마케팅 전략 : LTV(고객 생애 가치)-2
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이전 글에서 마케팅에서 다양한 의사 결정에 직접적인 영향을 주는 고객 생애 가치(LTV)의 개념에 대해 소개하였습니다.
오늘은 실제로 LTV 추정치를 구하는 간단한 방법에 대해 소개하겠습니다.
이 글과 함께 읽으면 좋은 글을 아래에 링크합니다.
마케팅 믹스 전략 : LTV(고객 생애 가치)-1 바로가기 >
이전 글에서 이야기한 것과 같이 현실적으로 고객의 생애 전체 수익을 트래킹하기란 불가능합니다.
즉 LTV는 추정치로 구할 수 있으며, 정확하게 계산하기는 어렵지만 과거 데이터를 통해 추측을 할 수 있습니다.
지금부터 데이터 LTV 추정치를 구하는 간단한 방법에 대해 단계별로 설명하겠습니다.
* 이 방법은 분석가 없이 LTV 계산해보기: 히스토리컬 데이터 없을 경우 를 참고하였습니다.
이 방법은 간단한 추정을 위하여 LTV 모델링 요소 3가지 중 virality(입소문)을 제외한 Revenue(수익), Retention(유지)에 대한 내용만 포함됩니다.
* LTV 모델링 요소에 대한 자세한 설명은 마케팅 믹스 전략 : LTV(고객 생애 가치)-1 에서 확인할 수 있습니다.
1. ARPDAU 구하기
ARPDAU는 LTV 모델링 요소 중 Revenue(수익)에 해당하는 부분입니다.
ARPDAU의 공식은 아래와 같습니다.
ARPDAU ＝ avg. Daily Revenue ÷ avg. DAU
위 공식에서 avg. Daily Revenue는 지난 30일간의 수익의 합을 30으로 나눈 값, avg. DAU는 지난 30일 동안의 DAU 합계를 30으로 나눈 값을 의미합니다.
2. 가능한 장기적인 Retention Rate 구하기
Retention Rate는 LTV 모델링 요소 중 Retention(유지)에 해당합니다.
Retention Rate의 공식은 아래와 같습니다.
D+N Retention Rate ＝ D+N Retention ÷ D+0 Retention
위 공식에서 D+N Retention Rate는 N일자의 리텐션율, D+N Retention은 처음 유입된 후 N일자에 다시 유입된 고객 수, D+0 Retention은 처음 유입된 고객 수를 의미합니다.
LTV는 추정치이므로 장기적인 Retention Rate를 구할 때 더 정확해지기 때문에 가능한 장기적인 Retention Rate를 구하는 것이 중요합니다.
또한, 예측치를 구하기 위해서는 특정 날짜의 Retention가 아니라 D+1, D+2, D+3 ... D+N의 형태로 일자별 Retention Rate를 나열하여 구해야 합니다.
3. 과거 LTV 구하기
ARPDAU와 Retention Rate를 구했다면 두 지표를 곱하여 과거의 LTV를 구합니다.
과거 LTV의 공식은 아래와 같습니다.
D+N LTV ＝ ARPDAU × D+N Retention Rate
과거 LTV 역시, 미래 LTV 예측치를 구하기 위해서 특정 날짜의 LTV가 아니라 D+1, D+2, D+3 ... D+N의 형태로 일자별 LTV를 나열하여 구해야 합니다.
4. 미래 LTV 추정하기
과거 LTV를 구했다면 미래의 LTV를 추정하기 위하여 미래의 Retention Rate를 추정해야 합니다.
미래 지표는 일반적으로 지수함수(Exponential Function)에 의해 추정할 수 있습니다.
지수함수의 기본 공식은 아래와 같습니다.
y ＝ ax^b
참고로 일반적으로 사회현상을 지수로 표현할 때에는 밑을 e로 하는 지수함수를 사용하며, 추정식을 만들기 위해서는 지수함수에 대한 이해가 필요하므로 지수함수를 이용한 미래 LTV 추정은 분석가 없이 LTV 계산해보기: 히스토리컬 데이터 없을 경우 본문의 첨부파일을 첨부합니다.
해당 파일에 실제 ARPDAU와 Retention Rate를 삽입하면 원하는 일자의 미래 LTV를 추정할 수 있습니다.
지금까지 LTV 추정치를 구하는 간단한 방법에 대해 소개하였습니다.
우리 서비스의 적정 CAC를 알기 위해서는 LTV를 꼭 알아야 합니다. 간단한 방법으로 LTV 추정치를 꼭 구해보고 적정 CAC를 환산하여 적용하시기 바랍니다.
추가로 지수함수에 대해서는 추후 기초 수학 개념을 통해 다시 설명드리겠습니다.
