LTV, 실무에서는 이렇게 씁니다

연사 | 윤선미
현) 데이터리안 데이터 분석가
전) 쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오 데이터 분석가

연사 | 이두희
현) 딜라이트룸 데이터 분석가
전) 마이리얼트립 데이터 분석가, KT 경영전략팀

모더레이터 | 송혜정
현) 데이터리안 데이터 분석가
전) 리디 데이터 분석가

Transcript

1. LTV, 실무에서는 이렇게 씁니다 DATE 데이터 분석이 필요할 때 26.07.28 DIRECTOR 송혜정, 이두희, 윤선미 데이터 분석 정보 공유 오픈카톡방
2. 온라인 강의 제작 데이터 컨설팅 DATARIAN WORKS SQL 데이터 분석 캠프 사내 맞춤형 SQL 교육
3. 실무자에게 데이터 분석을 배우면 뭐가 다를까?
4. 지난 데이터리안 세미나 2026년 4월 2026년 4월 2026년 5월
5. 진행 순서 마케팅 성과, 이제 ʻ생애 매출’로 봅니다: LTV(LTR) 실전 계산법 시간 19:30 - 20:10 당장의 광고 수익 vs 떠나는 유저: LTV로 의사결정하기 시간 20:10 - 20:40 쉬는 시간 시간 20:40 - 20:50 패널토크: LTV, 무엇이든 물어보세요! 강연 윤선미 강연 이두희 시간 20:50 - 21:30 강연 송혜정, 이두희, 윤선미
6. 연사&패널 연사 연사 모더레이터 윤선미 이두희 송혜정 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오 데이터 분석가 현) 딜라이트룸 데이터 분석가 전) 마이리얼트립 데이터 분석가, KT 경영전략팀 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 리디 데이터 분석가
7. 연사 소개 1부 첫 번째 강연 마케팅 성과, 이제 ʻ생애 매출’로 봅니다: LTV(LTR) 실전 계산법 윤선미 링크드인 현) 데이터리안 대표, 데이터 분석가 전) 카카오 데이터 분석가 전) 쿠팡 비즈니스 분석가
8. 연사 소개 1부 두 번째 강연 당장의 광고 수익 vs 떠나는 유저: LTV로 의사결정하기 이두희 링크드인 현) 딜라이트룸 데이터 분석가 전) 마이리얼트립 데이터 분석가 전) KT 경영전략팀
9. 모더레이터 2부 패널 토크 모더레이터 패널토크: LTV, 무엇이든 물어보세요! 송혜정 링크드인 현) 데이터리안 데이터 분석가 전) 리디 데이터 분석가
10. 첫번째 강연 마케팅 성과, 이제 ʻ생애 매출’로 봅니다: LTV(LTR) 실전 계산법 윤선미 현) 데이터리안 대표, 데이터 분석가 전) 쿠팡, 하이퍼커넥트, 카카오 데이터 분석가
11. 발표자 소개 안녕하세요! 데이터리안 멘토 윤선미입니다. - 현) 데이터리안 대표 전) 카카오 데이터 분석가 전) 하이퍼커넥트 프로덕트 데이터 분석가 전) 쿠팡 비즈니스 분석가
12. 마케팅은 어려워요 3일간 / 예산 10,000원 구매 (20,000원) 소재 클릭 신청하기 클릭 (2회) CPA: 5,000원 소재 노출 (1000회) CPM: 10,000원 랜딩 페이지 조회 (10회) Cost Per Landing Page View: 1,000원 ROAS: 200% (집행 비용 대비 매출액 비율)
13. 마케팅은 어려워요 3일간 / 예산 10,000원 구매 (20,000원) 소재 클릭 신청하기 클릭 (2회) CPA: 5,000원 소재 노출 (1000회) CPM: 10,000원 랜딩 페이지 조회 (10회) Cost Per Landing Page View: 1,000원 ROAS: 200% (집행 비용 대비 매출액 비율)
14. 마케팅은 어려워요 3일간 / 예산 10,000원 구매 (20,000원) 소재 클릭 신청하기 클릭 (2회) CPA: 5,000원 소재 노출 (1000회) CPM: 10,000원 랜딩 페이지 조회 (10회) Cost Per Landing Page View: 1,000원 ROAS: 200% (집행 비용 대비 매출액 비율)
15. 마케팅은 어려워요 3일간 / 예산 10,000원 구매 (20,000원) 소재 클릭 신청하기 클릭 (2회) CPA: 5,000원 소재 노출 (1000회) CPM: 10,000원 랜딩 페이지 조회 (10회) Cost Per Landing Page View: 1,000원 ROAS: 200% (집행 비용 대비 매출액 비율)
16. 마케팅은 어려워요 3일간 / 예산 10,000원 구매 (20,000원) 소재 클릭 신청하기 클릭 (2회) CPA: 5,000원 소재 노출 (1000회) CPM: 10,000원 랜딩 페이지 조회 (10회) Cost Per Landing Page View: 1,000원 ROAS: 200% (집행 비용 대비 매출액 비율)
17. 다 모르겠고, 난 ROAS 만 봐! - 집행 비용 도달 수 CPM 랜딩 페이지 조회 수 랜딩 페이지 조회 당 비용 결과 수 결과 당 비용 매출 ROAS …
18. ROAS도 정답은 아니에요 팀장님: ʻ이 프로모션, ROAS가 엄청 낮은데 왜 매번 이렇게 하는거예요?’ 마케터 - ʻ그 프로모션으로 오시는 분들이 결이 좋아요…’ ʻ느낌상 그걸 해야 매출이 잘 나와요’ ʻ재구매를 잘 하시는 것 같아요’ ʻ매출은 안나와도 브랜딩에 필요해요’
19. 1. ʻ고객생애’를 봐야 한다
20. ROAS 보다 더 길게, 멀리 봐야한다. ROAS의 관점: 광고 집행 윈도우 내의 사용자 행동에 집중 구매 (끝) 소재 클릭 신청하기 클릭 (2회) 소재 노출 (1000회) 랜딩 페이지 조회 (10회)
21. ROAS 보다 더 길게, 멀리 봐야한다. ʻ고객 생애’ 관점: 사용자의 서비스 전체 이용 기간에 관심 구매 소재 클릭 신청하기 클릭 인스타그램에서 광고를 봄 랜딩 페이지 조회 ……. 이탈 (끝)
22. ʻ고객생애’ 관점의 대장 지표, LTV LTV - CLTV, CLV 라고도 부름 Customer Lifetime Value, 고객생애가치의 약자
23. LTV 계산 방법 - GC: 고객 당 공헌 이익 (1인당 평균 매출 - 가변비용) d: 할인율 r: 고객 유지 비율 (1 - 이탈률)
24. LTV 계산 방법 - GC: 고객 당 공헌 이익 (1인당 평균 매출 - 가변비용) r: 고객 유지 비율 (1 - 이탈률) c: 이탈률 할인율 계산을 생략하고, 수식 단순화 1. 2. 3. 고객 수명이 짧아 할인율 계산이 무의미한 경우 직관적인 지표 관리, 목표 설정를 위해 (GC가 두 배가 되면 LTV가 두 배, 이탈률을 절반으로 낮추면 LTV 두 배) 빠른 의사 결정 (정확한 LTV 보다는 빠르게 계산되는 LTV가 CAC 수준을 결정하는데 중요)
25. LTV 계산 방법 가정 - GC: 고객 당 공헌 이익 (1인당 평균 매출 - 가변비용) → 50,000원 r: 고객 유지 비율 → 20% 계산 예시 LTV = 50,000원 + 50,000원 × 20% + 50,000원 × 20% × 20% + … = 50,000원 ÷ 80% = 62,500원
26. LTV 활용
27. LTV 활용
28. LTV 특징 요약 LTV (고객생애가치) 계산 방법 공헌 이익과 이탈률로 수익 추정 특징 사전 예측 전제 공헌 이익 등 지표가 안정적이어야 함 활용 목적 - 장기적인 비즈니스 수익 구조 진단 - 전사 단위의 장기 재무 예측 적합한 환경 장기 계약, 구독형 비즈니스, 초기 고객 획득 비용이 매우 큰 비즈니스
29. LTV vs LTR LTV (고객생애가치) LTR (고객생애매출) 계산 방법 공헌 이익과 이탈률로 수익 추정 특정 기간 누적 매출액 특징 사전 예측 사후 실측 (계산 쉬움) 전제 공헌 이익 등 지표가 안정적이어야 함 전제 없음 활용 목적 - 장기적인 비즈니스 수익 구조 진단 - 전사 단위의 장기 재무 예측 - 과거 캠페인의 사후 수익성 검증 - 단기 프로모션 성과 및 매체 효율 즉각 비교 적합한 환경 장기 계약, 구독형 비즈니스, 초기 고객 획득 비용이 매우 큰 비즈니스 성과 확인 주기가 짧고 즉각적인 예산 조정이 필요한 캠페인, 비즈니스
30. 2. LTV와 상호 보완 관계, LTR(고객생애매출)
31. LTR LTR - Customer Lifetime Revenue, 고객생애매출의 약자
32. LTR 계산 방법 누적 매출액 전체 누적 A 프로모션 유입 사용자 (100명) 1,000만원
33. LTR 계산 방법 1인당 누적 매출액 전체 누적 A 프로모션 유입 사용자 (100명) 10만원
34. LTR 계산 방법 1인당 누적 매출액 A 프로모션 유입 사용자 (100명) 1개월 내 12개월 내 전체 누적 4만원 9만원 10만원
35. LTR 계산 방법 1인당 누적 매출액 1개월 내 12개월 내 전체 누적 A 프로모션 유입 사용자 (100명) 4만원 9만원 10만원 B 프로모션 유입 사용자 (100명) 3만원 9.5만원 15만원
36. LTR 실무 팁 실무 팁 ① 타이밍: 몇 개월씩 기다렸다 계산하지 말 것 ② 분석 기준 세우기: 분석 기준(활성 사용자 vs 구매 고객)을 하나로 통일할 것 ③ 시간 축도 함께 보기 (회수 시점, 광고 집행 윈도우 내 매출)
37. LTR 실무 팁 ① 타이밍
38. LTR 실무 팁 ② 분석 기준 세우기
39. LTR 실무 팁 ③ 시간 축도 함께 보기
40. 3. GA4로 오늘 바로 LTR 계산하기
41. 빠르게 LTV 확인하기 보고서 ▶ 유지 개요 ▶ 120일 평균값 차트 (Google Merch Shop 데모 계정)
42. 빠르게 LTV 확인하기 보고서 ▶ 유지 개요 ▶ 120일 평균값 차트 (Google Merch Shop 데모 계정) LTV 누적 비율 D+0 $0.82 46.8% D+30 $1.55 88.6% D+60 $1.7 97.14% D+90 $1.74 99.4% D+120 $1.75 100%
43. 빠르게 LTV 확인하기 보고서 ▶ 유지 개요 ▶ 120일 평균값 차트 (Google Merch Shop 데모 계정) LTV 누적 비율 D+0 $0.82 46.8% D+30 $1.55 88.6% D+60 $1.7 97.14% D+90 $1.74 99.4% D+120 $1.75 100%
44. 빠르게 LTR 확인하기 보고서 ▶ 유지 개요 ▶ 120일 평균값 차트 (Google Merch Shop 데모 계정) LTR 누적 비율 D+0 $0.82 46.8% D+30 $1.55 88.6% D+60 $1.7 97.14% D+90 $1.74 99.4% D+120 $1.75 100%
45. 빠르게 LTR 확인하기 보고서 ▶ 유지 개요 ▶ 120일 평균값 차트
46. 코호트별 LTR 확인하기 탐색 ▶ 동질 집단 탐색 분석 탐색 분석 설정 방법 1. 2. 3. 왼쪽 탭에서 탐색 클릭 템플릿 ʻ동질 집단 탐색 분석’ 선택 세부 설정 a. 기간 설정 b. 측정 항목: ʻ전자상거래’의 ʻ총 구매 수익’ 선택 c. 동질 집단 포함: 첫 번째 터치(획득일) d. 재방문 기준: 이벤트 e. 동질 집단 세분화: 월별 f. 계산: 누적 g. 값: 총 구매 수익 h. 측정항목 유형: 동질 집단 사용자당
47. 코호트별 LTR 확인하기 탐색 ▶ 동질 집단 탐색 분석
48. 코호트별 LTR 확인하기 탐색 ▶ 동질 집단 탐색 분석 탐색 분석 설정 방법 1. 2. 3. 왼쪽 탭에서 탐색 클릭 템플릿 ʻ동질 집단 탐색 분석’ 선택 세부 설정 a. 기간 설정 b. 측정 항목: ʻ전자상거래’의 ʻ총 구매 수익’ 선택 c. 동질 집단 포함: 첫 번째 터치(획득일) d. 재방문 기준: 이벤트 e. 동질 집단 세분화: 월별 f. 계산: 누적 g. 세분화: 측정 기준 추가 h. 값: 총 구매 수익 i. 측정항목 유형: 동질 집단 사용자당 / 합계 중 선택
49. 코호트별 LTR 확인하기 탐색 ▶ 동질 집단 탐색 분석
50. 4. 다시 그 회의로
51. 다시 회의실로… 팀장님: ʻ이 프로모션, ROAS가 엄청 낮은데 왜 매번 이렇게 하는거예요?’ Before After - - - ʻ그 프로모션으로 오시는 분들이 결이 좋아요…’ ʻ느낌상 그걸 해야 매출이 잘 나와요’ ʻ재구매를 잘 하시는 것 같아요’ ʻ매출은 안나와도 브랜딩에 필요해요’ ʻ그 프로모션이 단기 ROAS가 낮아서 광고비 회수가 안되는 것 처럼 보이는데요. 매 회차 코호트의 LTR을 살펴보면 분기 내 10만원, 1년 내 20만원 정도로 다른 프로모션 대비해서 장기 수익성이 높습니다'
52. 결론 1. ROAS 너머의 고객 생애 매출 확인 - 단기 광고 성과 대신 고객의 Lifetime 수익, 매출로 시야를 넓힙니다. 막연한 직관이나 느낌을 구체적인 숫자로 바꿀 수 있습니다. 2. 예측(LTV)가 어렵다면, 실측(LTR)로 시작 - 복잡한 수식을 활용한 예측이 부담스럽다면, 누적 결제 데이터를 직접 확인하는 실측 방식으로 접근합니다. 3. GA4로 오늘 바로 LTR 계산하기 - 나중에 하는 복잡한 계산보다, 오늘 당장 확인한 대략적인 데이터가 실무 의사결정에 더 유용할 수 있습니다.
53. Q&A
54. 두번째 강연 당장의 광고 수익 vs 떠나는 유저: LTV로 의사결정하기 이두희 현) 딜라이트룸 데이터 분석가 전) 마이리얼트립 데이터 분석가, KT 경영전략팀
55. 발표자 소개 안녕하세요. 데이터 분석가 이두희 입니다. - 현) 딜라이트룸 데이터 분석가 - 알라미 수익화 & 광고 수익화 솔루션 담당 전) 마이리얼트립 데이터 분석가 전) KT 경영전략팀
56. 수익화 DA가 하는일 딜라이트룸의 광고 솔루션 DARO - 광고 로직 및 지면 추가 관련 실험 설계 & 인사이트 발굴 SDK를 통해 수집된 데이터 파이프라인 관리 & 분석 고객사 지표 모니터링 & 원인 시딩
57. 수익화 DA가 하는일 알람앱을 구독하는 수많은 유저들,,, - 구독 상품 & 가격 관련 실험 설계 및 분석 구독 넛지 여정 실험 설계 및 분석 유저 행동 데이터를 통한 각종 인사이트 발굴,,,
58. 목차 1. 2. 3. 4. 왜 LTV 인가 - 수익과 UX의 오래된 딜레마 광고 LTV - 개념부터 실무 측정까지 구독 LTV로 확장 결론 - 유저 1명의 진짜 가치
59. 1. 왜 LTV 인가
60. POV 광고 수익화팀 광고…? 여기에 혹시 광고 지면 하나 어때요..? - 수익이 이만큼 나올 수 있을것 같아요
61. POV 제품팀 광고…? 유저에게 너무 안좋은 경험인것 같아요 ㅠㅠ - 이 화면에서 유저들 이탈이 늘것 같아요
62. 수익과 UX의 오래된 딜레마 수익과 UX의 균형 잡기 - 추가된 광고가 얼마만큼의 수익을 벌어다주는지 유저가 불편함을 느끼고 실제로 서비스에 돌아오지 않는건 아닌지
63. 수익과 UX의 오래된 딜레마 수익과 UX의 균형 잡기 - 추가된 광고가 얼마만큼의 수익을 벌어다주는지 => 매출 유저가 불편함을 느끼고 실제로 서비스에 돌아오지 않는건 아닌지 => 리텐션 - 오늘 들어온 유저가 내일, 모레, … D+N일에 얼마만큼 들어오는지
64. 수익과 UX의 오래된 딜레마 수익과 리텐션의 균형 잡기 - 실험군에서 광고 수익이 10% 올랐는데 리텐션은 3%p 빠졌다면?
65. 수익과 UX의 오래된 딜레마 LTV가 해결책 - 고객이 서비스로 유입되어 이탈하기 전까지 만들어내는 수익에 대한 지표
66. 2. 광고 LTV - 개념부터 실무 측정까지
67. 광고 LTV란? Lifetime - 유저가 서비스를 쓰는 평균 기간 ARPDAU (Average Revenue Per DAU): - 하루 접속 유저 1명당 발생 시키는 광고 수익
68. 광고 LTV란? 광고 LTV 지표의 이점 - 광고 수익과 사용성의 관계를 한 지표에서 측정 유저 획득에 대한 가치를 보다 정교하게 측정
69. 광고 LTV란? 그래서 어떻게 구해요…? - ARPDAU는 쉬워보임 (일별 전체 광고 수익 / 일별 전체 유저수) Lifetime은…?
70. Lifetime 구하기 평균 Lifetime = SUM(일별 리텐션) - D+1 리텐션 + D+2 리텐션 + D+3리텐션 + D+4 리텐션 … 이미 일별 리텐션을 재고 있다면, 리텐션 커브 아래 면적이 곧 평균 생애주기
71. 광고 LTV 활용 다시 광고 실험 결과를 분석해보자
72. 유저 획득 관점에서 ROAS (Return On Ads Spending) - 광고비 대비 수익율 CAC (Customer Acquisition Cost) - 유저 1명을 데려오는 데 든 비용
73. 참 쉽죠? 사실 좀 어려운 부분이 있는데요 - 스타트업은 시간과의 싸움 - 오늘 실험 시작했는데 그럼 6개월 기다렸다가 LTV를 볼 수 있나…? - 6개월 아니면 1년이 지난 지표를 보고 있어야하나…?
74. 다시, Lifetime 구하기 1년을 기다릴수 없다면, 1년을 예측해보자 - 리텐션의 예측값을 사용하여 lifetime 산출
75. 다시, Lifetime 구하기 예측 방식은 다양하지만, 간단한 curve fit으로도 가능 - scipy의 curve fit - 함수틀을 주고 계수를 맞춰주는 method - 예 : y = a*x + b 일때 가장 알맞는 a, b 찾기 제품에 맞는 curve 공식을 검증해보기 - 대부분 power function (멱함수) 이라고 생각
76. 다시, Lifetime 구하기 Power Law Function - y = ax^b
77. 다시, Lifetime 구하기 Power Law Function - y = ax^b - a = 시작점 - b = 이후 커브의 모양
78. 다시, Lifetime 구하기 Scipy curve_fit 예시
79. 다시, Lifetime 구하기 실무에서 써보기 - 3~7일 데이터를 사용해서 이후 리텐션을 예측하여 lifetime 산출 매번 계산이 귀찮다면, 각 계수별 미리 계산해둔 테이블을 이용 Lifetime Window를 설정 (예: 6개월, 1년, 2년) 원하는 만큼 쪼개서 LTV 구해보기 - 유입 채널별 국가별 플랫폼별 유저 행태별 …
80. LTV 모니터링 해보기 매일매일 지표를 모니터링 하고 싶을때 - N일을 기다리는 대신, 오늘 날짜에 해당되는 D+N일 리텐션을 활용하여 최신 지표 참고
81. 광고 꽤 괜찮을지도…? 광고가 꼭 리텐션을 떨어뜨리지는 않는다 - UX를 최대한 해치지 않는 기획이 충분히 가능 유저에게 충분한 가치를 주고 있다면 리텐션은 유지
82. 3. 구독 LTV로 확장
83. 구독 LTV 주로 마주하는 문제 - 실험을 했는데 연구독 결제가 10% 줄었는데 월구독 결제는 20% 늘었어요 이게 좋은건가요…?
84. 구독 LTV 구독 Lifetime - 유저의 평균 구독 기간 ARPPU (Average Revenue Per Paying User): - 유료 유저 평균 매출 (결제액)
85. 구독 LTV 구독에서 약간 달라지는 점 - 구독은 상품(sku)이 여러개 (월구독, 연구독, 평생구독) + 종종 가격 또는 제공 기능이 다른 상품이 있음 리텐션과 달리 매일 측정하는 지표가 아님 그래서 아래 포인트들을 고려 - 기간이 다른 상품들에 대한 Lifetime Window를 맞춰주고 성격에 다른 상품에 대한 lifetime을 분리해봐야함 월이나 분기마다 주기적으로 lifetime 변화에 대한 확인
86. 구독 LTV 예를 들어 - 정가 연구독, 정가 월구독, 할인 월구독이 있다고 가정
87. 구독 LTV 예를 들어 - 정가 연구독, 정가 월구독, 할인 월구독이 있다고 가정
88. 구독 LTV 또 하나의 이점 = 빠른 iteration - 6개월간 약 70개의 구독 실험,,,
89. 4. 결론 - 유저 1명의 진짜 가치
90. Wrap up LTV를 나침반 삼아 방향 잡기 - 수익 ↔ 사용성은 정답이 없다. 하지만 LTV를 나침반으로 이용해보자 광고든 구독이든 리텐션이 중요 — 오래 남는 유저가 더 많이 벌어준다 LTV는 세팅이 번거롭지만, 수익·사용성·유저획득을 한 번에 판단하는 무기 "사람들이 오래 사랑하는 제품을 만드는 것"이 결국 최고의 수익화 전략
91. Q&A
92. 데이터리안 데이터 분석 정보 공유방 데이터 분석가 취업 고민 데이터 분석가 커리어/업무 각종 스터디 모집 세미나 슬라이드 공유 얼리버드 할인 소식 공유
93. 2부 패널토크 LTV, 무엇이든 물어보세요! 송혜정 현) 데이터리안 데이터 분석가 이두희 현) 딜라이트룸 데이터 분석가 윤선미 현) 데이터리안 대표, 데이터 분석가
94. 1. LTV 분석 시작하기
95. Q.01 브랜드 초기에 LTV 관리가 필요한지, 필요하다면 어떻게 관리해야 하는지 궁금합니다.
96. Q.02 결제 데이터가 없는 '뷰티 성분 조회 서비스' 포트폴리오를 준비하며, 대체 지표로 LTV Proxy 모델을 설계했습니다(페이지 구경 1점 ~ 화장품 즐겨찾기 5점 식으로 가중치). 신입의 이런 접근에 대한 실무자 관점 피드백이 궁금합니다. 그리고 매출 데이터가 없는 초기 스타트업에서는 이 문제를 보통 어떻게 우회해서 푸는지 궁금합니다.
97. 아직 매출이 없는 스타트업이라면? 매출 앞 단의 데이터 분석이 필요함 - 퍼널 분석: 광고 → 상품 페이지 조회 → 구매하기 버튼 클릭 → 결제 - 리텐션 분석: 사용자가 서비스에 재방문 하나? 퍼널 분석 리텐션 분석
98. Q.03 CRM 성과 메인 지표로 LTV를 측정하려고 합니다. 한 번도 브랜드 LTV를 측정한 적이 없어 어떤 데이터를 먼저 보고 어떤 프로세스로 정리해야 할지 궁금합니다.
99. 선행 지표와 후행 지표 “아웃풋이 아닌 인풋을 관리하라, 스스로 통제할 수 있는 일에 매달릴 것!” - 순서 파괴, 콜린 브라이어 & 빌 카 후행 지표 - 주문, 매출, 이익, LTV 등 매우 중요한 지표이나, 직접 통제할 수 없음 선행 지표 - CRM의 경우 재구매 전환율, 휴면 복귀율 등 통제 가능하고 결국 후행 지표 개선으로 이어짐
100. LTR 계산 시작하기 1. 전체 LTR 계산하기 • 예시: 전체 고객 LTR은 10만원이다. 2. 시간 축으로 LTR 쪼개보기 • 예시: 전체 고객 LTR은 1개월차에 4만원, 12개월차에 9만원, 전체 기간 10만원이다. 3. 고객 그룹별 LTR 쪼개보기 • 가입일 / 최초 주문일 등 시기별 • 프로모션별 • 첫 구매상품별 • …….
101. 2. LTV 계산, 활용 방법
102. Q.04 LTV를 보는 기간이 궁금합니다. Lifetime인 건 알지만, 초반 데이터를 빠르게 확인하고 최적화하려면 90일 혹은 180일 정도가 적합해 보이는데, 연사님의 생각이 궁금합니다.
103. 데이터 수집 기간 VS 계산 기간 실제 데이터를 수집하는 기간과, LTV를 계산해보는 기간을 분리하자 • 정말 중요한 지표일수록 해당 기간을 기다릴 여유가 없는 경우가 많음 • 초반 데이터를 가지고 미래의 리텐션이나 유저가 가져다줄 매출을 예측해보는 과정이 필요 • LTV가 꼭 필요한 맥락일지도 한번 점검해보기
104. LTR 계산 적정 기간 LTR 예시 데이터 A 사용자 그룹 1개월 내 3개월 내 6개월 내 12개월 내 전체 기간 4만원 9만원 10만원 11만원 12만원
105. Q.05 CRM, 퍼포먼스 광고 등 채널별 CLTV를 어떤 방식으로 수집하고 분석하시는지, 그리고 그 결과로 전략적 의사결정이나 성장 기회를 발굴하는 프로세스가 궁금합니다.
106. LTR 분석시 사용하는 데이터 데이터베이스 (서비스, 운영 데이터) - 결제, 가입 등 분석 질문 예시 - ʻ프로모션 기간 동안, 이 상품을 최초로 구매한 사람들의 LTR이 얼마나 되나?’ GA4 (사용자 행동 데이터) - 페이지뷰, 클릭 등 + 유입 채널 정보 분석 질문 예시 - ʻ특정 소재로 유입한 사람들의 LTR이 어떻게 되나?’ - ʻ프로모션 기간에 획득한 사용자들의 LTR은 어떤가?’
107. Q.06 연중 서비스 이용 빈도가 필수불가결하게 낮은 서비스 (6개월~1년 주기)의 경우 LTV 계산은 어떻게 달라지나요?
108. Q.07 경품 이벤트를 하면 모객 수는 늘지만 타겟이 아닌 유저까지 유입돼 초기 잔존율과 평균 LTV가 낮아질 수 있습니다. 이때 성과는 어떤 기준으로 평가해야 할까요? 전체 평균 리텐션, LTV를 봐야 할지, 경품 유입 유저를 별도 코호트로 분리해야 할지 궁금합니다. 또 낮은 잔존율을 감수하더라도 모객 규모나 화제성 측면에서 의미가 있다고 판단할 기준이 있을까요?
109. 코호트별 LTR 확인하기 탐색 ▶ 동질 집단 탐색 분석
110. Q.08 실무에서는 여러 프로모션이 동시에 진행되는 경우가 많은데, 이런 상황에서 각 활동의 증분 효과를 어떻게 구분해서 측정하시는지 궁금합니다.
111. Q.09 LTV와 리텐션을 볼 때 어떤 데이터를 함께 봐야 확대 해석이나 해석 오류를 줄일 수 있을까요?
112. LTV를 범위로 추정하기 공헌 이익을 10만원으로 가정했을 때 LTV
113. 기타 질문 & 마무리
114. Q.10 새 팀에 배정돼 데이터 분석을 혼자 해야 하는 콘텐츠 마케터입니다. 팀에 퍼포먼스 마케터나 데이터 분석가가 없어도 AI와 함께라면 혼자 이런 계산을 쉽게 할 수 있을까요?
115. Q.11 오늘 세미나에 참석하신 업계 동료들, 취업 준비생분들을 위한 한마디 부탁드려요!
116. 세미나에 참여해주셔서 감사합니다.