公開日：2024年9月4日
寄稿者：Teaganne Finn、Amanda Downie
顧客生涯価値（CLV）とは、顧客との関係の継続期間全体を通して企業が単一の顧客から得る価値または収益の合計です。これは顧客体験と価値を追跡するうえで最も重要なメトリクスの1つです。
CLVは、その名前が示すように、顧客が組織にもたらす価値がどの程度なのかを、1回のやり取りの間だけでなく全体として注目します。
このメトリクスは、総合的な顧客維持率と顧客ロイヤルティーを理解するための鍵となります。CLVでは、企業との個別の取引に注目するのではなく、顧客の継続期間全体にわたって行った、または今後行う可能性のあるすべての取引を考慮します。CLVではこの情報を、顧客の収益を計算する基盤として用います。
顧客生涯価値の測定には2つの方法があります。1つは過去の顧客生涯価値、もう1つは予測顧客生涯価値です。過去のCLVは、既存顧客がその企業にこれまでに投じた金額を調べます。予測CLVは、顧客がどれだけの金額を投じるかを推定します。
過去のCLVの方が予測CLVよりも単純です。予測CLVではアルゴリズムのプロセスを用いる必要があり、履歴データを追跡したうえで、そのデータに基づいて、カスタマー・リレーションシップの継続期間とその総合的な価値を予測します。予測CLVは、計算は多少複雑ではあるものの、カスタマー・ジャーニーに関して追加投資が必要な領域を組織が把握するうえで役立つ可能性があります。加えて予測モデルでは、顧客獲得コスト（CAC）や平均購入頻度の割合などの要素も別途考慮します。
CLVはCLTVやLTVとも呼ばれています。組織が顧客ロイヤルティーを測定し、顧客離れの平均的な発生頻度を把握するうえで、CLVは役立ちます。CLVを理解することによって、組織は既存顧客のニーズに対する理解を深め、ロイヤルティーの高い既存顧客に投資できます。
CLVを追跡することにより、組織は実際の価値を基盤として、情報に基づく意思決定を強化できます。収集するデータは、顧客が一般的にその企業からの購入を続ける期間や、関係の継続期間全体で投じる額などの要素に基づいています。組織はこうした数値を理解することによって情報の獲得を強化し、カスタマー・リレーションシップの将来的な成長に焦点を当てた戦略を構築できます。
CLVを理解することは、組織が提供する製品やサービスの品質を向上させ、組織の包括的な意思決定を強化し、顧客の平均継続期間を延ばすことにもなります。組織の総合的なビジネス戦略として、顧客維持への投資を継続するにせよ、新規顧客の獲得に力を入れるにせよ、その戦略は組織のCLVを基盤として構築する必要があります。
顧客データやCLVの計算値を常に把握することによって、組織はキャッシュフローを安定させ、さらなる成長、顧客解約率の低下、総合的な収益向上を実現できます。メトリクスを知っているだけでは不十分です。データから価値を引き出すために、組織は行動する必要があります。
ネット・プロモーター・スコア（NPS）は、顧客が製品やサービスを薦める可能性に焦点を当てた重要なメトリクスです。NPSは、CLVのモデルとは違い、単一の質問項目の調査を通じて顧客ロイヤルティーを測定します。CLVは、単一の顧客が組織との関係を継続している期間全体を対象として、その顧客がもたらす合計価値を考察します。
一方、顧客満足度（CSAT）調査のスコアは、個々のカスタマー・ジャーニーの中で特定の時点での顧客満足度を示すメトリクスです。CSATは、顧客生涯価値を理解するための収益や具体的なタッチポイントと直接結び付いています。
CLVは組織にとってきわめて重要な測定基準です。現在の顧客の生涯価値を把握しておくことは、的を絞った戦略を構築するための支えとなり、ブランド・ロイヤルティーの確保や、高水準の利益率の維持に役立ちます。
顧客生涯価値の基本的な計算式は次のとおりです。
CLV = (顧客価値) x (組織の顧客の平均継続期間)
この式からは、顧客ライフサイクル全体を通して平均的な顧客が組織にもたらす価値が分かります。このほかに、粗利益率や運用コストなどを考慮する、より複雑な計算式もあります。
基本的なCLVモデルのステップ1は、顧客価値を見つけることです。このために、組織は顧客は購入の平均購入コストと平均頻度を求め、その2つの数値を掛け合わせる必要があります。組織は、電子商取引分析ツールを確認したり、見積りを取得したりすることで、その情報を見つけることができます。もう 1 つの方法は、 CRMを実装して、データの正確性を確保および確認することです。
次のステップは、顧客の平均アクティブ年数を顧客総数で割ることで、最終的に組織の顧客寿命となります。組織がこれらの数値の両方を取得すると、顧客生涯価値の計算を行うことができます。
顧客生涯価値を見つけることは、組織の規模、製品、ビジネス・モデルによって、より複雑になったり、より複雑でなくなったりします。CLVにアプローチする際に考慮すべき他の公式があり、顧客セグメントごとにCLVを見ると役立つ場合があります。
CLVが高くなる要因を特定し、その情報を使用して、強化されたマーケティング活動、有料広告、ソーシャル・メディアを通じて価値の高い顧客をターゲットにします。
価値の低い顧客をより価値の高いものにするためのアクションを特定します。これは、ロイヤルティー・プログラムやカスタマー・サポートの改善を通じて実現される可能性があります。
喫茶店
顧客の生涯価値の計算にはさまざまな例がありますが、簡単な例の1つがコーヒーショップです。コーヒーショップには4店舗があり、平均売上高は5米ドルです。典型的な顧客は地元の人で、平均5年間にわたって週2回、年に50週間にわたって訪問します。
計算式：CLV = 5米ドル（平均売上）x 100米ドル（年間訪問数） x 5（年間）= 2500米ドル
サービスとしてのソフトウェア（SaaS）サブスクリプション
この例では1、あるUXデザイナーが、複数の料金プランがあるサブスクリプションサービスを利用しているが、顧客は平均して毎月20米ドルを支払っています。顧客は通常、4年間サブスクライブし、月次支払いモデルを使用します。
計算式CLV=20米ドル（平均販売額）×12米ドル（年間購入額）×4米ドル（年）＝960米ドル
自動車販売店
自動車販売店は、平均販売額が高いものの、購入量が少ないビジネスの良い例です。顧客Aは5年ごとに4万米ドルで新しい車を購入しています。顧客の支出と購入頻度に基づいて、顧客Aはブランドに忠実であり、15年間にわたって車を購入し続けています。
計算式CLV= USD 40,000（平均販売額）x 0.2（年間購入額）x 15（年）= USD 120,000
コンテンツの需要が高まるにつれ、組織はタイムリーな体験を提供するために、より多くのコンテンツをより速いペースで作成する必要があります。
この対話式デモでは、watsonx.dataを使い始めると、データ・エンジニアのAmeliaと共に試用体験を進められます。
CogniwareはIBMと提携して、非構造化データ分析に革命をもたらし、詐欺や組織犯罪を調査しました。
このデモでは、データサイエンティストの視点からwatsonx.aiのトライアル体験を詳しく説明します。
優れた顧客体験に焦点を当てることで、企業は顧客満足度を向上させ、より有意義な顧客とのやり取りを促進できます。
効果的な顧客維持戦略は、企業がロイヤル・カスタマーの健全な安定を維持し、新しい顧客を獲得するのをサポートするものでなければなりません。
脚注
1顧客生涯価値（CLV）とは何か（IBM.com外部へのリンク）、Forbes、2024年6月14日