LTVとは？ 意味や計算方法、高める方法をわかりやすく解説

LTV（顧客生涯価値）とは？

LTVとは、「Life Time Value（ライフタイムバリュー）」の略称で、日本語では「顧客生涯価値」と訳されます。1人の顧客が取引を開始してから終了するまでの期間に、自社にもたらす利益の総額を表す指標で、主にマーケティングや営業における成果指標や目標値、意思決定の判断材料として活用されています。

LTVの本質は、単発の売上ではなく、リピート購入や継続利用、上位プランの購入などを含めた中長期的な価値を測ることにあります。これにより、自社製品やサービスの利益構造を正しく把握できるほか、優良顧客の傾向を分析して効果的なマーケティング施策につなげることも可能です。

「BtoB」「BtoC」「サブスクリプション」「売り切り」といったビジネスモデルや販売形態の違いを問わず、LTVは事業の収益性や成長性を測る指標として重要な役割を果たします。

LTVが重要視される理由・背景

インターネットやSNSが普及した現代では、顧客が自ら商品やサービスの情報を集めて比較検討できるようになりました。選択肢が増えたことで、自社の製品やサービスが市場に埋もれやすくなり、新規顧客の獲得競争が激化しています。

さらに、3rd Party Cookieの規制強化により、顧客がインターネット上でどのような行動をとっているかを追跡・把握することが難しくなりました。その結果、リターゲティング広告の精度が低下して広告の効率が悪くなり、1人の顧客を獲得するために必要なコストが高騰している状況です。

このように新規顧客の獲得が厳しさを増すなかで、安定した利益を確保するには、「既存顧客に継続して自社の製品・サービスを利用してもらうこと」が不可欠です。LTVはそれを実現するための重要な指標として注目されています。

また、顧客との継続的な関係性がビジネスモデルの核であるサブスクリプション型ビジネスが近年普及していることも、LTVが重視されるようになった背景にあります。

LTVの計算方法

LTVは、ビジネスモデルによって計算方法が大きく異なります。ここでは、代表的なビジネスモデルである「売り切り型」と「サブスクリプション型」の2つの計算式について解説します。

売り切り型（EC・単品通販など）の計算式

ECサイトや店舗販売のように、一度の購入で取引が完結する「売り切り型」のビジネスモデルでは、次の計算式でLTVを算出します。

LTV＝購入単価×購買頻度×継続期間×粗利率

売り切り型では、最後に「粗利率」を掛けて、売上ではなく実質的な「利益」ベースでLTVを算出するのが一般的です。例えば、アパレルECで「購入単価が2万円、年間購入回数が4回、継続期間が3年」の顧客がおり、「粗利率が60%」の場合、計算式は次のようになります。

20,000（円）×4（回）×3（年）×0.6

ここから導き出される「144,000円」が、この顧客のLTVです。また、顧客獲得や維持にかかるコストを考慮したLTVを計算する場合は、上記の計算式から各種コストを引き算することで算出できます。

サブスクリプション型（SaaS・定期購入など）の計算式

月額制のSaaSや定期購入など、利用期間に応じて料金が発生する「サブスクリプション型」のビジネスモデルでは、次の計算式を用いてLTVを算出します。

LTV＝購入単価÷解約率（チャーンレート）

例えば、「月額の顧客単価が5,000円、月間の解約率が2.5%」の配信サービスの場合、計算式は次のようになります。

5,000（円）÷0.025

結果、「200,000円」がこのサービスのLTVとなります。この計算式の特徴は、解約率の低下がLTVの最大化に直結する点にあります。仮に上記の例で解約率を「1%」に下げられた場合、LTVは「500,000円（5,000÷0.01）」と大幅に向上します。このようにサブスクリプション型ビジネスでLTVを向上させるには、顧客の解約をいかにして防止するかが極めて重要です。

LTVに関連する重要な指標・用語

LTVを投資判断や改善施策などへ効果的に活用するには、関連する指標や用語への理解が欠かせません。具体的には、次の5つの指標がLTVの算出や改善に深く関係しています。

• ARPA・ARPU：LTVを算出するベースとなる「顧客単価」を測る指標
• CAC：LTVと比較して「投資対効果」を判断するための顧客獲得コスト
• チャーンレート：LTVの数値を左右する「解約率」
• MQL・SQL：質の高い顧客を獲得するための「分類基準」
• ユニットエコノミクス：LTVとCACの比率から「事業の採算性」を評価する指標

ARPA・ARPU

ARPU（Average Revenue Per User）は「1ユーザーあたりの平均売上」、ARPA（Average Revenue Per Account）は「1アカウント（契約企業単位）あたりの平均売上」を意味する指標です。どちらも「全体の売上÷顧客数（ユーザー数またはアカウント数）」の計算式で算出でき、LTVを計算する際のベースとなる顧客単価を表します。

両者の大きな違いは、売上を計測する単位にあります。BtoCビジネスのように個人単位での契約が多い場合は「ARPU」を用い、企業単位でライセンスを契約するSaaSなどのBtoBビジネスの場合は「ARPA」の活用が適しています。

CAC

CAC（Customer Acquisition Cost）とは、顧客1人を獲得するために費やした「顧客獲得コスト」を指します。算出する計算式は「顧客獲得にかかったコストの総額（営業費用や広告費など）÷獲得した新規顧客数」となり、コストの総額には広告費だけでなく営業担当者の人件費なども含めて計算するのが一般的です。

このCACとLTVを合わせて分析することで、広告やマーケティング活動の投資対効果（ROI：Return On Investment）を正しく判断できるようになります。どれほどLTVが高くても、それを上回るCACがかかっていれば、事業としては赤字になってしまうため注意が必要です。

チャーンレート

チャーンレートとは、既存顧客がサービスを解約した割合を示す「解約率」のことです。特にサブスクリプション型ビジネスにおいて重要視される指標の一つで、「一定期間内に解約した顧客数」を「その期間の開始時点における顧客総数」で割ることで算出できます。

先述したとおり、サブスクリプション型ビジネスにおけるLTVは、「顧客単価÷解約率」で計算されるため、チャーンレートはLTVの数値に直結します。そのため、チャーンレートを下げて契約期間を延ばすことは、LTVを最も効率的に向上させるアプローチです。

MQL・SQL

MQL（Marketing Qualified Lead）は「マーケティング活動で創出した受注につながる可能性が高い見込み客」、SQL（Sales Qualified Lead）は「営業がアプローチすべき確度の高い見込み客」をそれぞれ意味します。これらは獲得した見込み顧客の検討度合いを段階的に評価するものであり、マーケティングから営業へ見込み顧客を引き渡す際の基準として活用されます。

MQLとSQLの分類は、過去の受注データなどを分析した上で定めた、明確な「定量的な基準」にのっとって行うことが重要です。この基準を徹底することで、単に「受注しやすいかどうか」だけでなく、自社の強みを最大限に発揮できる「相性の良い顧客」を入口の段階で厳選して獲得できるようになります。その結果、解約の防止や顧客単価の向上が促され、最終的なLTVの引き上げを可能にします。

ユニットエコノミクス

ユニットエコノミクスとは、1顧客（1人あるいは1アカウント）単位で「事業の採算性」を評価する考え方です。一般的には「LTV÷CAC」の計算式で算出され、この値が「3以上」であることが健全な事業成長の目安とされています。

ユニットエコノミクスの値が3を下回る場合は、顧客の獲得コストが高すぎるか、あるいは獲得した顧客がすぐに解約しているサインとなるため注意が必要です。一方で、5以上といった高すぎる数値が算出された場合は、新規顧客の獲得コストを抑えすぎていることで、機会損失が発生している可能性もあります。

LTVを高める方法

LTVを向上させるには、既存顧客との関係を深めて、継続的な利用や購入を促すことが非常に重要です。そのためにはLTVを構成する数値を多角的に分析し、それぞれの要素に対して適切なアプローチを行う必要があります。具体的には、「顧客単価」「購買頻度」「取引期間」「コスト」の4つの観点からの施策を展開することが効果的です。

• 顧客単価を上げる（アップセル・クロスセル）
• 購買頻度を上げる
• 取引期間（継続期間）を延ばす
• 顧客の獲得・維持コストを下げる

顧客単価を上げる（アップセル・クロスセル）

顧客単価を上げる方法として、「アップセル」と「クロスセル」があります。アップセルはより高額な上位プランや最新モデルへの移行を促す手法です。また、クロスセルは購入品や現在検討中のサービスに関連した別の商品を組み合わせて提案する手法です。

アップセルとクロスセルは効果的に顧客単価を高められる施策ですが、これらを展開する際は、あくまでも「顧客の課題解決やニーズに合致していること」が前提となります。自社の利益を優先した押し売りになってしまうと、顧客満足度が著しく低下し、かえって早期解約やブランド離れを招く恐れがあるため注意が必要です。

購買頻度を上げる

購買頻度を高めるためには、メールマガジンやSNSなどを活用し、顧客との接点を継続的に維持することが大切です。その上で、定期的なキャンペーンの実施や限定クーポンの配布など、再購入のきっかけを創出する必要があります。

また、顧客の過去の購入履歴から購買サイクルを予測し、例えば「消耗品が切れる時期」など最適なタイミングでアプローチを仕掛けることも有効です。顧客が必要性を感じるタイミングで適切な情報を届けることで、リピート購入の可能性を最大化できます。

取引期間（継続期間）を延ばす

顧客の解約を防ぎ、取引期間（継続期間）を延ばすことも、LTV向上には欠かせません。解約を防ぐためには、カスタマーサクセスなどによる顧客へのサポート体制の強化が重要です。サービスを使い続けるメリットや成功体験を提供できれば、顧客満足度やロイヤルティは自然と高まっていきます。

加えて、システムの利用頻度の低下などから「解約の予兆」をいち早く察知し、解約前に先回りしてフォローする仕組み作りも求められます。顧客が抱える不満や課題を早期に解消することで、解約を未然に防ぎ、顧客と長期的に良好な関係性を築けます。

顧客の獲得・維持コストを下げる

LTVを高めるには、売上や取引期間を延ばすだけでなく、顧客の獲得・維持にかかるコストを抑える視点も必要です。例えば、精度の高いマーケティング施策を展開し、広告費などを最適化することなどが挙げられます。また、SFAやCRMなどのツールを導入して業務の自動化や効率化を進めることで、既存顧客の維持コストを大幅に削減できます。

ただし、単にコストを削減するのではなく、「費用対効果を最大化する」という視点を持つことが重要です。

LTV向上に活用できるツール

LTVを向上させるには、顧客の企業規模や業界、商談履歴やWebサイト上の行動ログ、過去の問い合わせなどを継続的に把握する必要があります。「操作につまずいていないか」「十分に活用されているか」といった顧客の利用実態や抱えている課題を正しく見極め、それぞれのフェーズに合わせた最適なアプローチを行うには、過去のデータを正確に記録することが欠かせません。

もし顧客データが各部署で分散していたり、個々の担当者ごとに属人化していたりすると、適切なタイミングでのリピート施策や解約防止のための早期フォローが難しくなります。これでは、アプローチの遅れや対応漏れによる顧客離れを招きかねません。

そのような状況を回避するには、CRMやSFA、名刺管理ツールなどの導入が有効です。これらのツールを活用して、顧客情報をはじめ、これまでのアプローチ内容や顧客対応の経緯を記録し、全員が同じ情報に基づいて最適な追加提案や先回りのフォローを行える環境を整えることが、LTVを向上させる上で強固な土台となります。

名刺情報から顧客データを管理するならSKYPCE

最適なタイミングで顧客へアプローチし、アップセルやクロスセルによって効果的にLTVを向上させるには、正確な顧客情報や過去の営業活動、商談履歴の記録が不可欠です。

Ｓｋｙ株式会社が提供する営業名刺管理サービス「SKYPCE（スカイピース）」は、名刺情報を正確にデータ化して一元管理できるだけでなく、名刺情報にひもづけて、日々の商談の内容や案件の進捗状況などを記録し、組織で共有できる機能を備えています。

名刺データを起点に「誰が、いつ、どのようなアプローチを行ったか」を社内で可視化できる仕組みを整えることで、アプローチの「放置」による予期せぬ解約を防ぐための先回りフォローや顧客の検討タイミングに合わせた最適な追加提案につなげやすくなります。ぜひSKYPCEの導入をご検討ください。

SKYPCE（スカイピース）の導入事例

SKYPCEの導入事例として、SKYPCEをご利用いただいているユーザー様に、導入を検討された経緯や導入後に得られた効果などについてお話を伺った記事を公開しています。ここでは、その中から3件の事例をピックアップして、記事の内容を一部抜粋してご紹介します。

いずれの事例においても、SKYPCEの導入によって、名刺情報のデータベース化による正確な顧客情報の把握だけでなく、より精細な営業活動が可能になったとの声が挙がっています。

【導入事例】ウェブスペース株式会社 様

導入前の課題

当初、デジタルマーケティングを推進していくには、その土台として顧客情報を集約したデータベースが必要だと思っていました。しかし、データベースを一から作るとなると、基幹システムとの連携などを行う必要があり、手間と時間がかかります。また、これまでは、会場でいただいた名刺を営業事務が手作業でリスト化し、各営業担当に展開。その後、営業担当がリストを使って電話をかけたり、メールを送ったりしてアプローチしていました。

導入後の効果

「SKYPCE」を導入したことで、名刺情報を営業部全体で共有し、顧客との接点が集約されたデータベースとして活用できるようになりました。また、どこでお会いしたお客様なのかがひと目でわかるよう、例えば展示会で交換した名刺には展示会の名称をタグとして付与。タグで名刺を絞り込むこともできるので、必要な情報をすぐに探し出すことが可能です。「SKYPCE」導入後は、展示会でいただいた名刺をまとめてスキャンし、名刺データを活用して「SKYPCE」からご来場御礼メールを配信しています。

【導入事例】リーンマーケティング株式会社 様

導入前の課題

業務で得た名刺は、各人が無料の個人向け名刺管理サービスを使用してデータ化していました。その情報を営業活動に利用するには、名刺情報をCSV形式のデータで出力し、手作業で統合する必要があったため、フローを合理化したいと考えるように。業務委託契約の終了時に、個人のアカウントに登録された名刺情報が持ち出されることも懸念されるため、法人向け名刺管理サービスを導入し、業務効率化とリスクの解消を図ることにしました。

導入後の効果

「HubSpot」で管理している見込み顧客の情報に正確な名刺情報が反映されるようになったことで、昇進や異動などの情報を正しく把握でき、キーパーソンにアプローチしやすくなりました。特に、公開されることが少ない中小企業の人事情報をキャッチアップできるのは、営業活動の確度向上に大きく寄与しています。「SKYPCE」は、ターゲットリストの精度向上にも役立っています。これまで、ターゲットリストは営業担当者の勘と経験に頼って作成するほかありませんでしたが、客観的な指標で効率的に作成できるようになりました。

【導入事例】日本電通株式会社 様

導入前の課題

当社はもともと名刺の管理方法についてルールを定めていませんでした。そのため、管理方法が統一されていないことによる課題が複数発生していました。また、名刺管理が属人化しており、異動や退職時の引き継ぎが困難だったほか、個人向け名刺管理サービスの利用も散見され、セキュリティ面の懸念もありました。

導入後の効果

名刺を一元管理することで、今まで見えていなかったさまざまな情報が可視化された点は、当社にとって大きな効果でした。併せて、名刺情報から生成される「組織図ツリー」を確認すれば、キーパーソンと接触できているかどうかが把握できるので、次にアプローチすべき部署や相手も見えてきます。これらの情報を生かすことで、個々の活動実態に基づいた的確な営業戦略の立案が可能になりました。また、「SKYPCE」の導入により、名刺の整理や検索にかかる時間と手間が大幅に削減されました。