온라인 비즈니스를 운영할 때 다음 4가지 핵심 수치에 집중하는 데 어느 정도 도움이 됩니다.

• 광고 지출 – 검색 광고, 디스플레이 트래픽, 유료 소셜 게시물 등에 지출하는 금액입니다.
• 방문 – 사이트의 총 방문자 세션 수
• 판매 - 사이트에서 구매한 횟수(또는 일부 회사의 감사 페이지 방문 횟수)
• 평균 주문 금액(AOV) – 거래당 지출된 평균 금액

이러한 수치에 초점을 맞추면 방문 관계에 대한 광고 지출이 고려됩니다. 지출한 금액과 방문 비율을 최적화하기 위해 무엇을 변경해야 하는지에 따라 얼마나 많은 트래픽이 발생하는지 이해할 수 있습니다.

이러한 수치를 고려하면 판매 비율 방문 도 포함됩니다. 이것은 웹 사이트의 전통적인 전환율이며 분할 테스트 및 기타 전환 활동을 실행하여 영향을 미칠 수 있습니다.

마지막으로 주문 크기를 추적하고 다르게 표시하여 AOV를 높이는지 확인할 수 있습니다.

그러나 여기에는 좋아할 것이 많지만 이와 같은 견해는 특히 특정 산업 분야에서 다소 근시안적일 수 있습니다. 판매 비율에 대한 광고 지출을 늘리는 데 중점을 둔다면 단일 구매 관계를 최적화할 가능성이 높습니다.

기존 고객을 유지하는 것보다 신규 고객을 확보하는 데 5~25배 더 많은 비용이 들기 때문에 이러한 사고 방식은 종종 잘못된 결정으로 이어집니다. 총 판매 수를 노리는 대신 반복 판매도 고려하는 전략을 만들어야 합니다.

CLV(고객평생가치)를 측정하고 최적화해야 합니다.

운영하는 산업에 따라 완료된 단일 거래에 의존해야 하는 정도와 반복 고객에게 의존할 수 있는 정도 사이에는 몇 가지 일반적인 차이가 있습니다.

일반적으로 몇 년 동안 지속되는 복잡한 장비를 판매하는 B2B(Business-to-Business) 회사인 경우 많은 고객이 리드가 된 후 구매자가 되기까지 8개월이 걸리는 단일 거래 소비자일 수 있습니다.

전문 다이어트용 식품과 같이 빠르게 변화하는 소비재를 판매하는 경우 충성 고객의 주간 주문이 비즈니스의 생명선이 될 수 있습니다.

이 두 극단 사이에는 많은 회사가 운영되므로 고객 수명에 대한 의존도는 비즈니스마다 다를 수 있습니다. 그러나 대부분의 마케팅 담당자는 CLV에 익숙해야 합니다.

기본적으로 고객평생가치는 기업이 전체 관계를 통해 고객으로부터 창출할 수 있는 예상 수익 입니다.

온라인 상점에 2명의 고객이 있다고 가정해 보겠습니다.

John은 $20에 셔츠를 주문합니다. 그는 3개월 후에 돌아와 $140에 신발 한 켤레를 구입합니다. 그런 다음 4개월 후 그는 40달러에 청바지를 사러 돌아와 7개월 동안 200달러를 지출합니다.

반면에 제인은 160달러에 가방을 주문했고 그것이 그녀가 상점에서 할 수 있는 유일한 거래입니다.

많은 마케팅 담당자가 저지르는 실수는 단일 거래일지라도 웹사이트에서 많은 돈을 지출할 고객을 유치하기 위해 유료 캠페인을 실행하는 Jane 모델의 행동에 인센티브를 제공하는 것입니다.

그러나 많은 회사에서 더 수익성이 높은 시나리오는 John 행동 모델입니다. 기존 고객을 유지하는 것보다 신규 고객을 확보하는 데 더 많은 비용이 들기 때문에 CLV에 대해 생각하면 종종 더 큰 수익과 이익이 발생합니다 .

기존 고객은 가장 큰 성장 잠재력입니다

Bain & Company와 Harvard Business School에 따르면 고객 유지율이 5% 증가하면 수익이 25%에서 95%까지 증가 할 수 있습니다.

또한 이러한 수치는 충성 고객이 단기 판매보다 더 가치가 있음을 보여줍니다.

• 반복 고객은 신규 고객보다 50% 더 새로운 제품을 사용해 보고 31% 더 많이 지출합니다.
• 신규 고객이 구매할 확률은 5-20%입니다. 이 수치는 기존 고객의 경우 60-70%로 증가합니다.
• 충성 고객의 약 40%는 저렴한 대안이 있음에도 불구하고 좋아하는 브랜드의 제품을 선택할 것입니다. 이것은 충성스러운 관계를 구축하는 것도 가격 인상을 가능하게 한다는 것을 의미합니다.

CLV 및 고객 유지를 이해하면 회사가 비용 효율적이 되고 시장 상황의 혼란을 견딜 수 있습니다. CLV 중심의 사고는 이탈률과 CAC(Customer Acquisition Cost)를 낮출 수 있습니다.

고객 평생 가치를 계산하는 복잡한 방법이 있습니다. 일부 공식은 CLV를 도출하기 위해 더 많은 변수(예: 방문자 유치 비용, 상품 비용, 이익 마진 등)를 고려합니다.

그러나 기본적으로 고객 평생 가치를 측정하려면 다음 세 가지를 이해해야 합니다.

• 평균 주문의 가치
• 간격을 지정한 트랜잭션 수
• 고객당 평균 보유 기간

따라서 평균 주문 금액이 $50이고 연간 평균 2회 구매하고 평균 3년 동안 고객을 유지한다면 간단한 CLV 공식은 다음과 같습니다.

$50 * 2 * 3 = $300 CLV

그러나 평균만 보는 것은 속이는 것일 수 있습니다.

연간 평균 6회 주문하고 평균 6년 동안 고객으로 남아 있는 매우 충성도가 높은 고객이 많이 있을 수 있습니다.

반대로 주문을 한 번만 하고 다시는 구매하지 않는 경향이 있는 일련의 쇼핑객이 있을 수 있습니다.

이러한 그룹에는 인구 통계, 트래픽 소스 및 육성 캠페인이 다를 수 있습니다. 그리고 단일 주문 구매를 늘리기 위해 조정할 수 있는 것은 재방문, 다중 구매 및 충성도를 장려하는 것과는 매우 다를 수 있습니다.

그렇기 때문에 세그먼트를 이해해야 합니다.

사람들이 무언가를 살 때 일반적으로 그들에 대한 데이터베이스 정보를 얻습니다. 전자 메일 주소, 구매, 주문 크기 및 구매 빈도와 같은 항목입니다.

충분한 방문자가 구매하고 회사 측에서 일부 데이터베이스에 정통한 경우 마케터는 일반적으로 정보를 유용한 그룹으로 분할할 수 있습니다.

예를 들어 전자상거래 비즈니스는 고객 그룹을 4개의 세그먼트로 나눌 수 있습니다.

• 비빈발 구매자 – 자주 재방문하지 않고 마진이 낮은 저렴한 제품을 구매하는 경향이 있는 사람들
• 헤비 리턴 라이트 바이어 – 사이트를 다시 방문하여 재구매하는 경향이 있지만 마진이 낮은 저렴한 제품을 구매하는 경향이 있는 방문자
• 드물게 고액소비자 – 반품을 많이 하지 않으나 구매를 할 때 고가의 고마진 제품을 구매하는 경향이 있는 사람들
• 주요 고객 – 고가의 고마진 상품을 자주 구매하는 방문자

이와 같이 고객을 분류하면 전자 상거래 회사는 다음과 같이 그룹에 대해 다양한 전략을 사용할 수 있습니다.

• 자주 구매하지 않는 구매자 에게 관련 항목을 판매하기 위해 리마케팅 ​​캠페인 실행
• 헤비 리턴 라이트 구매자가 AOV를 높이기 위해 고가 품목에 대한 프로모션 제공
• 시간 제한 프로모션 전략을 사용하여 자주 사용하지 않는 고액 고객을 자주 방문하는 고객으로 전환
• 주요 고객을 유지하기 위한 충성도 프로그램 만들기

그룹 유형에 대한 통찰력을 통해 기업은 정확하고 대상이 지정된 마케팅 프로그램을 실행할 수 있습니다.

판매 및 평균 주문 가치가 아닌 고객 평생 가치에 대해 생각하는 데 익숙해지면 마케팅 우선 순위와 예산이 바뀔 수 있습니다 .

가장 많은 판매로 이어진 광고 채널을 살펴보는 것의 단순성에 대해 할 말이 있습니다. 광고하는"). 하지만 없는 것보다는 낫지만 최적이 아닐 수도 있습니다.

AOV, 기간당 트랜잭션 및 유지가 레버라는 것을 이해하고 있으므로 이러한 레버 중 하나를 이동하는 금전적 영향을 평가하는 것은 상대적으로 간단해야 합니다.

다음의 영향을 계산할 수 있습니다.

• ... 평균 주문 금액을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 번들링 프로모션을 생성합니다.
• ... 마케팅 자동화 시스템에서 육성 캠페인을 실행하여 기간당 거래를 50%까지 늘리십시오.
• … 고객 유지율을 25% 향상시키는 것을 목표로 하는 로열티 프로그램을 시작합니다.

다양한 마케팅 활동 및 목표 메트릭 유형(예: AOV, 연간 트랜잭션 및 유지)에 대한 CLV 및 ROI 개선 예측을 생성할 수 있습니다.

이러한 계산은 마케팅 전략 및 예산 할당을 점검하는 데 사용할 수 있습니다.

CLV를 기반으로 ROI를 보는 것은 판매에 대한 광고 지출을 기반으로 하는 ROI 또는 단일 거래 전환율을 기반으로 하는 ROI를 보는 것과는 매우 다릅니다.

단일 트랜잭션이 아닌 CLV에 대해 생각하는 모든 이점에도 불구하고 몇 가지 단점과 복잡성이 있습니다.

• CLV를 측정하려면 보다 성숙한 조직이 필요한 경우가 많습니다(예: 신뢰할 수 있는 메타데이터가 많은 우수한 데이터베이스 아래에 고객이 있는 시스템을 갖춘 회사).
• 트렌드는 거의 완벽하지 않습니다 . 기본적으로 번들링 프로모션이 평균 주문을 얼마나 증가시킬지 또는 충성도 프로그램이 가질 정확한 유지 효과를 예측하기는 어렵습니다.
• 설명하기 쉽지 않은 혼란 요소 가 있어 분석의 복잡성이 증가합니다.

그래도 고객 평생 가치를 계산하는 방법을 이해하고 배우는 것은 종종 기업에게 좋은 단계입니다.

상대적으로 성숙도가 낮은 마케팅 조직의 경우 CLV에 영향을 미치는 첫 번째 단계를 밟는 것이 종종 수익에 판도를 바꾸는 영향을 미칠 수 있습니다.