すために、中間指標にもとづき判断することも

 

なお、LTVの計測期間を1年間として設定した場合でも、「1年後にLTVをみて改善施策を決定する」というのでは、事業環境も変化してしまい、PDCAを回すサイクルとして遅い、という場合があります。

 

そこで前章の後半で紹介したように、施策の成否の最終的な指標としてLTVを用いる場合には、LTVと相関しやすい中間指標にもとづいてPDCAを回していく企業が多いようです。

 

たとえば、「定期顧客の継続率を高めて、LTVをアップしたい」という場合では、「3回目までの離脱率」がLTVと相関するでしょう。
また、「お試し商品を購入した見込み客に本商品を買ってもらい、LTVを高めたい」という場合は、2回目での本商品への移行率(=引き上げ率)が検証するべき指標となるでしょう。

 

過去のデータから、LTVと中間指標が相関するか?を検証したうえで、相関する中間指標をもとにPDCAを回していきます。

 

LTVの分析方法についての記事も、よければ合わせて参考にしてみてください。