「初回のお客様に500円引きは、出しすぎかな」。そう迷って、割引の施策を見送ったことはないでしょうか。その迷いは、お店を大切に思うからこそ生まれるものです。顧客経営シリーズ⑩は、判断の物差しとして、LTV（お客様が通ってくださる間の売上）を、ポイントカードのデータでざっくり計算する方法を取り上げました。
迷う原因は、物差しが「1回分の売上」だけになっていることにあります。1回の売上で見ると、2回目以降の来店が計算に入らず、初回割引が実際より重く見えます。広告やDMにかけてよい金額の上限も分からず、感覚で決まってしまいます。施策の良し悪しも、その場の反応だけで判断しがちです。
LTVは、3つの数字のかけ算でざっくり出せます。客単価、年間の来店回数、通ってくださる年数を掛け合わせます。施策の判断には、売上よりも利益に近い「粗利ベースのLTV」を使うことを勧めています。記事の例（仮の数字で、実在の店のものではありません）では、客単価3,200円、年6回、3年、粗利率65%で、粗利ベースのLTVは約3.7万円になります。
自店の数字は、ポイントカードやPOSのデータで出せます。会員番号、初回来店日、最終来店日、来店回数、累計購入金額の5項目で表を作り、氏名や連絡先は除きます。「離れた」の基準を決めたうえで、AIに、平均客単価、離れた会員の平均在籍年数、平均累計購入額を、途中経過も示しながら計算してもらいます。そこへ粗利率を掛けます。平均だけでは長く通う人と早く離れた人が混ざるため、来店回数で上位2割・中位6割・下位2割に分けて、同じ計算をすることも勧めています。
出てきたLTVは、施策にかけてよい金額の目安になります。記事の例では、粗利LTVの3分の1までを新規1人あたりの上限の目安としています。この割合も仮のものです。500円引きのクーポンは、初回のお客様の半数が2回目に来ると仮定すると、リピーター1人の獲得に約1,000円で、目安の範囲に収まる計算です。
気をつけたい点もあります。AIの計算結果は、一部を表計算ソフトや電卓で検算します。ポイントカード会員だけのデータは、全体より高めに出ることがあります。開店から日が浅いと、通ってくださる年数は短めに出るため、幅で見ます。粗利率は商品やサービスで異なるので、原価のデータで確かめます。LTVは過去の平均であり、将来を保証するものではありません。「使い切る金額」ではなく「超えてはならない線」として使います。氏名や連絡先は、番号に置き換えてからAIに渡します。
「自分の店のLTVを、手元のデータで出してみたい」という方の相談も受け付けています。特定の製品を売り込むことはせず、小さく始められる形をご提案します。
この続き・詳細版はnoteでも公開しています：https://note.com/abetakaki/n/ne49efa8993c8