이탈률 / 고객생애가치(LTV)

이탈율/고객생애가치

1. 이탈율

• 이탈률이 낮을수록 재구매가 반복적으로 일어나며 고객 생애주기가 늘어납니다. 따라서 이탈률이 낮을수록 고객생애가치(LTV)는 높아집니다.

• 이 가이드를 보기 전, 활성 구매 유저 수를 확인하셨나요? 이탈률은 활성 구매 유저 수와 연계해서 보면 쉽게 이해할 수 있습니다.

이탈률은 다음과 같은 수식으로 계산합니다.

이탈률 = 이탈한 구매 유저수 / N개월(N일, N년 등) 전 구매한 유저 수 (개월/년 등은 ‘구매 주기’를 기반으로 자유롭게 설정 가능합니다)

이탈한 유저가 진짜 그 사람이 맞는지, 정확한지는 어떻게 아나요?

라플라스는 저희만의 고도화된 알고리즘을 활용, 다양한 유저 정보(아이디, 이메일 등)를 조합해 한 명의 유저를 가장 정확하게 특정합니다. 이를 기반으로 이탈률을 구하고 있습니다.

1. 고객생애가치(LTV)

• ‘고객생애가치는 LTV(lifetime value)로, 한 명의 고객이 커머스에서 누적으로 소비한 금액을 말합니다.

고객생애가치은 다음과 같은 수식으로 계산합니다. 고객생애가치 = 객단가/이탈률

코호트 분석에도 고객생애가치가 있던데 뭐가 뭔지 모르겠어요!

이탈률/고객생애가치 차트에서 보여드리는 고객생애가치는, 간단하게 객단가를 이탈률로 나눈 수치입니다. 그러나 이 수치는 대략적인 추이를 보여드리기 위해(이탈률이 낮을 수록 LTV가 높아지는 것) 제공하는 간단 수치입니다.

코호트 분석에 있는 LTV는 유저 한 명 한 명을 모두 분석해 정확한 고객생애가치를 계산합니다. 따라서 이탈률에 기반해 간단한 수치를 보고 싶다면 현재 대시보드를 활용하시되, 고객생애가치의 정확한 값은 코호트 분석에서 보시는 것이 좋습니다.

차트 이용법

1. 공통 설정

   

• 집계 단위: [일별], [주별], [월별], [분기별], [년별]로 제공하고 있습니다.

• 조회 기간: 시각화할 데이터의 기간을 선택해 주세요.

1. 브랜드, 판매 채널을 선택해 주세요.

   
2. 이탈 기준을 설정해주세요.

   

이탈 기준이 3개월 이라면: 조회하신 기준 월부터 3개월 동안 구매하지 않은 유저는 이탈로 분류됩니다.

ex) 이탈 기준 3개월 &기준 월이 22년 5월이라면: 22년 2월 구매 후 구매 이력이 없다면 22년 5월 기준에선 활성 구매 유저가 아님(이탈)

이탈 기준 설정을 어떻게 해야할 지 모르겠어요

이탈 기준은 커머스 특성에 따라 여러 가지로 설정이 가능합니다. 그 중 가장 효과적인 방법은 커머스의 ‘구매 주기’에 맞는 이탈 기준인데요. 구매 주기와 관련된 자세한 설명은 구매주기 분석 가이드에서 확인해보세요

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