[빅데이터분석] 고객 생애 가치 (Customer Lifetime Value) 분석

 

1. 개요

 

안녕하세요! 이번 포스팅에서는 모바일, 온라인 판매 데이터 분석에서 자주 사용되는 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, 이하 CLV)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. CLV 분석은 기업의 중요한 비즈니스 분석 기법 중 하나입니다. CLV는 고객이 회사에 가져다주는 전체 이익을 예측하는 분석 기법으로, 고객관계관리 (CRM), 마케팅, 총괄 예산 계획 및 전략적 비즈니스 결정에 광범위하게 활용됩니다. CLV 분석은 기업이 더 가치 있는 고객 세그먼트에 집중하고, 투자 이익률을 최적화하고, 장기적인 고객 관계를 유지하는 데 중요한 분석 방법입니다.

 

 

2. 분석 방법

 

생애가치분석 (Customer Lifetime Value)

 

CLV를 계산하는 방법은 다양하며, 여기에는 여러 가지 요인이 영향을 미칩니다. 아래는 일반적으로 사용되는 CLV 계산 방법 중 일부입니다

 

 1. 히스토리적 CLV

 

이는 고객의 과거 구매 패턴을 기반으로 CLV를 계산하는 방법입니다. 고객의 평균 구매 빈도, 평균 구매 가격, 그리고 평균 고객 수명(고객이 처음 구매를 시작한 날로부터 가장 최근에 구매한 날까지의 기간)을 곱하여 계산됩니다.

 

 2. 예측적 CLV

 

이 방법은 고객의 과거 행동 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘이나 통계적 모델을 사용하여 미래의 구매 행동을 예측합니다. 이는 시간에 따른 고객의 행동 변화를 고려하므로 히스토리적 CLV보다 정확할 수 있습니다.

 

 3. 전통적인 CLV

 

이는 마케팅 비용, 이자율, 고객 이탈률 등과 같은 요소를 고려하여 고객의 현재 및 미래 가치를 계산하는 방법입니다. 이 모델은 CLV 계산을 위해 시간 가치의 금액을 고려합니다.

 

3. CLV 분석 알고리즘

 

 1. 회귀 분석 알고리즘

 

회귀 분석은 고객의 과거 구매 이력과 같은 독립 변수를 사용하여 CLV와 같은 종속 변수를 예측하는 통계적 기법입니다. 처리 절차는 일반적으로 다음과 같습니다

 

1) 데이터 수집 및 전처리: 고객의 구매 이력, 방문 빈도, 소비 패턴 등의 데이터를 수집하고 정제합니다.

2) 특징 선택: 회귀 모델에 포함할 특징을 선택합니다.

3) 모델 훈련: 선택한 특징과 종속 변수를 사용하여 회귀 모델을 훈련합니다.

4) 모델 검증 및 테스트: 훈련된 모델을 검증 및 테스트 데이터를 사용하여 검증하고 테스트합니다.

 

 2. 확률 분석 알고리즘 (BG/NBD, Gamma-Gamma 모델 등)

 

확률 분석 알고리즘은 고객의 구매 주기와 고객 이탈 확률을 예측하는데 사용됩니다. 처리 절차는 다음과 같습니다.

 

1) 데이터 수집 및 전처리: 고객의 구매 이력, 방문 빈도, 소비 패턴 등의 데이터를 수집하고 정제합니다.

2) 모델 파라미터 추정: 모델 파라미터를 최적화하기 위해 최대 가능성 추정법 등의 방법을 사용합니다.

3) CLV 계산: 모델 파라미터를 사용하여 각 고객의 CLV를 계산합니다.

 

 3. 기계학습(Machine Learning) 알고리즘 (랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅 등)

 

기계학습 알고리즘들은 복잡한 패턴을 탐지하고 높은 차원의 데이터를 처리하는 데 유용합니다. 처리 절차는 다음과 같습니다

 

1) 데이터 수집 및 전처리: 고객의 구매 이력, 방문 빈도, 소비 패턴 등의 데이터를 수집하고 정제합니다.

2) 특징 엔지니어링: 모델에 사용할 특징을 선택하고 생성합니다.

3) 모델 훈련: 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련합니다.

4) 모델 검증 및 테스트: 훈련된 모델을 검증 및 테스트 데이터를 사용하여 검증하고 테스트합니다.

 

4. 마치며

 

CLV 분석은 기업이 가장 가치 있는 고객을 찾아내고, 그들에게 집중하는 데 도움이 되는 분석 기법입니다. CLV 분석을 통해 기업은 고객과의 장기적인 관계를 구축하고, 마케팅 효과를 극대화하며, 고객 이탈을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. CLV는 회사의 비즈니스 모델, 고객의 행동 패턴, 사용 가능한 데이터의 종류 등에 따라 다르게 적용될 수 있으므로, 각 기업의 특성에 맞는 최적의 CLV 계산 방법과 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

 

 

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