顧客生涯価値 (CLTV) は歴史的に、ブランドが成功を評価するための重要な指標の XNUMX つです。 しかし、アマゾンでは計算が難しく、多くのブランドにとって盲点となっている。
今日、それが変わり始めています。
基本的に、顧客生涯価値は、買い物客がブランドを利用している間に商品に費やす総収益を推定します。
CLTV が高い顧客 は、高額な製品を含む多くの製品を長期的に購入することになります。
CLTV が低い顧客 あなたからは XNUMX つまたは XNUMX つの製品しか購入しないかもしれません。
なぜ CLTV が重要なのでしょうか? 最も単純なレベルでは、CLTV は新規顧客を獲得するためにどれくらいの費用を費やすことができるかを示します。
平均的な買い物客が XNUMX つで終わってしまった場合 (たとえば、ほとんどの人が鍋だけを購入する場合)、初めて買い物をする人への広告にそれほどお金をかけたくはないかもしれません。
しかし、典型的な顧客が複数の製品を購入したり、自社の製品を自然に繰り返し購入したりする場合、買い物客をコンバートするために多額の費用を費やすことは、長期的には価値があるかもしれません。
言い換えれば、CLTV は広告戦略を評価するための重要なレンズです。 通常、ACOS がかなり高いとします。 CLTV も低い場合、それは問題です。 CLTV が高い場合は? こうした新規顧客を獲得するには、多額の費用を前払いする価値があるかもしれません。
少なくとも、CLTV は通常そのように使用されてきました。 この数字を使ってできることはさらにたくさんあります。
顧客生涯価値はどのように計算しますか?
まずは数字を計算することから始めましょう。 Amazon では、CLTV の計算は最も単純なプロセスではありません。 ほとんどの場合、セラーセントラルを使用しているブランドのみがこれを行うことができます。
Vendor Central ユーザーはこれまで、以下で説明する XNUMX つの大きな例外を除いて、不運に見舞われてきました。
Amazon で CLTV を計算するには、Amazon のフルフィルメント出荷レポートに移動します。 測定する時間枠を選択し、レポートをエクスポートします。
このレポートをダウンロードすると、ハッシュ化された購入者の電子メール アドレスのリストが表示されます。 これらを使用して CLTV を計算できます。
ステップ1： を計算する 平均購入頻度 製品の平均購入頻度 = ユニークな注文の合計数 / ユニークな顧客の合計数)。
ステップ2： を計算する 平均購入額 選択した期間におけるすべての製品の合計 (平均購入額 = 総収益 / 注文数)。
ステップ3： 製品の平均価値と平均購入頻度を掛けると、 平均顧客価値.
ステップ4： この番号を顧客にするには 一生 価値を計算するには、その平均顧客価値の数値に、買い物客があなたから購入する平均年数を掛けるだけです。 運が良ければ、DTC チャネルに基づいて生涯統計を見つけることができるかもしれません。 電子商取引では、顧客の寿命は通常 2 ～ 3 年です。
複雑そうですか？ 使用する場合 Intentwise アナリティクス クラウド当然のことながら、これらの計算は自動的に表示 (および更新) されます。
なぜ迷惑？ この CLTV 番号のロックを解除すると、一般的な顧客の前払いにどれだけの価値があるかがわかるため、非常に役立ちます。
CLTV が製品ごとにどのように異なるかを確認することもできます。 プレミアム コーヒー豆を購入する買い物客は、通常のコーヒー豆を購入する買い物客とは異なる CLTV を持っていますか?
欠点は、CLTV を測定するこの古典的な方法が非常に広範囲にわたることです。 確かに、典型的な顧客がコンバージョン後にどれくらいの金額を費やすかがわかります。 しかし、特定の CLTV に基づいて買い物客をセグメント化することはできません。
CLTV に基づいて買い物客に合わせて別の戦略を調整したい場合はどうすればよいでしょうか?
顧客生涯価値を詳細に把握する方法
Amazon の強力な新しい分析プラットフォームである Amazon Marketing Cloud は、CLTV の計算をレベルアップしました。
ご存知のように、 Amazonマーケティングクラウド 一意の匿名化された user_id を通じてあらゆる顧客イベントを追跡します。 つまり、広告をクリックしてあなたのブランドのスパチュラを購入したのと同じ人が、その後有機的に鍋を購入したと言うのは簡単です。
AMC の利点は、CLTV をより詳細に操作できることです。 あなたはできる：
CLTV が広告タイプに応じてどのように変化するかを理解する。 DSP に起因する買い物客の CLTV は、スポンサー広告に起因する買い物客の CLTV とどのように異なりますか?
In 意図的に探索する、AMC を簡素化して拡張するためのプラットフォームでは、これを簡単に表示できます。
CLTV に基づいて買い物客をセグメント化します。 AMC を使用すると、選択したカスタム オーディエンスを構築できます。これは CLTV にとって非常に便利な機能です。
AMC を使用すると、CLTV が高い顧客とそうでない顧客の明確なオーディエンスを作成できます。
それはあなたの広告に情報を与えることができます 戦略: 誰かがすでにあなたのブランドに多額の支出をしていることがわかっている場合は、あまり支出しない人に対してとは異なる広告を掲載し、異なる製品を売り込むかもしれません。
買い物客の CLTV を予測する。 DSP の新しい予測類似オーディエンス機能。 unBoxedで発表されました、これをさらに一歩進めます。
AMC で作成した高 CLTV オーディエンスを DSP アカウントにプッシュするとします。 DSP でそのグループの類似オーディエンスを作成すると、突然、コンバージョンになれば高額支出になる可能性が非常に高い買い物客のプールができあがります。
言い換えれば、Amazon のデータを活用して、CLTV が高い買い物客とそうでない買い物客を、あなたから購入する前に予測することができます。
データ戦略がなければ顧客生涯価値を活用することはできません
これはどれも刺激的だと思いませんか?
現実には、データを 360 度ビューで見ることができなければ、CLTV を理解して実装することはできません。 例: 顧客獲得コストが分からない場合、CLTV はあまり意味がありません。 結局のところ、重要なのは、長期的にどれだけの支出、そしてどのような種類の支出に価値があるかを測定することです。
製品ごとに顧客獲得コストを計算したいですか? データを高度に整理されたビューが必要になります。 たとえば、すべての広告と小売データを結び付け、常にレポートをダウンロードしないようにデータが自動的に更新されるようにする必要があります。
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