顧客生涯価値

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顧客生涯価値 (: customer lifetime value、CLVまたは多くの場合CLTV)、生涯顧客価値LCV)、または生涯価値LTV)は、マーケティングでは、企業にとってある一人の顧客が将来の関係全体に寄与する価値 (純利益)の予測である。価値は、将来のキャッシュフローの現在価値と考えることもできる。顧客の獲得や維持にかかる費用は差し引く必要がある。予測モデルは、大まかなヒューリスティックから複雑な予測分析手法の使用に至るまで、さまざまなものが知られている。

顧客生涯価値は、企業が顧客とのより長期的な健全な関係を保つ重要性を示唆している。顧客生涯価値は、新規顧客を獲得するための支出の上限を示し、かけられる広告費用や投資回収率の目安にもなるため重要な指標である。 企業にとっては顧客の新規開拓を行うよりも、現状の顧客を維持させるほうがさらに多くの利益をもたらすであろうと想定が成り立つ。新規の需要が獲得しにくくなった成熟市場でこの概念が特に多く用いられている。

顧客生涯価値という用語の詳細な実例付きの最初の説明は、1988年の本「データベースマーケティング」にあると言われている[1]。 1990年代に、Edge ConsultingやBrand Scienceが顧客生涯価値モデルを採用している。

目的[編集]

顧客生涯価値指標の目的は、各顧客の経済的価値を評価することである。ドン・ペッパーズとマーサ・ロジャースは「一部の顧客はよりよい待遇を受ける (some customers are more equal than others)」と述べている[2]。 顧客生涯価値は、CPが過去を測定し、CLVが将来を見据えているという点で、特定の期間における顧客関係に関連する収益とコストの差である顧客収益性 (customer profitability, CP)とは異なる。そのため、CLVはマネージャーの意思決定を形作る上でより役立つ可能性があるが、定量化するのははるかに困難である。 CPの定量化は、過去の活動の結果をまとめることであるが、CLVの定量化には、将来の活動の予測が必要である。

顧客生涯価値:
顧客が会社との関係全体において顧客に起因する将来のキャッシュフローの現在価値。

現在価値は、将来キャッシュフローを割り引いた額の総和である。それぞれの将来キャッシュフローは、1未満の数値 (利子率) で乗算されてから、合計される。乗算係数は、お金の価値が時間の経過とともに割り引かれる方法である。時間ベースのお金の価値は、誰もが後でではなく早く貰いたいが、早くではなく後で支払いたいという直感を捉えている。乗算係数は、選択した割引率(例として年間10%)と各キャッシュフローが発生するまでの時間の長さによって異なる。たとえば、10年後に受け取ったお金は、5年後に受け取ったお金よりも割り引く必要がある。

CLVは、現在価値の概念を顧客との関係に起因するキャッシュフローに適用して考えたものである。将来のキャッシュフロー源の現在価値は、将来のキャッシュフロー源の今日の単一の一括値を測定することで得られ、CLVは顧客との関係の今日の単一の一括値を表す。さらに簡単に言えば、CLVは、企業との顧客関係の金銭的価値である。これは、顧客との関係を獲得するために会社が支払うべき金額の上限であり、顧客との関係を失わないようにするために会社が支払うべき金額の上限でもある。顧客との関係を会社の資産と見なす場合、CLVはその資産の金銭的価値を提示する。

CLVの主な用途の1つは顧客のセグメンテーションである。これは、すべての顧客が等しく重要とは限らないという理解から始まる。 CLVベースのセグメンテーションモデルにより、企業は最も収益性の高い顧客グループを予測し、それらの顧客の共通の特徴を理解し、収益性の低い顧客ではなく高い顧客に焦点を当てるようにできる。 CLVベースのセグメンテーションを財布内シェアモデルと組み合わせて、「CLVは高いが財布内シェアが低い」顧客を特定できる。これらの顧客にマーケティングリソースを投資することで、企業の利益を最大化できると想定できる。

顧客生涯価値指標は、主に人間関係に焦点を当てた事業、特に顧客契約を結んでいる事業で使用される。例としては、銀行および保険サービス、電気通信、およびほとんどの企業間セクターが含まれる。ただし、CLVの原則は、個人または集合的な行動の確率的購入モデルを組み込むことにより、消費財などのトランザクションに焦点を当てたカテゴリに拡張できる[3]。 いずれの場合も、維持率が低いと顧客生涯価値が時間の経過とともにほとんど増加しないため、維持率はCLVに決定的な影響を及ぼす。

計算方法[編集]

マージン (Margin)、顧客維持率 (Retention Rate)、値引き率 (Discount Rate)が一定の場合、次の式を使用して、顧客との関係による顧客生涯価値 (CLV)を計算できる。(数式の導出方法は後述)

顧客のキャッシュフローのモデルは、会社の顧客関係を漏出バケットのようなものとして扱う。期間ごとに、会社の顧客の一部(顧客維持率から1を引いたもの)が去り、永久に失われる。

CLVモデルには、(1)期間ごとの一定のマージン(維持費を含む変動費を差し引いた後の貢献)、(2)期間ごとの一定の維持確率、および(3)割引率の3つのパラメーターしかない。さらに、このモデルでは、顧客が維持されない場合、顧客は永久に失われると想定する。最後に、モデルは、最初の期間の終わりに最初のマージンが(維持率に等しい確率で)受け取られることを前提としている。

モデルのもう1つの仮定は、会社が将来のキャッシュフローの現在価値を計算するときに無限の期間を使用することである。実際に地平線が無限の企業は存在しないが、それを仮定した場合の結果については後述する。

モデルの仮定の下では、CLVはマージンの倍数である。乗法係数は、顧客関係の予想される長さ(期間数)の現在価値を表す。維持率が0に等しい場合、顧客は維持されず、乗法係数は0になる。維持率が1に等しい場合、顧客は常に維持され、会社は永続的にマージンを受け取る。永続的なマージンの現在価値は、マージンを割引率で割ったものであることがわかる。維持率が0と1の間の値である場合、CLVの式は適切な乗数を示す。

理論の詳細[編集]

簡単な商取引の例

(顧客あたりの平均月間売上×顧客あたりの粗利益率)÷月間解約率

分子は顧客あたりの平均月間利益を表し、解約率で割ると、顧客が将来も存在する可能性を表す等比数列の合計となる[要出典]

例:月額平均100ドル×マージン25%÷月額解約5%= CLV 500ドル

保持の例

CLV(顧客生涯価値)の計算プロセスは、次の4つのステップで構成される。

  1. 残りの顧客寿命の予測(ほとんどの場合、数年)
  2. 購入した将来の製品と支払った価格に関する見積もりに基づいた、将来の収益の予測(ほとんどの場合、年ごと)
  3. それらの製品を提供するためのコストの見積もり
  4. これらの将来の金額の正味現在価値の計算[4]

予測の精度と顧客の追跡の難しさは、CLV計算プロセスに影響を与える可能性がある。

継続モデルは、いくつかの単純化された仮定を行い、多くの場合、次の入力を含む。

  • 解約率、特定の期間に会社との関係を終了する顧客の割合。 1から解約率を引いたものが定着率である。ほとんどのモデルは、解約率または定着率のいずれかを使用して作成される。モデルが1つの解約率のみを使用する場合、解約率は顧客との関係の存続期間を通じて一定であると想定する。
  • 割引率、顧客からの将来の収益を割り引くために使用される資本コスト。割引は高度なトピックであり、顧客生涯価値の計算ではしばしば無視される。現在の金利は、割引率の単純な(ただし正確ではない)代用品として使用されることがある。
  • 限界利益
  • 維持コスト、既存の顧客を維持させるために企業が特定の期間に費やす必要のある金額。維持コストには、カスタマーサポート、請求、プロモーションインセンティブなどが含まれる。
  • 期間、分析のために顧客との関係が分割される時間の単位。 最も一般的に使用される期間の単位は1年である。顧客生涯価値は複数期間の計算であり、通常は3〜7年先まで考える。実際には、この長さを超える分析は、信頼性がないと見なされる。計算に使用される期間の数は、地平線モデルと呼ばれることがある。

したがって、期間が1年であるCLVを計算する方法の1つとして、次のような式を組み立てることができる[5]

ここでは顧客あたりの年間総貢献額 (Gross Contribution)、 は、顧客ごとの1年あたりの(関連する)維持コスト(この式は、維持のための活動が年の半ば (-0.5の部分) ごとに支払われ、前年度に維持されたものにのみ影響することを前提としている)、 は年単位の地平線、 は年間定着率、 は年間割引率である。維持コストに加えて、企業は、時間の経過とともに顧客の年間利益を増やすためのクロスセル活動に投資する可能性がある[6]

簡略化されたモデル

単純なモデルを使用して顧客生涯価値を推定し、顧客セグメントとターゲティングの初期評価を行うと役立つことがよくある。が期間全体で固定されているとした場合、CLVは、無限の経済的寿命を想定したより単純なモデルとして表すことができる(つまり、 ) : [7]

用途と利点[編集]

顧客生涯価値は、各顧客が金銭的にどれだけの価値があるかを理論的に正確に表すため、特にダイレクトレスポンスマーケティングにおいて、マーケティング部門が各顧客を獲得するためにどれだけ費やす必要があるかを正確に表すことができるので、マーケティングの概念として直感的な魅力がある。

生涯価値は通常、顧客の獲得コストの適切性を判断するために使用される。たとえば、新規顧客の獲得(顧客獲得コスト, Cost of Customer Acquisition, COCA)に50ドルがかかり、その生涯価値が60ドルである場合、その顧客は収益性があると判断され、同様の顧客を追加で獲得することは許容される。

さらに、CLVはカスタマーエクイティの計算に使用される。

CLVの利点:

  • 資産としての顧客関係の管理
  • マネジメント戦略とマーケティング投資が顧客資産の価値に与える影響を監視できる。例:マーケティングミックスモデリングシミュレーターは、複数年のCLVモデルを使用して、追加の顧客の真の価値(取得コストに対する)、解約率の低下、製品のアップセルを表現できる。
  • マーケティングおよび販売活動への投資の最適レベルの決定
  • マーケターが、総収益価値の低い「安価な」顧客を獲得するためにリソースを投資するのではなく、顧客の長期的な価値に集中することを奨励できる
  • 各顧客に追加費用をかける影響を決定するための感度分析の実装[8]
  • 最大の利益を達成するために、進行中のマーケティング活動のための限られたリソースの最適な割り当て
  • 顧客を選択し、顧客固有のコミュニケーション戦略に関する意思決定を行うための優れた基盤[9]
  • 顧客関係管理システムの自動化に使用する自然な意思決定基準[10]
  • 顧客ロイヤルティの測定(購入割合、購入と再購入の確率、購入の頻度と順序など) [11]

CLVの欠点と呼ばれるものは、通常、CLVモデリング自体に起因するのではなく、適用を誤ることに起因する。

関連項目[編集]

  • 顧客収益性、指定された期間に顧客にサービスを提供することから会社が得る利益
  • ゴンペルツ分布、人口統計学者および保険数理士による成人の寿命の分布を説明するために一般的に適用される分布

脚注[編集]

  1. ^ Shaw, R. and M. Stone (1988). Database Marketing, Gower, London.
  2. ^ Peppers, D., and M. Rogers (1997). Enterprise One to One: Tools for Competing in the Interactive Age. New York: Currency Doubleday.
  3. ^ Hanssens, D., and D. Parcheta (forthcoming). “Application of Customer Lifetime Value (CLV) to Fast-Moving Consumer Goods."
  4. ^ Ryals, L. (2008). Managing Customers Profitably. ISBN 978-0-470-06063-6. p.85.
  5. ^ Berger, P. D.; Nasr, N. I. (1998). “Customer lifetime value: Marketing models and applications”. Journal of Interactive Marketing 12 (1): 17–30. doi:10.1002/(SICI)1520-6653(199824)12:1<17::AID-DIR3>3.0.CO;2-K. 
  6. ^ Fripp, G (2014)"Marketing Study Guide" Marketing Study Guide
  7. ^ Adapted from "Customer Profitability and Lifetime Value," HBS Note 503-019.
  8. ^ Gary Cokins (2009). Performance Management: Integrating Strategy Execution, Methodologies, Risk and Analytics. ISBN 978-0-470-44998-1. p. 177
  9. ^ Peter S. Fader, Bruce G.S. Hardie, Ka Lok Lee (2005) RFM and CLV: Using Iso-Value Curves for Customer Base Analysis. Journal of Marketing Research: November 2005, Vol. 42, No. 4
  10. ^ Tkachenko, Yegor. Autonomous CRM Control via CLV Approximation with Deep Reinforcement Learning in Discrete and Continuous Action Space. (April 8, 2015). arXiv.org: https://arxiv.org/abs/1504.01840
  11. ^ V. Kumar (2008). Customer Lifetime Value. ISBN 978-1-60198-156-1. p. 6

外部リンク[編集]