メインコンテンツに移動
XLSTATはLumiveroグループに参加しています。詳しくはこちら

Excelでの顧客長期価値 (CLTV) チュートリアル

このチュートリアルは、XLSTATソフトウェアを用いてExcel内で顧客長期価値(Customer Long-term Value)分析を計算して解釈する方法を説明します。

顧客長期価値(CLTV:Customer Long-term Value)に関するデータセットとこのチュートリアルの目的

データセットは、電話会社の月次のサブスクリプション・データの標本です。カバーされている期間は、2010年から2014年です。バリュー・ベースのセグメンテーションからの3つのグループが表現されています: Young、Classic、Premium。 このチュートリアルの目的は、顧客のCLTV (customer long-term value) を計算して、顧客ライフ・サイクルの詳細な概観を得ることです。

顧客長期価値ダイアログ・ボックスのセットアップ

XLSTATを立ち上げると、高度な機能 / マーケティング・ツール / CLTV 機能を選択してください。

顧客長期価 ダイアログ・ボックスが現れます:

一般タブで、ARPA (Average Revenue Per Account:アカウントあたりの平均収入) フィールドにサブスクリプション価格に対応する列を選択してください。そして、時間(獲得/離反)フィールドで獲得の日付と離反の日付に関係する2つの列を選択してください。我々のデータセットは、セグメンテーション変数を含んでいるので、 セグメントにチェックを入れて、XLSTAT がセグメントごとに結果を生成できるように、対応するデータを選択してください。

サブスクリプションは月次なので、サブスクリプション期間フィールドで月次を選択してください。

オプションタブで、 値引き率や固定費などの特定のパラメータを、CLV の計算で考慮に入れることができます。顧客は月のはじめに課金されているので、支払いセクションで、期間の開始を選びます。

出力タブで、表示する結果を選びます。 セグメント比較オプションは、類似性を識別するために、異なるセグメント間で維持関数の比較ができます。

チャートタブで、異なるセグメントでの維持、密度およびハザード曲線を比較するグラフが可能な比較グラフなどを表示するために、複数の曲線の間での選択ができます。これは、セグメントごとの顧客行動の概観を得るのに有用でしょう。

OKをクリックすると、計算が始まります。

顧客長期価値(CLTV: Customer Long-term Value)の結果の解釈

記述統計の表の後、最初に表示される結果は、セグメントあたりの平均CLVです。

そして、各セグメントで、顧客生涯(ライフタイム)分析表を得ます。この表は 、顧客行動に関する一連の統計量を提供します。

表の最初の列は、顧客のアクションの要約を提供します。したがって、各月でどれだけの顧客がサブスクリプションをキャンセルしたか、どれだけの顧客がもう観察されていない(打ち切られた)か、そして対応する維持率た離反率を観察できます。

累積離反関数は、調査の開始からの失われた呼格の割合を提供します。Classic セグメント、より具体的には、サブスクリプションの6か月後である期間 [5.6] に注目しましょう。累積離反関数の値は 25.4%です。これは、サブスクリプションから最初の6か月以内に、顧客の1/4がサブスクリプションをキャンセルしていることを意味します。

確率密度関数は、任意の顧客が最初の t-1期間の間に維持され、期間 tの間にキャンセルする確率を提供します。Classic セグメントでは、サブスクリプションの6か月の間に、任意の顧客がキャンセルする確率は 0.027 (2.7%)です。

ハザード率は、ある顧客がまだキャンセルしていないとして、時間tでキャンセルする条件付き確率です。Classicセグメント内の顧客が、前の月(5か月)に顧客であったことがわかっていて、6か月までにキャンセルする確率は、3.7%です。

最後の2列は、CLV (顧客生涯価値: customer lifetime value) および CLTVの推定値を表示します。サブスクリプションから6か月でキャンセルするClassicセグメントの顧客は 、138,227€.の平均CLTVを持つことがわかります。 中央値維持時間と関連する標準偏差が続きます。classicセグメントでは、 顧客の半数が15 か月後に失われます (14,719)。

次に複数のチャートが生成され、前の表に格納されている情報を要約します。

続く出力も、我々がセグメントの比較オプションを選択したので表示されるものです。これは3種類の検定の結果を格納します: Log-rank 検定、Wilcoxon検定、Tarone Ware 検定。これらの検定は、カイ2乗検定に基づきます。p値が低いほど、セグメント間の差がより有意です。

下の表でわかるように、しきい値アルファ = 5%で有意な検定はありません。

3 つのセグメントの維持曲線の間の有意差はありません。

最後に、さまざまなセグメントでの維持、密度、ハザード曲線を比較するチャートが生成されます。

この記事は役に立ちましたか?

  • ウイ
  • いいえ