Designed by Freepik
쇼핑몰의 가치를 논하기 위해 가장 중요시 되는 것은
첫번째가 매출, 두번째가 재구매율입니다
매출 외의 지표는 결국 매출을 보조적으로 설명하는데 그치는
부가지표일 뿐이다는 일부 의견도 있습니다
그러나 재구매율에 특히 주목해야 하는 이유는
재구매율은 아직 반영되지 않은 매출과
매출을 지금까지 얼마나 효율적으로 발생시켰는지를 설명하기 때문입니다
퍼포먼스 마케팅의 시대가 저물고 있기에 더욱 중요하죠
매출과 재구매율을 모두 반영한 지표가 있는데요
바로 LTV (Lifetime Value) 입니다
LTV (Lifetime Value)
고객이 특정 브랜드 또는 쇼핑몰과의 관게에서 평균적으로 발생시키는 총 매출 가치
Designed by Freepik
LTV, 어떻게 계산하는가?
LTV는 아래와 같이 계산됩니다
(평균 구매 금액) X (월 구매 빈도) X (평균 고객 유지 기간) = (월당 구매 금액) X (평균 고객 유지 기간)
= (월당 구매 금액) X [1 / (월 고객 이탈률) ]
가령 월당 구매 금액이 60,000원이고 이탈률이 20% (=0.2) 정도라면
60,000* [1/0.2] = 300,000원.
한 명의 고객을 모셨을 때, 이 고객은 나에게 30만원을 지불한다는 것이죠
이해가 되지 않는 부분이 하나 있으실 수 있습니다
" 평균 고객 유지 기간 = [1 / (월 고객 이탈률)] "이 왜 성립하는지 혼돈 되실 수 있는데요
이것은 무한급수의 개념이 들어가야 하기 때문에 그렇습니다
쉽게 설명드리기 위해 예시를 들어보겠습니다
이탈률 20% 정도 되는 쇼핑몰에, 고객 A가 1월 1일에 가입을 했다고 하겠습니다
이 고객 A가 해당 쇼핑몰에 머무는 기간은 평균적으로 얼마일까요?
1월 한달 A는 쇼핑몰에 머무르며 쇼핑몰을 주관적으로 평가합니다
2월에는 " 1-0.2 = 0.8 " 80%의 확률로 쇼핑몰에 한달 더 머물렀을 수 있겠네요
3월에는 80%를 두번 곱한 64%의 확률로 여전히 남아 있을 겁니다
4월에는 80%를 세번 곱한 51.2%의 확률로 쇼핑몰 회원으로 남아있겠죠
한달만 회원으로 남아 있을 확률은 1-0.8=0.2
두달만 회원으로 남아 있을 확률은 0.8 (1-0.8) = 0.8*0.2
세달만 회원으로 남아 있을 확률은 0.8*0.8*0.2
이런 식으로 생각될 수 있겠군요
A가 머물게 되는 기간은 확률적으로 아래와 같이 계산됩니다
(이탈률 0.2=p 라고 하겠습니다)
1* p+ 2*(1-p)*p + 3*(1-p)^2*p + 4*(1-p)^3*p....
=p (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ...) + (1-p) p (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ....) + (1-p)^2 * p * (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ....) +...
= p * (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ...)^2
= p * (1/p)^2 [등비수열 공식 참조]
= 1/p
쉽게 이해할 수 있습니다
Designed by Freepik
LTV, 왜 중요한가?
기존 고객을 유지하는 비용은 신규 고객의 확보 비용보다
5배가 더 저렴하다고 합니다
최대한 많은 고객들한테 우리 브랜드를 소개하고
더 많은 매출을 기대하는 것보다는
끌어들인 한명의 고객에게 최대한의 매출을 발생시키는 것이 낫다는 것이죠
LTV를 높인다는 것은 그만큼 한 번 들어온 고객을 잘 관리한다는 것입니다
수익성을 극대화할 수 있다는 뜻이죠
LTV를 높이려면 당연하게도 LTV 공식에 들어가 있는 변수를 높여야 합니다
고객의 이탈율을 줄이고, 고객이 더 자주 구매하게 하고, 고객이 더 비싼 상품을 구매하게 해야 하죠
놀랍게도 LTV를 높여야지 하고 임하다 보면 쇼핑몰을 폭발적으로 성장시킬 수 있는
갖가지 전략을 모두 수립하여 해나갈 수 있게 됩니다
그렇기에 쇼핑몰을 평가하는 데에 있어 모든 것을 요약하여
결국 LTV에 집중하게 되는 것입니다
쇼핑몰을 넘겨 받은 인수자의 입장에서 LTV를 높이는 것이 쉬울까요? 매출 증대가 쉬울까요?
자본만 있는 상황이라면 매출 증대가 훨씬 쉽습니다
퍼포먼스 마케팅의 효율이 많이 줄었다고는 하지만 효과가 아예 없는 것은 아니며
우선 돈을 투자하면 매출은 반드시 오르긴 하기 때문입니다
그러나 LTV는 그렇지 않습니다, 애초에 쇼핑몰이 좋은 브랜드를 형성하지 못했고
양질의 경쟁력 있는 상품을 준비하지 못한 상황이면 LTV는 늘어나지 않습니다
당장 매출은 높아져도 LTV가 그대로이면
결국 막대한 광고비를 또 투자해야 하는 상황이 반복되는 것이죠
모든 인수자는 LTV라는 용어 자체를 모를 수는 있어도
이런 원리를 감으로 파악하고 있습니다
인수자는 자금 규모의 힘으로 매출은 높일 수 있어도 LTV를 스스로 올릴 자신은 없기에
마땅한 쇼핑몰을 찾아 인수하는 것입니다
그렇기에 통상적으로 매겨지는 매각가의 기준을 훨씬 넘는
높은 가격으로 자신의 쇼핑몰이 매각되기를 희망한다면
LTV는 얼마인지, 어떻게 이렇게 높게 계산될 수 있는지
분명히 설득하실 수 있어야 합니다
LTV가 높기만 하다고 최고의 쇼핑몰은 아냐, CAC도 함께 볼 것
LTV의 한계는, 고객을 처음 획득하는 과정까지를 볼 수 없다는 것입니다
한 가지 예시를 들어보겠습니다
어떤 브랜드의 LTV가 1억은 된다고 합니다
관계자의 말을 들어보니 5,000만원씩 구매를 하는데
한 생애에 이탈률을 고려해서, 평균 2회 정도 구매를 한다고 하는군요
혹시 이 글을 보시는 분 중에 1억의 LTV를 달성하고 계신 대표님이 있으실까요?
차원이 다른 LTV를 갖는 고마진 아이템을 취급하는 이곳은
금방 부자 브랜드가 될 지도 모르겠습니다
이 회사는 사실 자동차 회사라고 합니다
그러면 모르고 들었을 때만큼, 회사의 마진이 높지는 않겠다는 것을 금방 알게 되죠
자동차 회사는 한 명의 고객 확보를 위해 훨씬 막대한 마케팅 비용을 쓰기 때문입니다
이러한 고객 확보 비용은 CAC라고 합니다
우리는 LTV에서 CAC를 뺀 값이 고객에게서 얻을 수 있는 가치임을 알게 됩니다
물론 상품원가도 반영해야겠지만, 통상적으로 LTV와 CAC를 두고 비교하게 됩니다
학계에서는 LTV : CAC를 3:1로 맞추어야 한다고 말합니다
운영하고 계신 쇼핑몰은 높은 LTV와 낮은 CAC를 유지하고 계신가요?
LTV 산정, 쇼핑몰의 규모와 성격에 맞게 전문적으로 이뤄져야
LTV를 적용하기 쉬운 산업은
쇼핑몰보다는 구독제로 운영되는 서비스 산업입니다
월 구독제다 보니 매출 계산도 쉽고, 이탈률도 조사하기 쉽습니다
쇼핑몰의 경우에는, 꼭 가입을 하지 않더라도 구매를 할 수 있기에
통상 LTV의 개념을 그대로 반영하기에는 어려움이 있습니다
또한 비교적 작은 규모의 쇼핑몰은 LTV를 계산하는 것이 무의미할 수 있습니다
마케팅적 측면에서도, 초기 단계의 쇼핑몰은 우선 다양한 방법으로
많은 고객에게 노출되는 것이 우선이지요
대부분의 고객이 최초 구매자인 것이 당연합니다
LTV를 계산하기에는 표본이 부족할 수 있습니다
그러기에 수정된 계산법이 필요합니다
LTV를 계산하더라도, 경쟁사 대비 적절한 LTV를 가져가고 있는지
판단하는 데에도 전문가의 분석이 추가되면 좋습니다
모든 카테고리가 똑같은 LTV를 지향하는 것은 어렵기 때문에
적정 수준의 LTV를 쫓아가기 위해 노력해야 합니다
비즈토스의 전문가들은 쇼핑몰의 상황에 맞게
인수자들을 설득하기 위한 매각 전략을 구축해드릴 수 있습니다
국가 R&D 과제로 선정된 연구 기법을 적용하여
온라인 쇼핑몰 매각을 위한 차별화된 솔루션을 제공하겠습니다
Designed by Freepik
쇼핑몰의 가치를 논하기 위해 가장 중요시 되는 것은
첫번째가 매출, 두번째가 재구매율입니다
매출 외의 지표는 결국 매출을 보조적으로 설명하는데 그치는
부가지표일 뿐이다는 일부 의견도 있습니다
그러나 재구매율에 특히 주목해야 하는 이유는
재구매율은 아직 반영되지 않은 매출과
매출을 지금까지 얼마나 효율적으로 발생시켰는지를 설명하기 때문입니다
퍼포먼스 마케팅의 시대가 저물고 있기에 더욱 중요하죠
매출과 재구매율을 모두 반영한 지표가 있는데요
바로 LTV (Lifetime Value) 입니다
LTV (Lifetime Value)
고객이 특정 브랜드 또는 쇼핑몰과의 관게에서 평균적으로 발생시키는 총 매출 가치
Designed by Freepik
LTV, 어떻게 계산하는가?
LTV는 아래와 같이 계산됩니다
(평균 구매 금액) X (월 구매 빈도) X (평균 고객 유지 기간) = (월당 구매 금액) X (평균 고객 유지 기간)
= (월당 구매 금액) X [1 / (월 고객 이탈률) ]
가령 월당 구매 금액이 60,000원이고 이탈률이 20% (=0.2) 정도라면
60,000* [1/0.2] = 300,000원.
한 명의 고객을 모셨을 때, 이 고객은 나에게 30만원을 지불한다는 것이죠
이해가 되지 않는 부분이 하나 있으실 수 있습니다
" 평균 고객 유지 기간 = [1 / (월 고객 이탈률)] "이 왜 성립하는지 혼돈 되실 수 있는데요
이것은 무한급수의 개념이 들어가야 하기 때문에 그렇습니다
쉽게 설명드리기 위해 예시를 들어보겠습니다
이탈률 20% 정도 되는 쇼핑몰에, 고객 A가 1월 1일에 가입을 했다고 하겠습니다
이 고객 A가 해당 쇼핑몰에 머무는 기간은 평균적으로 얼마일까요?
1월 한달 A는 쇼핑몰에 머무르며 쇼핑몰을 주관적으로 평가합니다
2월에는 " 1-0.2 = 0.8 " 80%의 확률로 쇼핑몰에 한달 더 머물렀을 수 있겠네요
3월에는 80%를 두번 곱한 64%의 확률로 여전히 남아 있을 겁니다
4월에는 80%를 세번 곱한 51.2%의 확률로 쇼핑몰 회원으로 남아있겠죠
한달만 회원으로 남아 있을 확률은 1-0.8=0.2
두달만 회원으로 남아 있을 확률은 0.8 (1-0.8) = 0.8*0.2
세달만 회원으로 남아 있을 확률은 0.8*0.8*0.2
이런 식으로 생각될 수 있겠군요
A가 머물게 되는 기간은 확률적으로 아래와 같이 계산됩니다
(이탈률 0.2=p 라고 하겠습니다)
1* p+ 2*(1-p)*p + 3*(1-p)^2*p + 4*(1-p)^3*p....
=p (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ...) + (1-p) p (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ....) + (1-p)^2 * p * (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ....) +...
= p * (1+ (1-p) + (1-p)^2 + ...)^2
= p * (1/p)^2 [등비수열 공식 참조]
= 1/p
쉽게 이해할 수 있습니다
Designed by Freepik
LTV, 왜 중요한가?
기존 고객을 유지하는 비용은 신규 고객의 확보 비용보다
5배가 더 저렴하다고 합니다
최대한 많은 고객들한테 우리 브랜드를 소개하고
더 많은 매출을 기대하는 것보다는
끌어들인 한명의 고객에게 최대한의 매출을 발생시키는 것이 낫다는 것이죠
LTV를 높인다는 것은 그만큼 한 번 들어온 고객을 잘 관리한다는 것입니다
수익성을 극대화할 수 있다는 뜻이죠
LTV를 높이려면 당연하게도 LTV 공식에 들어가 있는 변수를 높여야 합니다
고객의 이탈율을 줄이고, 고객이 더 자주 구매하게 하고, 고객이 더 비싼 상품을 구매하게 해야 하죠
놀랍게도 LTV를 높여야지 하고 임하다 보면 쇼핑몰을 폭발적으로 성장시킬 수 있는
갖가지 전략을 모두 수립하여 해나갈 수 있게 됩니다
그렇기에 쇼핑몰을 평가하는 데에 있어 모든 것을 요약하여
결국 LTV에 집중하게 되는 것입니다
쇼핑몰을 넘겨 받은 인수자의 입장에서 LTV를 높이는 것이 쉬울까요? 매출 증대가 쉬울까요?
자본만 있는 상황이라면 매출 증대가 훨씬 쉽습니다
퍼포먼스 마케팅의 효율이 많이 줄었다고는 하지만 효과가 아예 없는 것은 아니며
우선 돈을 투자하면 매출은 반드시 오르긴 하기 때문입니다
그러나 LTV는 그렇지 않습니다, 애초에 쇼핑몰이 좋은 브랜드를 형성하지 못했고
양질의 경쟁력 있는 상품을 준비하지 못한 상황이면 LTV는 늘어나지 않습니다
당장 매출은 높아져도 LTV가 그대로이면
결국 막대한 광고비를 또 투자해야 하는 상황이 반복되는 것이죠
모든 인수자는 LTV라는 용어 자체를 모를 수는 있어도
이런 원리를 감으로 파악하고 있습니다
인수자는 자금 규모의 힘으로 매출은 높일 수 있어도 LTV를 스스로 올릴 자신은 없기에
마땅한 쇼핑몰을 찾아 인수하는 것입니다
그렇기에 통상적으로 매겨지는 매각가의 기준을 훨씬 넘는
높은 가격으로 자신의 쇼핑몰이 매각되기를 희망한다면
LTV는 얼마인지, 어떻게 이렇게 높게 계산될 수 있는지
분명히 설득하실 수 있어야 합니다
LTV가 높기만 하다고 최고의 쇼핑몰은 아냐, CAC도 함께 볼 것
LTV의 한계는, 고객을 처음 획득하는 과정까지를 볼 수 없다는 것입니다
한 가지 예시를 들어보겠습니다
어떤 브랜드의 LTV가 1억은 된다고 합니다
관계자의 말을 들어보니 5,000만원씩 구매를 하는데
한 생애에 이탈률을 고려해서, 평균 2회 정도 구매를 한다고 하는군요
혹시 이 글을 보시는 분 중에 1억의 LTV를 달성하고 계신 대표님이 있으실까요?
차원이 다른 LTV를 갖는 고마진 아이템을 취급하는 이곳은
금방 부자 브랜드가 될 지도 모르겠습니다
이 회사는 사실 자동차 회사라고 합니다
그러면 모르고 들었을 때만큼, 회사의 마진이 높지는 않겠다는 것을 금방 알게 되죠
자동차 회사는 한 명의 고객 확보를 위해 훨씬 막대한 마케팅 비용을 쓰기 때문입니다
이러한 고객 확보 비용은 CAC라고 합니다
우리는 LTV에서 CAC를 뺀 값이 고객에게서 얻을 수 있는 가치임을 알게 됩니다
물론 상품원가도 반영해야겠지만, 통상적으로 LTV와 CAC를 두고 비교하게 됩니다
학계에서는 LTV : CAC를 3:1로 맞추어야 한다고 말합니다
운영하고 계신 쇼핑몰은 높은 LTV와 낮은 CAC를 유지하고 계신가요?
LTV 산정, 쇼핑몰의 규모와 성격에 맞게 전문적으로 이뤄져야
LTV를 적용하기 쉬운 산업은
쇼핑몰보다는 구독제로 운영되는 서비스 산업입니다
월 구독제다 보니 매출 계산도 쉽고, 이탈률도 조사하기 쉽습니다
쇼핑몰의 경우에는, 꼭 가입을 하지 않더라도 구매를 할 수 있기에
통상 LTV의 개념을 그대로 반영하기에는 어려움이 있습니다
또한 비교적 작은 규모의 쇼핑몰은 LTV를 계산하는 것이 무의미할 수 있습니다
마케팅적 측면에서도, 초기 단계의 쇼핑몰은 우선 다양한 방법으로
많은 고객에게 노출되는 것이 우선이지요
대부분의 고객이 최초 구매자인 것이 당연합니다
LTV를 계산하기에는 표본이 부족할 수 있습니다
그러기에 수정된 계산법이 필요합니다
LTV를 계산하더라도, 경쟁사 대비 적절한 LTV를 가져가고 있는지
판단하는 데에도 전문가의 분석이 추가되면 좋습니다
모든 카테고리가 똑같은 LTV를 지향하는 것은 어렵기 때문에
적정 수준의 LTV를 쫓아가기 위해 노력해야 합니다
비즈토스의 전문가들은 쇼핑몰의 상황에 맞게
인수자들을 설득하기 위한 매각 전략을 구축해드릴 수 있습니다
국가 R&D 과제로 선정된 연구 기법을 적용하여
온라인 쇼핑몰 매각을 위한 차별화된 솔루션을 제공하겠습니다