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LTVの重要性について考えてみました。

Shou00

今回は、ビジネスにおいて非常に重要な指標であるLTV（Life Time Value）について、私の考えと現在の認識をまとめていきます。
まだまだ勉強途中ですので、間違っていたり疑問やアドバイスがある場合お気軽にコメントお願いします🙇
(今回はEC通販などを基本として考えていきます。)

LTVとは？

LTV（Life Time Value）とは、顧客が自社商材(サービス)を購入してから、解約するまで、その顧客から得られる利益の総額を表す指標です。「顧客生涯価値」とも呼ばれ、以下の式で簡単に表すことができます。
(ビジネスモデルによって変わることもあります。)

LTV = 顧客単価 × 契約期間

LTVが向上した場合のメリット

  1. 収益性の向上：顧客一人あたりの価値が高まるので、全体的な収益が増加します。

  2. マーケティング効率の改善：新規顧客獲得(集客)にかけたコスト(広告費など)に対する投資効果を高めることができます。

  3. 顧客ロイヤルティの強化：LTVの向上は、顧客満足度の上昇と密接に関連しています。LTV向上 = 顧客満足度向上

  4. 競争優位性の獲得：LTVが高いと、競合他社と差別化に貢献します。

  5. 長期的な事業の安定性：既存顧客からの安定した収入が確保できるため、事業の安定性が増します。

LTVを改善する方法🔄

  1. (最重要)カスタマー対応の強化：優れた顧客へのサポート体制を構築することで、安心安全に継続利用していただくことができ、LTVが向上します。

  2. データ分析："RFM分析" や "デシル分析"、"ABC分析"などの分析手法を行い、LTVを向上させるためにどのセグメントに対してアプローチするかを考えて行動します。

  3. パーソナライゼーション：各顧客のニーズにあった最適なプランや利用方法を提供できるツールや仕組みを構築します。

  4. ロイヤルティプログラムの導入：継続利用や追加購入にインセンティブを追加します。例えば、解約が多くなりやすい時期に対して最小限に抑えることができ、新規顧客に対しての継続率を向上させる効果があります。

  5. 製品・サービスの継続的改善：顧客フィードバックを活用し、サービスの説明やプラン設計などを改善し続け顧客へのさらなる価値提供ができるようにします。

  6. 購入後のサポート：新規顧客が製品・サービスの価値を最大限に感じていただけるように、使い方や契約状況、困ったときの対処方法などサポート体制を整備する必要があります。

重要だと考えること⭐️

データ分析の徹底
・顧客の各セクション(画像1)ごとの行動データを正確に記録/運用していくこと
・データ分析する基盤を整えて、それぞれでデータを日、週、月、年で比較、仮説を立てて検証する
・仮説を立てて実施した施策や改善の、前後の数値をできれば記録
→これらを正確に実行していくことで、データ分析力を向上させつつLTVを向上させるための行動ができると考えています。

画像1. デュアルファネル

セグメンテーション
・データ分析によって得られた仮説によって、LTV向上のための施策を実行するセグメントを分けて実行します。

全社的な取り組み
・LTV向上は、1つの部署だけではなく全部署で取り組んだ方が良いと考えます。そもそもLTVを向上させるためには、"契約期間" と "顧客単価" が大切になってきます。そして、"契約期間" と "顧客単価"を伸ばすためには、お客様に価値を提供する必要があります。
→これらのことから、全部署がそれぞれの得意分野に応じて協力して対応する必要があると考えています。以前読んだ資料では、各部署のKPIに、LTVを向上するための指標を組み込んでいる会社様もあるみたいです。
(上司の方に教えていただきました！)
https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/knowledge/publication/chitekishisan/2023/09/cs20230904.pdf?la=ja-JP

カスタマー対応の安定的な運用
・LTVを向上させるためには、カスタマー対応はとても重要な要素だと考えています。最もお客様に近く対応していただいていて、お客様の困っている声を一番聞くことができるので、そこにLTVを向上させるための情報が詰まっていると考えます。
私もお客様に対して、メール対応を行った経験がありますが、お客様のお問い合わせの中から根本的な根本の課題などを考えて解決するきっかけになるのでとても重要です。

他にも重要だと考えていることがありますが、ここまでにします。

今後やってみたいこと🐥

  1. AIを活用したパーソナライゼーション：機械学習を用いて、より精度の高い顧客ニーズ予測と提案をできる仕組みの作成を行いたいです。まずは、"契約期間が長くLTVが高い顧客" と "顧客単価が高くLTVが高い顧客" それぞれに合った提案ができることを目標としていきたいです。

  2. 正確なデータ分析：過去のデータからLTVが高くなりやすい傾向の顧客を抽出して、新規顧客としてコストを抑えて集客する方法を考えることをしたいです。

  3. カスタマー対応の効率化：今よりも丁寧で最高な顧客対応をするために、"有人対応が必要な部分" と "自動応答でも解決する部分"を分けて対応できる仕組みの作成を行いたいです。

LTVの向上は、顧客との関係性を深め、互いに価値を生み出していくことが重要だと考えています。これからも顧客視点を忘れず、持続可能な成長を目指していきたいと思います。
まだ分からないことが多いので、たくさん質問と勉強をします！

参考記事

NRI様ありがとうございます。
https://www.nri.com/-/media/Corporate/jp/Files/PDF/knowledge/publication/chitekishisan/2023/09/cs20230904.pdf?la=ja-JP


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