LTV（顧客生涯価値）をどう上げようか、お悩みの方も多いのではないでしょうか。AI（人工知能）や機械学習データの活用により、専門知識がない方でもLTVの改善を図ることが可能です。
LTV改善には小手先のテクニックよりも、顧客の視点に立った継続的な取り組みが重要です。本記事ではAIやデータを活用したLTVの改善方法を解説します。
【LTVとは顧客が企業にもたらす利益の総額】
LTVは「顧客が企業にもたらす利益の総額」を示しており、経営における重要な指標のひとつです。まずはLTVについて確認していきましょう。
●これから企業が事業を継続するために重要な指標
IT化が進み One to One マーケティングが有効となった現代では、LTVは企業の業績アップに、また事業の継続に重要な指標となっています。
LTVが高ければ、「知る人ぞ知る」企業でも安定した経営が可能。中小企業にもチャンスがあります。ニッチな商品やサービスでも、ペルソナに刺さる訴求を行なえば貴社の商品やサービスを長く使い続ける顧客を増やし、LTVのアップが可能です。
●LTVの計算方法
LTVの計算方法は、商材によって異なります。以下の計算式は、代表的な計算方法のひとつです。
①平均顧客単価×平均購買頻度×収益率×継続期間
②顧客の年間取引額×収益率×顧客の継続年数
①の方法は消耗品など繰り返し購入する商材（月額サブスクリプションや電気・ガスの契約など）に、②の方法はサービス（SaaSソフトウェアの年間契約など）を扱う企業で活用できるでしょう。
LTV自体についてもっと詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
【LTV改善にAIや機械学習要素のデータ活用が有効な５つの理由】
LTVの改善において、AIやデータ活用は有効です。ここからはAIやデータ活用の有効性を、5つの理由に分けて解説します。
●顧客一人ひとりにあわせた提案が可能
AIの活用で顧客一人ひとりにあわせた提案が可能となり、LTV改善を後押しできます。この理由を2つの観点に分け、確認していきましょう。
・嗜好にあわせた提案が可能
貴社のサービスにAIを活用することで、顧客の嗜好にあわせた提案が可能です。貴社に蓄積されている多種多様なデータの活用により実現できるでしょう。ユーザーごとに必要な情報や類似・関連商品を提示する「パーソナライズ」は、代表的な機能です。
探すことなく自分好みの商品をチェックできれば、購買率も高まります。LTV改善にも寄与することでしょう。
・ライフスタイルを踏まえた提案もできる
消費行動を決める要素には、年齢や家族構成などを踏まえたライフスタイルも挙げられます。AIの活用により、考慮すべき要素が多数ある場合でも適切な提案が可能。顧客一人ひとりにマッチした提案により顧客満足度をアップでき、LTV改善にも寄与します。
●顧客ロイヤリティを高められる
良い製品やサービスの継続的な提供は、顧客ロイヤリティの向上につながります。ロイヤルカスタマーへの優遇は代表的な例であり、よく行なわれる手法です。しかしLTV改善には、すべての方に良い顧客体験を提供することも重要。貴社のファンを増やす効果が得られます。
AIの活用により、顧客ごとに適した施策を打てます。顧客が求める価値を提供することで、顧客ロイヤリティとLTVの向上が可能です。
●限られた経営資源でより多くの利益を得られる
事業の運営では限られた経営資源を有効活用し、多くの利益を狙うことが理想です。今の時代、すべての方に広告を一斉配信しなくてもLTV改善に寄与する方法はあります。
AIとデータを活用すれば、LTVの高い顧客を見つけることが可能。一律に広告を配信する代わりに対象を絞ったメッセージを送ることで、コストパフォーマンスの高い施策が打てます。LTV改善にも寄与することでしょう。
●LTVが高くなりそうな顧客を事前に見つけ、集中的にアプローチできる
AIやデータ活用の有効性には、将来のLTVを予測できることも挙げられます。企業が持つ顧客データをもとに、AIを用いて将来のLTVを算出。LTVが高くなりそうな顧客を早期に可視化でき、重点的にアプローチすることでロイヤルカスタマーへ育成できます。
AIとデータの活用により、先手を取る販促活動を実現します。貴社の製品やサービスを欲する方にアプローチできるため、顧客満足と業績向上の両立が可能です。
●解約率を下げられる
ストックビジネスにおいて、解約はなるべく避けたいもの。AIの活用により、解約リスクの高い顧客をいち早く抽出し、理由を可視化できます。顧客が持つ不満を事前に把握できるため、解約の可能性がある顧客に対して早期に適切な対策を打てます。
不満を解決する取り組みの実施により、解約率の低下と収入ダウンを防ぐことが可能。LTV改善にもつながります。
※AIの仕組みや機械学習をはじめとしたAIの仕組み、実用例、できることを詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。
【LTVを向上させる７つのポイント】
漫然とAIやデータを活用しただけでは、LTV改善は望めません。LTVの改善には、正しい方法を選ぶことが重要です。ここからはAIとデータ活用でLTV改善を実現する方法を７つ取り上げ、解説します。
●貴社にマッチしたシステムを選ぶ
AIやデータの活用には、ITシステムの活用が必須です。システムの自社開発は、IT企業でない限り困難です。多くの企業は、IT企業が提供するシステムから選ぶ場合が多いでしょう。
一方でシステムに求めるニーズは、企業により大きく異なります。事前にニーズを把握することは、貴社にマッチしたシステムの選定に欠かせない条件です。
●顧客の特性にあわせた価値を提供する
同じサービスを利用する方でも、求めるニーズは人により異なります。AIとデータを上手に活用して顧客の特性や求める価値を把握し、有益な情報を提供しましょう。たとえば年齢や性別、購買記録や嗜好などを活用し、以下の施策を取る方法が挙げられます。
- 「おすすめ商品」の表示
- 対象者を絞った情報の配信
顧客の特性にあわせた価値の提供は、LTV改善に有効です。
●アップセルやクロスセルを狙う
AIやデータの活用は、アップセルやクロスセルも実現できます。これらはLTV改善に貢献します。
そもそも「より良い商品やサービスを求めるならば、顧客の側からアプローチしてくるはず」と認識していたのでは、競合他社の後塵を拝します。なぜなら、以下に挙げる理由があるためです。
- 関連する製品やサービスを知らない
- 課題を解決する製品やサービスが、貴社で提供されていることを知らない
- 関連商品や上位のサービスの存在は認識しているが、メリットがわからないため選べない
LTV改善には、積極的な情報開示や顧客一人ひとりに対するレコメンドが有効です。「こんな商品やサービスがあるとは知らなかった」という感想を得られれば、アップセルやクロスセルの実現可能性は高まります。業績向上にもつながることでしょう。
●購買意欲を掘り起こす
貴社のリストに名前が載ってはいるものの、以下の状態となっている顧客も多いのではないでしょうか。
- 初回購入後、追加購入がない
- 長期間にわたり、購入やサービスの利用がない
上記の方の購買意欲を掘り起こすことは、LTV改善に直結します。
AIの活用により、原因を知ることが可能。顧客ごとに適した提案を行なうことで、商品の購入やサービスの利用再開につながります。
●ロイヤルカスタマーや候補者に特化したサービスを提供する
AIとデータを活用すれば、ロイヤルカスタマーやその候補者も抽出できます。これらを自社につなぎ止めることは、LTV改善に欠かせません。
AIとデータ活用によりロイヤルカスタマーの要望を正しく把握し、適切な施策を打つことが可能。貴社の収入が増えるとともに、顧客にも喜ばれます。理想的な事業運営の実現に向けて、ぜひ実施したいポイントです。
●サービス内容の改善に活かす
製造メーカーやサービスの運営企業は、ときに顧客の要望が見えない場合があります。この状況で事業を続けると業績悪化の理由がわからないまま、競争に負けてしまいかねません。アンケートを取る方法もありますが、意見が偏りがちなことが難点です。
多種多様なデータを取得しAIを使った分析をすることで、顧客の姿が見えてきます。顧客が求める商品やサービス、料金体系の実現により、LTV改善につなげることが可能です。
●解約や退会しそうな顧客に適切な情報提供を行なう
解約や退会を決意する顧客には、一定の行動パターンがあります。ログインやサービスの利用頻度が下がることは、主なサインといえるでしょう。貴社が提供するサービスの良い点を知らずに解約されることは、お互いにとって良くありません。しかし解約の申し出を受けた段階で引き留めることは、難しいことが実情です。
AIとデータの活用により、解約や退会しそうな顧客に対して契約を続けるメリットを伝えることが可能です。先手を打った情報提供により、解約率の低下に貢献します。
【LTV向上に役立つツール３つをご紹介】
具体的に以下３種類のITツールを活用してLTVを向上する例をご紹介します。
●CRM＋LTV予測ツール
・CRMとは
顧客管理システムのことを指します。
機能としては名前の通り、顧客データを蓄積して目的に応じたデータを管理できます。
蓄積されるデータは「名前や住所などの基本データ」「取引内容や規模などの商談データ」「お問い合わせやクレーム内容に関するデータ」などがあります。
総合的な顧客データベースを指すとご理解ください。
・CRMとAIの融合で「対面接客」のような緻密な提案を行うことができる
AIはCRMに蓄積されたデータから
- LTV計算に必要な基本データの収集
- お客様の嗜好を予測したおすすめ商品（サービス）のご案内
- LTVに基づいた顧客の解約事前防止措置
などに活用できます。
●MA＋LTV予測ツール
・MA（マーケティングオートメーション）とは
MAはマーケティング活動を自動化（支援）するツールです。
CRMと異なる点は、まだ取引のない「見込み顧客」を含めたマスマーケティングがベースになる点です。
「潜在的な見込み顧客」の興味を惹くコンテンツを発信し、「見込み顧客」になってもらう。
既存の取引先であっても、クロスセルやアップセルをするためにAIの分析によって「売れそうなものを世の中に露出させる」役割を果たします。
●チャットボット＋LTV予測ツール
・チャットボットとは
顧客からの問い合わせチャットに学習させたAIが自動応答するツールです。
チャットからの問い合わせだけでなく、電話もIVR（音声自動応答装置）と連動させてチャットに誘導することが可能となります。
省人化に大きな効果のある近年急成長しているソリューションです。
●LTV向上におすすめのソリューション
AI CROSS社ではご紹介してきたLTV向上に活用できる各種ツールをご用意しています。
・CRMやMAには「DEEP MESSAGING」
マーケティング活動でAIを活用したい場合はおすすめ（レコメンド）機能を活用できるDEEP MESSAGINGをご利用いただければスムーズな導入立ち上げが可能です。
・チャットボットの構築には「QA ROBOT」
問合せ対応や予約の受付などが可能になるだけでなく、チャットを経由して顧客とのやり取りがデジタルデータとして残る点がLTV向上や顧客満足度の上昇につながります。
・総合的なAIシステムの導入支援「データ活用」
LTV向上を重要なテーマとしてお考えになったとしても、最新技術でありその導入や運用に本当に成功できるのかは気になるところです。
AI CROSS社ではデータ活用していただくために、外部ITシステムとの連携支援や成功予測などの支援を行います。
まだまだ専門分野であり、スペシャリストも希少な存在です。
トータル提案、トータルサポートをご検討されてみてはいかがでしょうか。
【LTVの飛躍的な向上にAIの活用は欠かせない】
LTVを向上させるためには機械学習を含むAIによるデータ活用が有益であることをお伝えしてきました。
様々な場面で今後の活用が見込まれており、CRMやMA、チャットボットなどで既に市場で活躍しているソリューション技術が存在します。
自社ビジネスに大きな活躍をするLTV向上活動は検討の価値は大いにあるのでないでしょうか。