[Data] CLV

정의

CLV(Customer Lifetime Value)란, 하나의 비즈니스가 특정 고객과의 장기적인 관계에서 기대되는 총 수익을 뜻한다.

즉, 유입된 유저가 얼마나 서비스에 잔존하여 앞으로 매출을 창출할 것인가에 대한 계산을 진행햐야 한다.

고객 유치 비용과 CLV를 비교하여 광고비의 집행이 적당했는가 등을 파악할 수 있을 것이다. 결국 최종 매출이 유치 비용보다 높으면 매출상 이득인 것은 자명하다.

기본적인 공식 : (평균 매출- 평균 비용) * 구매 빈도 * 평균 서비스 이용 기간

이렇게 간단하게는 계산이 가능하다. CLV를 예측할때 중요한 것은 고객마다의 "이탈"에 대한 고려이다. 즉 이것을 통해 예측을 진행하고, 기존의 CLV 공식을 활용할 경우, "미래에 가치가 높아질 것이나, 이탈 위험이 높은 중요 고객"을 파악할 수 있을 것이다.

 

기대 구매 일수의 예측과, 기대 구매 금액의 예측

즉 다시 생각해보면 얼마나 많이 구매를 하게 될 것인가, 얼마나 많이 금액을 할 것인가로 모델이 나뉘게 된다.

기대 구매 일수의 예측 - BG/NBD 모델 (or, Buy Till You Die)
기대 구매 금액의 예측 - Gamma-Gamma 모델

이 두 가지를 바탕으로 예측하게 된다.

BG/NBD의 원리 

- Buy : 유저가 남아있는 동안 일정 기간동안 얼마나 구매할지 "포아송 분포" 기반
- Till you Die : 구매 후 돌아오지 않을 확률은 "기하 분포"를 기반으로 추정

Gamma-Gamma

굳이 감마 분포로 추정하는 이유는, 구매 금액은 무조건 0원 이상이고 어떤 상황애서 구매하느냐에 따라 비대칭적이다. 이 두가지를 모두 만족시킬 수 있는 확률분포는 Gamma이므로, Gamma를 사용한다.