顧客生涯価値(LTV)モデリングは、顧客と企業との関係期間中に期待される総収益を予測します。広告主にとっては、価値の高いオーディエンスを優先し、長期的に最適化するための強力なツールです。 広告費用利益率（ROAS）.
最近の進歩、特にゼロ膨張対数正規分布を使用した深い確率モデルは、特に効果的であることが証明されています。これらの手法は、一度しか購入しない顧客に起因する歪みや、顧客収益のヘビーテールといった、マーケティング測定における一般的な課題に対処するものです。予測精度を向上させることにより、LTVモデリングは、広告主が価値の高い顧客に努力を集中し、より戦略的に予算を配分し、変化する市場環境に動的に適応することを可能にします。
なぜLTVモデリングが広告主にとって重要なのか？
LTVモデリングにより、広告主はターゲティングと予算配分をより確実に絞り込むことができます。
高度なモデルは、ファネルの早い段階で価値の高い顧客と低い顧客を識別し、収益が限定的なオーディエンスへの支出を削減し、以下をサポートします。 ROI-マーケティング担当者は、顧客獲得と顧客維持の両方において、主導的な意思決定を行うことができます。予測される顧客価値をより正確に把握することで、マーケティング担当者はキャンペーンをパーソナライズし、顧客生涯収益性を最大化する戦略に投資することができます。
LTVの計算方法
LTVは通常、購入頻度、平均注文金額、顧客寿命の組み合わせで計算されます。しかし、従来の方法では、2つの一般的な現実を考慮できないことがよくあります：
- 顧客の大部分は一度きりの購入者かもしれません。
- ごく一部のユーザーが不釣り合いな収益を上げることがよくあります。
そこで、ゼロインフレ対数正規分布のような確率モデルが大きな利点を提供します。対数正規分布は、リピート購入の可能性と顧客グループ間の支出分布の両方をモデル化することで、変動性を説明します。たとえば、あるブランドは、70%の顧客が1回限りの購入者である一方、残りの30%の顧客が収益の大部分を生み出していることを発見するかもしれません。正確なLTVモデリングは、企業がリソースを適切に配分するのに役立ちます。
広告への応用
LTVモデリングを効果的に活用すれば、メディア戦略全体の強力な優位性を引き出すことができます：
- ターゲティング:価値の高いセグメントを特定し、カスタマイズされたキャンペーンを実施します。
- 予算管理:最もリターンが見込まれるチャネルとコホートに費用を集中
- 保持:LTVの高い潜在顧客に対するロイヤルティとリエンゲージメント活動の優先順位付け
- メッセージング:顧客の価値と予測される行動に基づいて、クリエイティブとオファーをパーソナライズします。
LTVモデリングの今後の動向
LTVモデリングの未来は、機械学習と高度な統計技術の継続的な統合にあります。ディープラーニング・アルゴリズムのようなイノベーションは、予測精度を高め、ダイナミックな顧客行動に適応します。階層ベイズモデルも、より長い販売サイクルとマルチチャネル・アトリビューションを把握する能力で人気を集めています。一方、従来の手法とAIを組み合わせたハイブリッドモデルは、より正確なセグメンテーションとターゲティングを可能にしています。
これらのツールが進化するにつれて、LTVは単なる指標ではなく、どこに、どのように、どれだけの広告投資を行うべきかを導く戦略的な羅針盤になりつつあります。
LTVモデリングは、もはや "あれば便利 "なものではなく、収益性と持続性のある成長を目指す広告主にとって不可欠なものです。最新のLTV手法を採用することで、マーケティング担当者は予測を改善し、獲得の無駄を省き、顧客ベースから長期的な価値を引き出すことができます。
LTVモデリングを実践してみませんか？ お問い合わせ をクリックしてください。
参考文献
- ワシントン大学セントルイス校オリン・ビジネススクール。 https://olin.wustl.edu/_assets/docs/research/Chan-WuXie-Lifetime-Value-Customers-Google-PPC.pdf
- arXiv. https://arxiv.org/abs/1912.07753