고객 생애 가치(LTV) 모델링은 고객이 비즈니스와 관계를 맺는 동안 창출할 것으로 예상되는 총 수익을 예측합니다. 광고주에게는 가치가 높은 잠재고객의 우선순위를 정하고 장기적으로 최적화할 수 있는 강력한 도구입니다. 광고 투자 대비 수익률(ROAS).
최근의 발전, 특히 제로 인플레이션 로그 정규 분포를 사용하는 심층 확률론적 모델이 특히 효과적인 것으로 입증되었습니다. 이러한 방법은 일회성 구매자로 인한 왜곡과 고객 수익의 헤비테일 특성과 같은 마케팅 측정의 일반적인 문제를 해결합니다. LTV 모델링은 예측 정확도를 개선함으로써 광고주가 고가치 고객에게 노력을 집중하고, 보다 전략적으로 예산을 할당하며, 변화하는 시장 상황에 동적으로 적응할 수 있도록 해줍니다.
광고주에게 LTV 모델링이 중요한 이유는 무엇인가요?
LTV 모델링을 통해 광고주는 더욱 자신 있게 타겟팅과 예산 할당을 세분화할 수 있습니다.
고급 모델은 퍼널 초기에 고가치 고객과 저가치 고객을 식별하고, 수익 잠재력이 제한적인 고객에 대한 지출을 줄이며, 다음을 지원할 수 있습니다. ROI-를 기반으로 고객 확보와 유지에 대한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 마케터는 예상 고객 가치를 보다 정확하게 파악하여 캠페인을 맞춤화하고 고객 생애 수익성을 극대화하는 전략에 투자할 수 있습니다.
LTV 계산 방법
LTV는 일반적으로 구매 빈도, 평균 주문 금액, 고객 수명의 조합을 사용하여 계산합니다. 하지만 기존의 방식은 두 가지 일반적인 현실을 고려하지 못하는 경우가 많습니다:
- 고객의 상당수가 일회성 구매자일 수 있습니다.
- 소수의 사용자가 불균형적인 매출 비중을 차지하는 경우가 많습니다.
바로 이 점에서 제로 인플레이션 로그 정규 분포와 같은 확률적 모델이 큰 이점을 제공합니다. 이러한 모델은 재구매 가능성과 고객 그룹 간의 지출 분포를 모두 모델링하여 가변성을 설명합니다. 예를 들어, 한 브랜드에서 70%의 고객이 일회성 구매자인 반면, 나머지 30%가 대부분의 매출을 창출한다는 사실을 발견할 수 있습니다. 정확한 LTV 모델링을 통해 기업은 리소스를 적절히 할당할 수 있습니다.
광고 분야에서의 활용
LTV 모델링을 효과적으로 적용하면 미디어 전략 전반에 걸쳐 강력한 이점을 얻을 수 있습니다:
- 타겟팅: 맞춤형 캠페인으로 고부가가치 세그먼트 식별 및 참여 유도
- 예산 책정: 예상 수익이 가장 큰 채널 및 코호트에 지출 집중
- 리텐션: LTV 잠재력이 높은 고객에 대한 충성도 및 재참여 노력 우선순위 지정
- 메시징: 고객 가치와 예측된 행동을 기반으로 크리에이티브 및 오퍼 개인화
LTV 모델링의 미래 트렌드
LTV 모델링의 미래는 머신 러닝과 고급 통계 기법의 지속적인 통합에 달려 있습니다. 딥러닝 알고리즘과 같은 혁신은 예측 정확도를 향상시키고 역동적인 고객 행동에 적응하고 있습니다. 또한 계층적 베이지안 모델은 더 긴 판매 주기와 멀티채널 어트리뷰션을 포착할 수 있는 능력으로 주목을 받고 있습니다. 한편, 기존 방식과 AI를 결합한 하이브리드 모델을 통해 더욱 정밀한 세분화와 타겟팅이 가능해졌습니다.
이러한 도구가 발전함에 따라 LTV는 단순한 지표가 아니라 광고에 어디에, 어떻게, 얼마를 투자해야 하는지를 안내하는 전략적 나침반이 되고 있습니다.
수익성 있고 지속 가능한 성장을 목표로 하는 광고주에게 LTV 모델링은 더 이상 있으면 좋은 것이 아니라 필수입니다. 마케터는 최신 LTV 기법을 채택함으로써 예측을 개선하고, 고객 확보 낭비를 줄이며, 고객 기반에서 장기적인 가치를 창출할 수 있습니다.
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참조
- 세인트루이스에 있는 워싱턴 대학교 올린 비즈니스 스쿨. https://olin.wustl.edu/_assets/docs/research/Chan-WuXie-Lifetime-Value-Customers-Google-PPC.pdf
- arXiv. https://arxiv.org/abs/1912.07753