퍼포먼스 마케터에게 “LTV > UAC = 이익”은 가장 근본이 되는 공식이다. 이 개념은 간단하고 당연하게 보이지만, LTV를 계산하고 이 LTV를 내 캠페인에 적용하는 것은 정말 어려운 일이다. 이 글에서는 퍼포먼스 마케터가 LTV를 어떻게 이해해야 하며, 해당 숫자를 어떻게 계산하며, 그리고 계산한 숫자를 어떻게 내 캠페인에 적용해야 할지를 다루겠다.
LTV의 핵심
LTV/cLTV (Life Time Value, Customer Life Time Value)는 한 명의 고객이 내 서비스에 유입된 시점부터 이탈할 때까지 지출할 비용이다. 만약 내가 온라인 쇼핑몰을 운영한다면, LTV는 한 명의 유저가 평균적으로 내 쇼핑몰에서 평생 지출할 금액이 될 것이고, 내가 모바일 데이팅 앱을 서비스한다면 한 명의 고객이 평생 평균적으로 내 앱 내에서 지출할 금액이다. 위가 통상적인 LTV의 정의라면, 마케터의 입장에서 LTV의 정의는 는 한 명의 고객을 유치하는데 투입할 수 있는 최대 금액이다.
이를 F2P 모바일 게임 환경에서 예를 들어 보겠다. 아래가 현재 내 게임의 LTV 및 UAC 라고 가정해보자. 현재 나는 1명의 유저을 유치할 때마다 1,000원 (5,000 – 4,000)의 이익을 내고 있다. 그리고, 나는 1명의 유저를 유치하기 위해 5,000원 이상을 쓰게 되면 내 마케팅 캠페인은 손해가 나는 구조이다 (LTV < UAC).
| 1명의 유저를 유치하는데 드는 비용 (UAC) | 1명의 유저가 게임 내에서 평생 발생시키는 매출 (LTV) |
| 4,000원 | 5,000원 |
위의 정보를 바탕으로, 내가 집행하는 마케팅 채널들의 CPI Bidding을 책정할 수 있다. CPI Bidding을 올리면 유입되는 유저 숫자도 올라간다는 가정하에, 각 고객 당 이익은 적지만 전체 이익을 늘리려면 공격적인 CPI Bidding를 최대 4,999원까지도 할 수도 있고, 이익은 포기하고 시장 점유를 시도한다면 5,000원까지 CPI Bidding을 책정할 수도 있다.
퍼포먼스 마케팅에서 빠른 LTV 예측의 중요성
A라는 매체에서 내 서비스를 3년간 광고하고 있다고 가정하자. 위의 언급된 방법으로 3년차, 2년차, 1년차 실제 LTV를 계산해볼 수 있을 것이다. 단, 해당 LTV는 수년 전 유입된 고객들의 LTV이고 새로 유입된 고객들은 이와 완전히 다른 LTV를 보일 수도 있다. 이럴 때 만약 고객의 초기 X일차 데이터를 가지고 장기적 LTV를 계산할 수 있는 모델이 있으면, 내 캠페인의 미래 ROAS를 이해함으로써 나의 KPI를 달성할 수 있는지 빠르게 판단할 수 있고 필요한 행동을 취할 수 있다.
예를 들어서 7일차 유저 데이터를 가지고 30일차와 180일차 LTV가 예측 가능한 모델을 가지고 있다고 가정해보자. 아래와 같은 실제/예측 LTV 계산이 나왔다면,
| 유입 일자 | CPI | 1일차 LTV | 7일차 LTV | 30일차 LTV (예측) | 180일차 LTV (예측) |
| 01월 01일 | 500 | 50 | 100 | 210 | 480 |
| 01월 02일 | 200 | 10 | 25 | 45 | 130 |
이것을 가지고 예측 ROAS를 아래와 같은 계산을 해볼 수 있다.
| 유입 일자 | 1일차 ROAS | 7일차 ROAS | 30일차 ROAS (예측) | 180일차 ROAS (예측) |
| 01월 01일 | 10% (50/500) | 20% (100/500) | 42% (210/500) | 96% (480/500) |
| 01월 02일 | 5% | 13% | 23% | 65% |
이런 방법으로 신규로 유입된 고객의 대한 LTV를 빠르게 예측하여 캠페인 최적화를 할 수 있다.
LTV에 따른 부익빈 빈익빈 현상
LTV에 따라서 각 서비스/상품 간 부익빈 빈익빈 현상이 발생한다. 왜냐면 LTV가 높은 서비스는 그만큼 더 공격적인 UAC를 가져갈 수 있기 때문에 광고 매체에 더 높은 CPI 비딩을 할 수 있기 때문이다. 광고 매채들은 높은 CPI 비딩을 하는 광고주의 광고만 노출을 할 것이다. 즉, LTV가 낮은 상품은 노출될 기회조차 읽게 된다. 실제로 모바일 게임 업계에서 몇몇 높은 LTV를 가진 게임들은 고액의 CPI 비딩을 함으로써 다른 게임들이 노출될 기회를 없애버린다. 이와 같은 이유로 기본적으로 LTV가 높은 이커머스가 비교적 LTV가 낮은 모바일 게임 광고 대비 광고 노출을 더 많이 가지고 간다 (광고 시장에서 모바일 게임사의 경쟁은 타 게임사가 아닌 이커머스이다). LTV가 낮은 서비스들은 경쟁이 낮은 고객층의 타게팅을 통해 경쟁을 피하던지 아니면 고효율의 소재를 통해 높은 CTR/CVR를 이루어서 내 광고의 eCPM을 올려 매체들이 내 광고를 노출시키도록 유도해야 한다.
추가적인 LTV의 중요한 속성들
- 변동하는 지표이다. 내 상품의 상황, 시장의 상황, 내가 모객 한 고객의 구매력에 따라서 LTV는 지속적으로 변화한다. F2P 모바일 게임을 예로 들자면, 현재 게임의 경제, 할인 진행 여부, 경쟁 게임 출시 여부 등의 상황에 따라서 고객들의 구매 패턴이 달라짐에 따라 LTV가 변동할 것이다. SKT등 이동통신사의 예를 들자면 KT및 U+등 경쟁사의 가격 책정 전략으로 인한 내 플랜의 가격의 변동, 신규 이동통신사의 등장, 할인 이벤트 진행 여부 등으로 내 고객들의 구매 패턴 및 재가입 비율이 달라져 LTV의 변동을 불러올 것이다. 예외적으로 LTV가 변하지 않는 경우도 있다. 만약 나는 “계산기” 앱을 천원에 앱스토어에서 팔고 있고 앱 내에서 추가적인 매출 소스가 없다면 내 고객의 LTV는 항상 천원이 될 것이다.
- 고객의 생애를 어떻게 정의하는지에 따라 값이 달라진다. 이론상 LTV는 고객이 “평생” 내 서비스에 지출할 금액을 말한다. 그러나 이렇게 정의하게 되면 실전에서 사용할 수가 없다. 따라서 내 서비스의 특성, 그리고 나의 재무 상황을 고려하여서 6개월 LTV, 1년 LTV 등의 Terminal Period를 정해야 한다.
이 글에서는 LTV의 원론적인 것에서 다루었는데, LTV를 실전에 적용할 때 고려해야 하느 사항들에 대해서는 여기를 클릭하여 읽어볼 수 있다.
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