1. CLTV란 무엇인가?
CLTV(Customer Lifetime Value, 고객 생애 가치)는 한 고객이 기업과의 거래를 통해 만들어낼 것으로 기대되는 총 가치를 의미합니다. 이는 기업이 고객 유치 비용(CAC, Customer Acquisition Cost) 보다 더 높은 수익을 창출할 수 있도록 고객 관계를 관리하는 데 중요한 지표입니다.
CLTV는 보통 다음과 같이 구분됩니다:
- Low CLTV 고객(비활성 및 비수익 고객, 20%): 낮은 구매율과 짧은 고객 생애 주기를 가진 고객
- Medium CLTV 고객(활성 수익 고객, 60%): 평균적인 구매 빈도를 유지하며 기업 수익에 기여하는 고객
- High CLTV 고객(고수익 고객, 20%): 지속적인 거래를 유지하며 높은 구매 가치를 제공하는 고객
이러한 CLTV 그룹을 정의하면 고객을 효과적으로 분류하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
2. CLTV 계산 공식
CLTV는 고객이 기업과 관계를 유지하는 동안 발생할 총 수익을 예측하는 지표입니다. 기본 공식은 다음과 같습니다:
각 구성 요소는 다음과 같이 계산됩니다:
(1) 평균 구매 가치 (APV, Average Purchase Value)
즉, 전체 매출을 주문 횟수로 나눈 값입니다.
(2) 평균 구매 빈도율 (APFR, Average Purchase Frequency Rate)
즉, 고객 한 명당 평균적으로 몇 번 구매했는지를 나타냅니다.
(3) 고객 가치 (CV, Customer Value)
즉, 평균 구매 가치와 평균 구매 빈도를 곱한 값입니다.
(4) 평균 고객 생애 주기 (ACL, Average Customer Lifespan)
즉, 고객이 기업과 거래를 지속하는 평균 기간을 의미합니다.
이 모든 값을 조합하면 CLTV를 계산할 수 있습니다:
3. CLTV 예측을 위한 BG/NBD 및 Gamma-Gamma 모델
CLTV 예측에는 BG/NBD(Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution) 모델과 Gamma-Gamma 모델이 자주 사용됩니다.
(1) BG/NBD 모델
BG/NBD 모델은 고객의 재구매 패턴을 예측하는 데 사용됩니다. 특정 기간 동안의 구매 데이터를 학습(train)한 후, 미래의 구매 가능성을 검토(validate)하는 방식으로 작동합니다.
BG/NBD 모델 코드 예시
from lifetimes import BetaGeoFitter
bgf = BetaGeoFitter(penalizer_coef=0.0)
bgf.fit(data['frequency'], data['recency'], data['T'])
print(bgf)위 코드에서는 고객의 구매 빈도(frequency), 가장 최근 구매(recency), 그리고 전체 관측 기간(T)을 이용하여 모델을 학습합니다.
(2) Gamma-Gamma 모델
Gamma-Gamma 모델은 구매 빈도와 구매 금액 사이의 관계가 없다는 가정하에, 고객별 구매 금액을 예측하는 데 사용됩니다.
Gamma-Gamma 모델 코드 예시
from lifetimes import GammaGammaFitter
ggf = GammaGammaFitter(penalizer_coef=0)
ggf.fit(returning_customers_summary['frequency'],
returning_customers_summary['monetary_value'])
print(ggf)이 모델을 활용하면 고객별 평균 구매 금액(monetary_value) 을 예측할 수 있습니다.
4. CLTV 활용 사례
(1) 마케팅 전략 최적화
CLTV를 활용하면 고객 유지(Retention) 를 위한 마케팅 예산을 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다. 예를 들어:
- Low CLTV 고객에게 리타겟팅 광고를 집행하여 이탈 방지
- Medium CLTV 고객에게 멤버십 프로그램 제공
- High CLTV 고객에게 VIP 혜택 및 맞춤형 서비스 제공
(2) 가격 정책 최적화
고객의 CLTV를 분석하여 가격 정책을 조정할 수도 있습니다. 예를 들어:
- 구매 빈도가 높은 고객에게 구독 모델(Subscription Model) 도입
- CLTV가 낮은 고객을 유치하기 위한 초기 할인 제공
(3) 고객 세분화 및 개인화 전략
- 데이터 기반으로 고객을 세분화하여 개별 맞춤 마케팅 제공
- 장기적으로 높은 CLTV 고객에게 차별화된 서비스 및 프로모션 적용
5. 결론
CLTV는 단순한 수치가 아니라 비즈니스 성장의 핵심 지표 입니다. 기업이 장기적으로 가치 있는 고객을 식별하고 유지하는 전략을 수립하는 데 매우 중요한 역할을 합니다.
이를 효과적으로 활용하려면 K-means 클러스터링 등의 머신러닝 기법을 적용하여 고객을 분석하고 그룹화할 수 있습니다.
