顧客生涯価値（CLV）（Customer Lifetime Value）

Deep Dive

CLVの算出方法とモデル

CLVの算出には、ヒストリカルモデル（過去の実績データに基づく計算）と予測モデル（将来の行動を統計的に予測する計算）がある。最もシンプルなヒストリカルCLVは「平均注文額 × 年間購入回数 × 顧客関係年数」で概算される。より精緻な予測モデルでは、BG/NBDモデル（購買頻度の予測）やGamma-Gammaモデル（金額の予測）などの確率論的モデルが用いられ、個々の顧客の将来購買行動を予測する。割引率を適用してNPV（正味現在価値）に変換するDCF（割引キャッシュフロー）アプローチも一般的である。

CLVに基づく顧客戦略

CLV分析は、限られたマーケティングリソースの最適配分を可能にする。高CLV顧客に対してはプレミアムサービスとパーソナライズされたコミュニケーションを提供し、中CLV顧客に対してはアップセル・クロスセルの機会を最大化し、低CLV顧客に対してはコスト効率の高いデジタルチャネルで対応するという段階的なアプローチが取られる。また、CLV/CAC比率は事業の健全性を測る重要な指標で、一般的にCLVがCACの3倍以上であれば持続可能なビジネスモデルとされる。

ファッション・ビューティにおけるCLV最大化

ファッション・ビューティ業界でのCLV最大化戦略には、カテゴリー拡張（化粧品からスキンケア、フレグランスへのクロスセル）、価格帯のアップグレード（エントリー製品からプレステージラインへの移行誘導）、購買頻度の向上（サブスクリプション、リピート購入インセンティブ）、関係期間の延長（チャーン予測と予防的リテンション施策）がある。Sephoraは、Beauty Insiderプログラムを通じてCLVの最大化に成功しており、上位ティア（Rouge）顧客のCLVは一般顧客の10倍以上に達するとされている。