この章では、Pythonを使用してCLV計算機を構築する方法を説明し、CLVが不可欠である理由について詳しく説明します。この記事の終わりまでに、CLV計算機の一意のパフォーマンスメトリックとコアアルゴリズムを学習して、コードを書き込むことができます。
目次：CLV計算機
- なぜCLVは財務およびマーケティングの観点から不可欠なのですか？
- 最適化するユニークなパフォーマンスメトリック
- CLV、ネットCLV、およびARPUアルゴリズム
- OOP、HTML、CSS
- CLV計算機の完全なPythonスクリプト
- よくある質問
CLVの計算が財務およびマーケティングの観点から重要なのはなぜですか？
「ビジネスを始めることは困難であり、ビジネスを維持することはさらに難しい」という言葉があります。真実は、より多くのプレイヤーがゲームに参加し、あなたと競争することで、競争がますます激しくなるということです。新しい顧客獲得コストは間違いなく増加しているため、問題はあなたのビジネスを持続可能に守り、製品とサービスに忠実な顧客を維持する方法です。それは、最後にビジネス競争を最先端に維持し、利益を失ったり、お金を失ったりすることを避けることを目的としています。
製品とサービスの品質、およびブランディングはもちろん、常識で重要です。しかし、財務およびロイヤルティマーケティングの観点から顧客の生涯価値を使用して、いくつかのヒントとトリックをプレイするコツがあります。以下は、CLVの計算が不可欠である理由です。
新しい顧客獲得の変換率を上げます
メンバーシップのようなCLVの計算とロイヤルティ戦略は、新規顧客の購入から利益を得るための力ではありません。したがって、市場からより多くの顧客のために戦う買収マーケティングキャンペーンを設計するためのより多くのスペースを確保できます。したがって、製品とサービスの価格設定と販売戦略には、より多くのバリエーションがあります。たとえば、ユーザーあたりの平均収益が何であるかを学ぶことができるため、CLVからCACベンチマークを作成してキャンペーンを展開できます。最初の購入利益をCACとして使用するだけではありません。
競合他社への支出のシフトを避けるために、顧客の将来の支出をロックします
CLVの計算では、さまざまなメンバーシッププランを設計する方法を指示し、メンバーシッププランの価格設定を設定できます。それは基本的に、顧客セグメンテーションが来年または寿命にどれだけ費やすかを基本的に理解しているからです。そのため、プロモーションを開始し、顧客に訴えて、割引プランに参加するように訴えかけると、将来の利益を前もってロックすることができます。
ユーザーのアクティブおよびロイヤルティ率を上げます
CLVの計算では、どの程度投資し、顧客が製品とサービスを使用するように奨励できるかを知ることができます。たとえば、この計画では、顧客がポイントを獲得してギフトを償還したり、無料配信を提供したりすることができます。そのため、製品を使用してユーザーアクティブレートを上げることができますが、顧客は獲得ポイントと無料サービスのためにサービスを放棄することをためらうことができます。ある意味では、CLVの計算は、顧客を失うことを避けるために計画を展開するための重要な数字を提供できます。
CLV計算機 – サブスクリプション計画モデルで最適化するユニークなパフォーマンスメトリック
Python CLV Calculatorのコアセクションに関しては、eコマースNPV評価と非常によく似ています。詳細については、以前にリリースされたこの記事をご覧ください。
ただし、サブスクリプションモデルとメンバーシップモデルのCLVでは、以下に計画および最適化するための2つの一意のメトリックのセットがあります。
保持率と寿命
保持率と寿命は、CLV計算における2つの重要なメトリックです。より高い持続可能な保持率とより長い寿命は、ビジネスの収益性に多大な指数関数的な影響を与える可能性があります。
新しい買収顧客対更新顧客
CLVの計算のユニークなモデルの1つは、新しい買収と更新の間の収益とコストが異なることです。したがって、Pythonコーディングでは、関連する数式を備えた2つのセットの変数を作成して、数値を出力する必要があります。
通常、CACにはメンバーシップのアクティベーションコストと有料メディアコストも含まれますが、これは更新のコストとは異なります。
まず最初に、更新顧客が買収またはパートナー委員会に費用がかからない可能性があるためです。また、事業更新計画に追加の配信がある場合、または顧客が計画をアップグレードしない限り、履行と生産コストが1回限りである場合、アクティベーションではより少ないか、さらには費用がかかりません。
その後、更新価格は最初の購入よりも高くなる可能性があります。これは、メンバーシップに参加するための最初の購入割引を提供する可能性があり、更新会員は元の価格に返品される可能性があります。
さまざまなタイプまたはメンバーシップ分析の時間枠に興味がある場合は、以前にリリースされたコホート分析をご覧ください。
https://www.easy2digital.com/strategy/big-data/subscription-business-model-cohort-analysis-for-retention-rate-cac-clv/
CLV計算機-CLV、ネットCLV、およびARPUアルゴリズム
最終的に、Python CLV Calculatorは、会員プランまたは顧客セグメンテーションからの総利益を伝えることができます。結果は、新しい顧客獲得コスト、保持率、寿命、更新収益の影響を受けます。したがって、CLVを計算するアルゴリズムは次のとおりです（スクリーンキャップ画像にPythonコーディングがあります）
clv =新しい顧客収益 +更新収益 保持率…… +更新済み （RetentionRate ** Lifespan）-CAC
上記のアルゴリズムから、更新に追加のコストがないと思います。あなたのケースが更新に追加のコストがある場合は、それらを追加して引いてください。
ある意味でのCLVは、メンバーシップソフトウェア、生産、人材などの金銭を事前に投資する可能性があるため、収益性スペースを伝える最終番号ではありません。 ARPUの場合、そのネットCLVは、新しい取得メンバー全体で分割されます。
ARPUは通常、寿命要因を含むため、販売スペースあたりのコストよりもはるかに高くなっています。前述のように、顧客獲得キャンペーンを展開したり、新しいメンバーシップを設計したりするためのより現実的な数と大きなスペースです。
OOP、Flask、HTML、CSS
OOP、Flask、HTML、およびCSSの詳細については、Pythonを使用して計算機を構築するには、これら2つの記事を参照してください。
Chapter 33: Build an eCommerce Profit Margin Calculator Using OOP
https://www.easy2digital.com/automation/data/python-tutorial-tutorial-create-a-shopify-web-application-using-flask-and-heroku/
CLV計算機の完全なPythonスクリプト
CLV Calculatorの完全なスクリプトに興味がある場合は、「第38章」というメッセージを追加して、ニュースレターを購読してください。スクリプトをすぐにメールボックスに送信します。
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よくある質問:
Q1: CLV計算機を使うにはどのようなデータが必要ですか？
A: CLV計算機を使用するためには、顧客の購入履歴、購入金額、購入頻度などのデータが必要です。
Q2: CLV計算機はどのように顧客の生涯価値を算出しますか？
A: CLV計算機は、顧客の購入履歴とその顧客に関連するデータを分析し、顧客の生涯価値を算出します。
Q3: CLV計算機を使って得られる情報はどのようなものですか？
A: CLV計算機を使用すると、顧客の生涯価値、顧客のセグメント、顧客の購買傾向などの情報が得られます。
Q4: CLV計算機の結果を活用する方法はありますか？
A: CLV計算機の結果を活用する方法としては、顧客セグメントごとにマーケティング戦略を立てる、顧客満足度向上のための施策を実施するなどがあります。
Q5: CLV計算機はどのように効果的に活用できますか？
A: CLV計算機を効果的に活用するためには、顧客データを適切に収集・整理し、定期的に分析を行い、結果を基に戦略を立てることが重要です。
Q6: CLV計算機を使うことで得られるメリットはありますか？
A: CLV計算機を使用することで、顧客の生涯価値を把握し、顧客に合わせた効果的なマーケティング戦略を立てることができます。
Q7: CLV計算機はどのような業種で活用できますか？
A: CLV計算機は、小売業、サービス業、オンラインビジネスなど、様々な業種で活用することができます。
Q8: CLV計算機を使うことで得られる結果は正確ですか？
A: CLV計算機の結果は、入力されたデータに基づいて算出されるため、データの正確性に依存します。正確なデータを使用することでより正確な結果が得られます。
Q9: CLV計算機はどのようなデータ分析手法を使用していますか？
A: CLV計算機は、RFM分析（Recency, Frequency, Monetary）やクラスタリングなどのデータ分析手法を使用しています。
Q10: CLV計算機を使うことで得られる情報はどのように活用できますか？
A: CLV計算機で得られた情報を活用することで、顧客セグメントごとにターゲティング広告を展開したり、リピート購買を促進するキャンペーンを実施するなどが可能です。