고객 생애 가치 (Customer Lifetime Value, CLTV)

고객 생애 가치 (Customer Lifetime Value, CLTV)란 무엇인가?

Customer Lifetime Value (CLTV)는 한 고객이 회사와의 관계를 유지하는 동안 발생시키는 총 수익을 나타내는 중요한 지표입니다. CLTV는 고객의 장기적인 가치를 평가하는 데 사용되며, 특히 마케팅 전략 수립, 고객 세분화, 리텐션 전략 등에 중요한 역할을 합니다.

간단하게 말하면, CLTV는 고객이 얼마나 많은 가치를 회사에 가져다주는지 평가하는 방식입니다. 이를 통해 회사는 더 많은 가치를 창출할 수 있는 고객에게 집중적으로 마케팅 활동을 펼칠 수 있으며, 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하여 미리 대응할 수 있습니다.

---

CLTV의 계산 방법

CLTV는 보통 아래와 같은 변수들을 기반으로 계산됩니다:

1. Average Purchase Value (평균 구매 금액) = 총 매출 / 구매 횟수
2. Average Purchase Frequency Rate (평균 구매 빈도) = 총 구매 횟수 / 고객 수
3. Customer Value (고객 가치) = 평균 구매 금액 × 평균 구매 빈도
4. Average Customer Lifespan (평균 고객 생애) = 고객이 이탈하기 전까지의 평균 기간
5. CLTV = 고객 가치 × 평균 고객 생애

이 공식을 통해 고객의 가치를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 한 고객이 1년에 100달러를 소비하고 3년 동안 관계를 유지한다면, 그 고객의 CLTV는 300달러입니다.

---

SQL 쿼리를 통한 CLTV 계산 예시

아래는 실제로 PostgreSQL을 사용하여 CLTV를 계산하는 쿼리 예시입니다. 이 예시에서는 평균 구매 금액, 평균 구매 빈도, 고객 생애를 계산하여 CLTV를 도출합니다.

1. Average Purchase Value 계산

SELECT 
    customer_id,
    SUM(order_amount) / COUNT(order_id) AS avg_purchase_value
FROM 
    orders
GROUP BY 
    customer_id;

이 쿼리는 각 고객별로 평균 구매 금액을 계산합니다. order_amount는 각 주문의 금액을 의미하며, customer_id를 기준으로 그룹화하여 고객별로 총 구매 금액을 나누어 평균을 구합니다.

2. Average Purchase Frequency Rate 계산

SELECT 
    customer_id,
    COUNT(order_id) / COUNT(DISTINCT order_date) AS avg_purchase_frequency
FROM 
    orders
GROUP BY 
    customer_id;

이 쿼리는 각 고객별로 평균 구매 빈도를 계산합니다. 특정 기간 동안 고객이 몇 번 주문했는지, 주문 날짜를 기준으로 계산합니다.

3. Customer Lifetime Value (CLTV) 계산

 

WITH customer_value AS (
    SELECT 
        customer_id,
        (SUM(order_amount) / COUNT(order_id)) * 
        (COUNT(order_id) / COUNT(DISTINCT order_date)) AS customer_value
    FROM 
        orders
    GROUP BY 
        customer_id
),
customer_lifespan AS (
    SELECT 
        customer_id,
        MAX(order_date) - MIN(order_date) AS customer_lifespan
    FROM 
        orders
    GROUP BY 
        customer_id
)
SELECT 
    cv.customer_id,
    cv.customer_value * cl.customer_lifespan AS cltv
FROM 
    customer_value cv
JOIN 
    customer_lifespan cl ON cv.customer_id = cl.customer_id;

이 쿼리는 두 가지 서브쿼리를 사용합니다

• customer_value: 각 고객의 구매 가치
• customer_lifespan: 각 고객의 생애 기간(최초 구매일과 마지막 구매일 간의 차이)

이 두 값을 곱해 최종적으로 CLTV를 계산합니다.

---

CLTV를 활용한 전략 수립

CLTV를 이해하고 나면 이를 통해 회사는 고객별 마케팅 비용을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, CLTV가 높은 고객에게는 더 많은 리소스를 투자해 리텐션 전략을 강화하고, 반면 CLTV가 낮은 고객에게는 효율적인 비용 관리를 통해 최적의 성과를 낼 수 있습니다.

또한, CLTV를 통해 고객 세그먼트를 나누고, 각 세그먼트별로 맞춤형 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, VIP 고객에게는 특별한 할인이나 리워드를 제공하고, 이탈 위험이 있는 고객에게는 재참여를 유도하는 프로모션을 시행하는 방식입니다.

---

결론

CLTV는 고객이 제공하는 장기적인 가치를 파악할 수 있는 중요한 지표로, 마케팅 전략 수립부터 고객 관리까지 다양한 영역에서 활용할 수 있습니다. 실제 데이터를 바탕으로 CLTV를 계산하고, 그에 따른 맞춤형 전략을 수립함으로써 회사의 장기적인 성장을 도모할 수 있습니다.