LTV를 실제 적용하기 전에 고려해야 할 5가지

실제 상황에서 LTV를 적용할 때는 아래의 것들을 고려해야 한다.

  1. 나의 Variable Cost들을 고려해야 한다. 모바일 환경에서 데이팅 앱을 서비스하고 결혼정보 회사와 라이센싱 체결을 했다고 가정하고 예를 들어 보겠다. 평균 1명의 유저가 평생 내 앱에서 발생시킬 매출은 5,000원이라고 한다면, 앱스토어의 수수료 (30%), VAT (5%), 라이센싱 비용 (20%)를 제외한 비용인 2,250원을 LTV로 봐야 한다.
    평균 1인당 매출 5,000
    VAT (매출의 5%) -250
    앱스토어 수수료 (매출의 30%) -1,500
    라이센싱 비용 (매출의 20%) -1,000
    UAC로 책정 가능한 LTV =2,250
  2. 비용 회수 기간을 고려해야 한다. LTV는 한 명의 고객이 내 서비스에 유입된 시점부터 이탈할 때까지 지출할 비용이긴 하나, 그 유저의 실제 생에 동안 발생시킬 전체 LTV를 사용하여서 UAC를 책정할 수는 없다. 내 서비스 특성상 내 고객의 생애 주기는 5년이고 5년간 LTV가 10,000원이라고 가정해보겠다. 이를 토대로 10,000원을 최대 UAC로 책정하고 이에 맞추어서 마케팅을 집행하면 캠페인은 ROAS 100% 달성을 5년 후에나 할 수 있다. 지금 투자하면 5년 후에 자금을 회수할 수 있다는 이야기인데 내 서비스 특성상 납득할 수도 있지만 대부분은 그렇지 않을 것이다. 따라서 내 재정 상황과 서비스의 특성을 고려하여서 LTV의 Terminal Period를 정해야 한다. 통상적으로 F2P 모바일 게임에서는 서양에서는 1-2년을 LTV의 Terminal Period로 지정하여서 UAC로 책정한다 (즉, ROAS 100%는 1-2년 후에 달성하고 그 후에 발생되는 매출은 순 이익이 된다). 광고 단가가 비교적 낮고 LTV가 비교적 낮은 Tier 1 아시아 국가 (한국, 일본, 대만 등)에서는 1-3개월을 LTV의 Terminal Period로 지정하여서 UAC로 책정하는 경우도 많다.
  3. 내 서비스가 변화한다는 것을 고려해야 한다. 한번 LTV 예측 모델을 만들어도 내 서비스는 계속 변화하기 때문에 이 변화를 모델에 지속적으로 반영해야 한다. 많은 Data Scientist들을 불러 지난 1년 동안의 매출 패턴 분석 후 신규 고객의 360일차 LTV를 계산할 수 있는 모델을 만들어 냈다면 이 모델은 다음 1년 동안 지난 1년 동안의 매출 패턴이 지속될 것이라는 것을 가정하는 것이다. 아마 이런 일은 없을 것이다. 그렇기 때문에 LTV 모델은 지속적으로 업데이트 되어야 하고 LTV를 실제 캠페인에 적용할 때는 캠페인을 운영하는 사람의 서비스 이해도가 중요하다.
  4. 무조건 세밀하게 LTV를 세분화를 하는 것은 도움이 되지 않는다. 물론 내 서비스를 사용하는 고객 전체의 LTV를 계산하는 것보다 미국의 20대 여성, 한국의 30대 남성, 페이스북을 통해 들어온 고객, 구글을 통해서 들어온 고객 등의 세그먼트별 LTV를 계산하는 게 실제 캠페인 집행 때 LTV의 정확도를 올리고 변동성을 낮춘다. 그러나 내가 만든 세그먼트를 타게팅 할 수 없다면 해당 세그먼트의 LTV는 Actionable하지 않다. 따라서 얼마나 세밀하게 세그먼테이션을 할지는 내가 해당 세그먼트를 타게팅 할 수 있는지 없는지에 달렸다.
  5. 버퍼를 두어야 한다. LTV 모델이 아무리 정확하다 하더라도 오차는 분명히 있을 것이다. 따라서 나의 Risk Tolerance에 따라서 예측된 LTV에서 10-20%를 뺀 LTV를 UAC로 책정하여서 버퍼를 두어야 한다.

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