July 28.2021

定期リピート通販の成功はLTV細分化が必須!EC通販で収益を上げるLTV・RFM分析のポイント

LTVデータ分析

こんにちは、Oz linkのリスティング隊長のshimorerです。

化粧品や健康食品・サプリメントなど、リピート通販と言われる業種においては、LTV分析での広告戦略が叫ばれて久しいですが、果たして本当に正しくLTVを見てマーケティングにまで活かせている企業はどれくらいいるでしょうか?

そこで今回は、LTV分析について「いかに細分化することが重要か」という部分について、「今まではユーザー獲得後のCRMの領域であったLTV分析を、ユーザー獲得前の新規開拓マーケティングの段階から考えよう!」という観点でご説明します。

売上の壁にぶつかっている企業のご担当者様は、ぜひ一読ください!

まずはLTV分析で利益について考える

LTV細分化の前にまず大前提として、リピート通販の利益はざっくりと以下の計算式で算出ができます。

【計算式】①LTV-②原価-③変動経費-④CPA=⑤予測利益

※②原価:LTV×原価率
※③変動経費:人件費やその他ツール利用料、その他経費を購入ユーザー数で割った数値

【例1】
①LTV¥15,000-②原価¥3,000-③変動経費¥1,000-④CPA¥10,000=⑤予測利益¥1,000

この場合では、CPAが11,000円を超えると、新規を取れば取る程赤字になってしまいます。

【例2】
①LTV¥20,000-②原価¥4,000-③変動経費¥1,000-④CPA¥13,000=⑤予測利益¥2,000

この場合ではLTVが高いため、CPAが高くても【例1】よりも利益が残るので、獲得を伸ばすためにもう少しCPA許容値を上げてもいい、という判断になります。

競合のマーケティング戦略で同じ媒体で勝つには、CPA許容値を上げてimpシェアを獲得するのも大事なポイントとなるので、CPA目標は高いほど広告配信の自由度があがり、獲得もしやすくなります。

LTVが高く見込めるユーザーに配信する

上述のように、いかにLTVの高さがリピート通販にとって重要かがお分かりかと思います。

今までLTVは、CRMを使っていかに引き上げるかという側面と、広告CPAの最適化という面でのみ論じられてきました。

しかしLTV全体のことを考えれば、ユーザー獲得後の施策はもちろん大事なのですが、そこからもう少し上層にも視線を上げ、「どうすれば事前にLTVが高く見込めるユーザーに対して販売できるか」という観点も重要になってきます。

ではようやく、ここからが本題となります。

広告媒体別LTV・RFM分析の考え方

「LTV分析をしてCPAの許容値を再計算し、その目標CPAに合わせて広告を管理する」というのがこれまでの一般的なLTV分析の活用法かと思いますが、こちらはそれを広告媒体別に細分化して分析しようという考え方です。

LTVに合わせて設定したCPA目標で各媒体で広告配信を増やしたが、それによって肝心のLTVが下がってしまった、というのはよくある落とし穴です。

そこで媒体別LTVを計測することで、本当に利益に繋がっている広告媒体を知ることができ、逆にCPA的には合格点でもトータルで赤字になっている媒体を見極める事ができます。

それを細かく見ていくと、例えば以下の表にあるように

■Instagram広告のCV類似はCPAが合いやすく数も取れているが、安易な動機でのトライアル購入が多いため、定期購入への引き上げ率が悪くLTVが上がりにくい

■検索広告のCPAは他よりも高いが、商品への理解度が高く定期購入に繋がりやすいので、LTVが上がりやすい

など、媒体がリーチできるユーザー属性によってLTVが大きく変わる事に気づかされます。

広告媒体別LTV・RFM分析の考え方

【RFM分析での評価指標】

上述の媒体別分析では、LTVに加えてRFM分析の3つの軸で総合的な評価を行います。

①未購入日数(Recency)
最後に注文をした日からの経過日数の全ユーザー平均値

②購入回数(Frequency)
同一ユーザーによる累計購入回数の全ユーザー平均値

③購入金額(Monetary)※LTV
同一ユーザーによる累計購入金額の全ユーザー平均値

年齢別LTVと広告運用の組み合わせ

Google広告やInstagram広告などでは、管理画面で年齢別のデータが見れたり、購入者の年齢分布を把握して、広告の調整を行っている企業も多いかと思います。

商材によっては、顧客データから「なんとなく高年齢のほうがLTVが上がりやすい」などのイメージを持っている方も多いかと思います。

が、それも実際に数字で計測を行うことで、何歳から何歳のターゲットであればどれくらいのCPAまで許容して配信すると効率がいいのか、が見えてきます。

上記を踏まえて、先ほどの媒体別LTVが低い媒体だからと言って、その媒体すべてのユーザーが悪いわけではないと判断できます。

つまり、一部の年齢層を除外することによって大きくLTVが改善することも往々にしてあり得るので、媒体側の初回CVユーザーの属性を鵜呑みにせず、LTVを見据えた設定が望まれるのです。

LTV・RFM分析の細分化を行えるツール

現在いくつかの既存CRMにおいては、ラストクリックコンバージョンによる媒体別LTVの計測が可能になっている他、アクセス解析ツールにおいても、同一ユーザーからのLTVはカウントできるようになっています。

なお、弊社Oz link(オズ・リンク)でも、媒体別LTVの重要性を鑑み、またそれを使った広告運用が出来るようにツールの開発を行う予定です。ぜひご期待ください!

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