CONTENTS

1. 今こそ求められるLTV経営
2. 「データドリブンなLTV経営」とは
3. 先進事例
4. データドリブンなLTV経営の実践に向けた障壁と乗り越え方の要諦

要約

1. 国内市場の頭打ちやマーケティングコストの増加などを背景とし、プロダクト・サービス間のシナジー、顧客の企業ロイヤルティを測定する一指標としてLTVが注目され始めて久しいが、企業のLTVの改善に向けた継続的な取り組みの実践には多くの障壁が存在する。
2. 「データドリブンなLTV経営」とは「プロダクト・サービス横断でLTVが測定され、その改善活動が継続的になされている経営」であり、その実践には、まず顧客体験などの財務的価値が算出困難な無形の対象への改善施策策定と投資意思決定が必須となる。
3. 「LTV将来変化の定量的予測機能」と「事業・機能横断でのLTV改善企画機能」の大きく2つの機能が具備されたならば、改善施策策定と投資意思決定に向けた機能面の素地が整い、先進企業事例で紹介するような経営が実現可能となる。
4. 上記2つの機能具備に向けた必要な取り組みとして、「LTV指標の定量実装」「LTVの構造分解とアクショナブルなKPI設定」「スモールかつクイックなPDCA推進の仕組み構築」の3つが挙げられる。
5. その実践上の要諦として、①組織横断的に活動を推進する中核チームの発足、②疑似LTV／代替指標の可能性模索、③イシューベースでのLTVの構造分解、④XAI技術などの活用による各因子の影響度可視化、⑤業務観点での重要因子の精査、⑥施策のROIシミュレーション機能の実装、⑦現場業務の負荷軽減・効率化に資するサポート体制やツールの構築、の7つを提案する。

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執筆者情報

• 

  橘 優太朗

  AIコンサルティング部

  シニアコンサルタント

• 

  福田 李成

  AIコンサルティング部

  シニアコンサルタント

※組織名、職名は現在と異なる場合があります。