[이제 LTV(고객생애가치)를 정확히 계산해 봅시다]
이 글의 저자는 마케팅에서 가장 중요한 개념들로 CAC(Customer Acquisition Cost)와 LTV(Life Time Value)를 꼽고 있습니다. 다만 기존의 LTV 계산 방법에 대해 비판적인 시각을 제시하며, 새로운 LTV 계산 방법을 제안하고 있습니다.
[요약]
사전 행동에 따라 사후 확률이 변한다는 관점이 베이지안이며 공식은 다음과 같습니다.
P(A|B) = [ P(B|A) x P(A) ] / P(B)
*P(A|B): 사건 B가 발생했을 때, A가 일어날 확률
이 베이지안의 개념을 LTV에 적용하여 고객의 가치를 추정하는 방법에 대해 설명하고 있습니다. 베이지안의 개념을 활용하여 고객의 과거 구매 이력을 기반으로 고객의 미래 구매 확률을 추정하고, 이를 기반으로 고객의 예상 LTV를 계산하는 것이 이 글에서 주된 내용입니다. 이를 통해 기존의 LTV 계산 방법에서 발생하는 불확실성과 부정확성을 줄일 수 있으며, 더욱 정확한 예측을 통해 비즈니스 전략에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다
[인사이트]
베이지안을 이용하여 기존의 지표를 조금 더 실용적인 지표로 개선한 부분이 인상적이었습니다. LTV 뿐만 아니라 다른 지표를 분석할 때도 다른 방향으로 생각할 수 있는 관점을 배운 것 같습니다 :)
"유저의 행동 패턴에 따라 LTV는 수시로 바뀌기 때문에 우리 고객의 LTV는 얼마라고 말할 수 없다."라는 부분과 개별 LTV를 추정하는 과정을 통해서 타켓팅된 전략 수립을 위한 분석을 해야겠다는 생각을 하게 되었습니다.
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