顧客生涯価値計算機
平均注文額、月あたり購入回数、粗利率、顧客関係の継続月数という自分の前提から、1人の典型顧客がどれだけ粗利を生むかを見積もります。CAC は任意で、同じモデルに LTV:CAC、回収に必要な注文数、回収月数を追加するだけです。
例
リピート購入型 EC
平均注文額 65、月 0.6 回購入、粗利率 58%、継続 18 か月、CAC 40 の場合、ライフタイム粗利は約 407.16、回収は約 1.8 か月です。
- 平均注文額
- ¥65
- 顧客1人あたり月平均注文回数
- 0.6 /mo
- 粗利率
- 58 %
- 平均顧客継続月数
- 18 mo
- 顧客獲得コスト(任意)
- ¥40
関係期間の粗利 / CLV
¥407.16
顧客1人あたり月商
¥39.00
顧客1人あたり月間粗利
¥22.62
関係期間の注文数
10.8 件
関係期間の売上
¥702.00
LTV:CAC 比率
10.18 :1
CAC 回収に必要な注文数
1.06 件
CAC 回収月数
1.8 か月
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計算方法
式
変数、記号、単位
- 平均注文額(currency/order)
- 顧客1人あたり月平均注文回数(orders/month)
- ユーザーが入力した粗利率(percent)
- 小数に変換した粗利率(decimal share)
- 平均顧客継続月数(months)
- 顧客1人が生む月商(currency/month)
- 顧客1人が生む月間粗利(currency/month)
- 関係期間全体でモデル化した注文総数(orders)
- 関係期間全体でモデル化した売上総額(currency)
- 関係期間の粗利 / 顧客生涯価値(currency)
- CAC 比較に使う顧客獲得コスト(currency)
計算方法の説明
まず、1人の典型顧客を月次のユニットエコノミクスに分解します。平均注文額に月次購入頻度を掛けて月商を出し、月商に粗利率を掛けて月間粗利を出します。次に、その同じ月次前提を平均顧客継続月数まで延ばして、関係期間の注文数、売上、粗利 / CLV を表示します。CAC を入れると、同じ台帳が LTV:CAC、CAC 回収に必要な注文数、回収月数まで広がります。これは自分の平均値に基づく計画計算であり、継続率の予測ではありません。
例
リピート購入型 EC¥65 · 0.6 /mo → ¥407.16
平均注文額 65、月 0.6 回購入、粗利率 58%、継続 18 か月、CAC 40 の場合、ライフタイム粗利は約 407.16、回収は約 1.8 か月です。
- 平均注文額
- ¥65
- 顧客1人あたり月平均注文回数
- 0.6 /mo
- 粗利率
- 58 %
- 平均顧客継続月数
- 18 mo
- 顧客獲得コスト(任意)
- ¥40
- 関係期間の粗利 / CLV
- ¥407.16
CAC を入れないサブスク¥32 · 1 /mo → ¥201.60
まず顧客関係自体の価値だけ見たいなら、月額 32、粗利率 45%、継続 14 か月でライフタイム粗利は 201.60 となり、獲得前提を無理に入れる必要はありません。
- 平均注文額
- ¥32
- 顧客1人あたり月平均注文回数
- 1 /mo
- 粗利率
- 45 %
- 平均顧客継続月数
- 14 mo
- 関係期間の粗利 / CLV
- ¥201.60
定期サービス業¥120 · 0.25 /mo → ¥504.00
1回 120 のサービス、月 0.25 回、粗利率 70%、継続 24 か月、CAC 90 の場合、ライフタイム粗利は約 504、回収は約 4.3 か月です。
- 平均注文額
- ¥120
- 顧客1人あたり月平均注文回数
- 0.25 /mo
- 粗利率
- 70 %
- 平均顧客継続月数
- 24 mo
- 顧客獲得コスト(任意)
- ¥90
- 関係期間の粗利 / CLV
- ¥504.00
よくある質問
この計算機でいう顧客生涯価値とは何ですか?
ここでの CLV は、入力した前提に基づく典型顧客1人あたりの累計粗利です。平均注文額と購入頻度から始め、そこに粗利率と継続月数を掛け合わせます。純利益、キャッシュフロー、会計上の確定値を示すものではありません。
CLV は出ているのに、なぜ CAC 回収月数が空欄になることがありますか?
月間粗利が 0 でも、CLV 自体は 0 またはプラスになる場合があります。粗利率が 0% だったり、月次購入頻度が 0 だったりすると、ライフタイムの計算は表示できますが、CAC を正の月間粗利で割って誠実な回収月数を出すことはできません。
意図的に含めていないものは何ですか?
これは典型顧客1人に絞った狭い計画モデルです。コホート保持曲線、割引現在価値、税、資金調達コスト、業界ベンチマーク、そして「良い比率」の自動判定は含みません。予測エンジンでも会計アドバイスでもありません。