고객의 LTV를 구해본 방법과 알게된 점들을 정리했습니다.

1. [고객 생애 가치]
구해서 써먹기
Customer Lifetime Value -> LTV
최수경

2. 오늘 할 얘기
• LTV 란?
• LT 구하기
• 방법 1 : 최근 active user의 잔존율 sum
• 방법 2 : 단기 잔존율 X 장기이탈율로 구한 기대수명
• V 구하기
• LTV 활용하기
• 광고 집행 의사 결정 시 참고
• 향후 AU 예측
• 서비스의 안정도 모니터링

3. LTV란?
• “is a prediction of all the value a business will derive
from their entire relationship with a customer”

4. LTV 구하기
• 여러 방법이 있겠지만 일단 이렇게…
• LTV = LT X V
• 고객생애가치 = 기대 수명 X 기대 수익
• 기대수명을 구하는 방법에서도 두가지 접근을 시도해 봄
1. 최근 특정기간 active인 유저의 잔존율 sum
2. 단기 잔존율 X 장기이탈율로 구한 기대수명

5. LT 구하기 : 방법 1
최근 특정기간 active인 유저의 잔존율 sum
• 유저의 서비스 사용 주기를 고려 “최근 특정 기간”을 정의
• ex1. 매일 쓰는 서비스의 경우 1day
• ex2. 한달에 한번 쓰는 서비스의 경우 1month
• ex2로 한다면, 가입월별 잔존율 계산
• 지난 한달간의 active user 구하기
• 가입월별 전체 가입자수를 분모로 하여 잔존율 구하기
• 잔존율을 모두 더하면 기대 수명 (N개월)

6. LTV 구하기 : 방법 1
최근 특정기간 active인 유저의 잔존율을 누적하기
• 지난 2월 active 유저의 가입월별 잔존율 그래프
• 0.60 + 0.20 + 0.15 + … + 0.025 + 0.038 = 7 개월

7. Tip
• 여러달을 그려봤을때 그림자 효과처럼 보이면 —>
• 특정 월 인입유저의 성향이 다른 것이므로 해당월
이벤트 확인
• 일반적으로는 얼추 겹쳐지는 형태
• 기울기 별 구간을 나누어 전략 수립
• 초반 N개월간의 기울기를 공략할지
• 특정 지점에 기울기가 변환하는 지점이 있을지
• 보통 서비스 개시 무렵 인입 유저는 잔존율 높은 충성 유저임을 감안

8. LT 구하기 : 방법 2
단기 잔존율 X 장기이탈율로 구한 기대수명
• 가입월(or일) 기준으로 N 개월 후 잔존율 추출
• 단기 기준 : 전월대비 잔존율이 안정되는 시점 찾기
• 단기 최종 잔존율 : 단기 마지막 시점의 최종 잔존율
• 장기 이탈율 : 단기 이후 전월 대비 평균 이탈율 평균 추출
• 장기 기대 수명 : 1 / 장기이탈율 (ex. 1/0.05 = 20 개월)
• 단기 잔존율 에 곱하면 기대 수명 (ex. 20% x 20개월 = 4개월)
• 단기 기간을 더해서 정의해도 됨

9. LT 구하기 : 방법 2
단기 잔존율 X 장기이탈율로 구한 기대수명
• 지난 10개월 가입 유저의 월별 전월대비 잔존율
• 2개월이 넘어가면 80% 이상은 유지되므로 2개월을 단기로 정의
• 2개월 말의 단기 최종 잔존율은 15%
• 3개월 이후의 장기 이탈율은 평균 10% —> 1/0.1 = 10개월이 장기 기대수명
• 최종적으로 0.15 X 10 = 1.5개월 잔존 예상

10. V 구하기
가치(=수익)은?
• 각자 기대 수명을 구한 “바로 그” 유저로 한정하여, 가장 “적절”한 값을
뽑으면 됨
• “적절”의 기준은 각자의 몫 ;;;
• 내 경우는
• 그 유저들의 구매 금액의 “중간값(평균아님!)”으로 정해 수익율을 곱함

11. LTV 구하기
• 지금까지 구한
• 기대수명 X 기대가치
• 하면 LTV
• 그래서 이걸 어디다 쓰냐면… to be continued

12. LTV 활용하기 : 1
광고 집행 의사 결정 시 참고
• LTV 란 “한 명의 유저를 데려왔을때 기대할 수 있는 수익”
• 따라서, 유저 인입을 위한 비용은 LTV와 비슷하거나 낮은 수준으로 유지하
면 best!
• 물론 우리가 구한 LTV는 오가닉 인입유저를 포함한 수치니까 대상 집단이
다르고…
• 물론 마케팅 광고 집행은 BEP를 맞추자고 하는 활동은 아니고…
• 등등등…은 알아서들 감안하시길

13. LTV 활용하기 : 2
향후 AU 예측
• 방법 1에서의 잔존율 그래프를 단순화 하고
• 신규 유저 규모를 예상치로 입력 하면
• N 개월 후 AU 예측 가능

14. LTV 활용하기 : 3
서비스 안정성 모니터링
• 주기적으로 LTV 를 추출 하여 트랜드 확인
• 좋아지고 있는가? 나빠지고 있는가?

15. 제가 경험한 LTV 의 모든것 입니다.
라고 쓰고보니 빠진 것들…
• 덧 1 ) 어떤 지표(KPI:Key Performance Index)가 좋은 지표인가?
• 액션을 끌어내는 지표는 좋은 지표인 동시에, 어떻게 하면 높일 수 있는지 알아서
어뷰징을 하게 되는 단점도 가지고 있습니다.
• 그런면에서 LTV는 Health check 처럼 상태 확인만 가능한 유형의 지표로
써 의미가 있다고 생각합니다.
• 덧 2) 하위 서비스 별로 구해서 그걸 곱하고 더하면 전체가 돼야 하지 않냐?
• 구하는 각 서비스에 맞추어 최적의 정의 부터 해야 하기 때문에 LTV는 그런식
으로 맞아 떨어지지(?) 않습니다.
• 따라서 다른 회사와의 수치 비교는 어불성설입니다.
• 남에꺼 보지말고 내꺼에만 집중하시길…

16. 감사합니다
끝
앨빈 토플러