One to Oneマーケティングに新たな"ひかり"をにて、LTV（顧客生涯価値）の重要性とWebアクセス解析データでの利点などをレポートしました。
LTV（顧客生涯価値）を分析する際には、コンバージョンポイント、イベントなどサイトのコンセプト、目的の把握が重要になります。
myRTを利用して、LTV（顧客生涯価値）をどのように分析したらよいのかをレポートしてみたいと思います。
【myRTで始めるアクセス解析:第20回】"myRT"による訪問頻度と来訪者のセグメント化にて、解析対象サイト全体に対するLTV（顧客生涯価値）の分析手法をレポートしました。
今回はコンバージョンイベントに対してのLTV（顧客生涯価値）の分析を行ってみたいと思います。
まず最初にコンバージョンイベントに対しての平均訪問頻度を分析します。
分析方法の基本は、【myRTで始めるアクセス解析:第20回】"myRT"による訪問頻度と来訪者のセグメント化を参考にしてください。
コンバージョンイベントに対しての平均訪問頻度を分析します。平均訪問回数が３．４の場合は、今回３回としたいと思います。３回未満の来訪回数については、訪問頻度が少ないと分類し、３回以上の場合は訪問頻度が多いという定義を行います。
LTV（顧客生涯価値）の分析は、収益に直結する項目を分析する必要がありますので、金額に換算し分析を行います。
EC、eコマースサイトなどのオンラインショッピングサイトであれば、総売上を目安にするのがわかりやすいと思います。
購買がサイトのコンセプト、目的に当たらず、コンバージョンイベントとならない場合は、代替金額として換算可能な項目を当てはめてください。
分析を行う際には上記のようなレポートを作成します。訪問頻度、LTV（顧客生涯価値）のどちらが重要であるのかは、ビジネスモデル、コンテンツのコンセプト、目的によって変わってきます。上記レポートでは、セール購入ページが生産性が高いといえます。
セール購入ページがなぜ生産性が高いのか、
【myRTで始めるアクセス解析:第20回】"myRT"による訪問頻度と来訪者のセグメント化での分析結果のみを例にすると、カタログカテゴリとセールカテゴリの来訪者数はほぼ変わらないものの、来訪回数、平均来訪回数が３倍以上の差があります。
平均したLTV（顧客生涯価値）は低いものの、一回訪問あたりのLTV（顧客生涯価値）が高い値になっていることから、セールへの顧客の注目度と効果を伺い知ることができると思います。
このように状況をさらに深く掘り下げることで、改善プロセスへと繋げることが可能になります。
なお、コンバージョンイベントに必要な平均訪問回数は、myRTの標準レポートで参照することは出来ません。製品版のRTmetricsだと可能なようです。
また、売上などの金額データについては、DWHやCRMなどのデータベースから抽出して算出してください。
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