고객 생애 가치 계산하는 방법 (2025)

고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)를 계산하는 공식과 이를 비즈니스 성장에 활용하는 방법을 알아보세요.

온라인 스토어의 성공을 어떻게 측정하고 계신가요? 보통은 매출이나 수익 같은 수치를 중심으로 보고 계시진 않나요?

이런 전자상거래 지표들은 콘텐츠나 캠페인의 단기적인 성과를 확인하는 데는 유용하지만, 사업의 미래까지 완전히 보여주지는 못합니다. 지금의 매출 수치만 봐서는 우리 비즈니스의 실제 재무 상태를 잠깐 들여다보는 데 그칠 수도 있습니다.

고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)는 현재와 미래의 비즈니스 성공을 좌우하는 핵심 지표 중 하나입니다. 고객이 장기적으로 우리 비즈니스에 얼마나 큰 가치를 가져다줄 수 있는지를 보여주기 때문에, 고객 확보를 위해 어느 정도 비용을 투자해야 하는지를 판단하는 데 중요한 기준이 됩니다.

고객 한 명과의 전체 관계 기간 동안 얻게 될 순이익을 기준으로 측정하면, 그 고객이 여러분의 비즈니스에 얼마나 가치 있는 존재인지 정확히 파악할 수 있습니다.

고객 생애 가치를 계산하는 것이 중요한 이유는 무엇인가요?

고객 생애 가치(CLV)라는 지표는 특정 고객을 유치하고 유지했을 때 우리 비즈니스에 어떤 이점이 있는지를 명확하게 보여줍니다. 이를 계산하는 방법을 알아보기 전에, 이 지표가 왜 비즈니스 성공에 그렇게 중요한지를 먼저 이해해야 합니다.

고객 생애 가치는 특정 고객을 확보하고 유지하는 데 따른 이점을 명확하게 보여줍니다. 모든 고객의 가치가 동일하지는 않습니다.

CLV를 이해하면 다음 3가지 장점이 있습니다.

• 반복 구매와 수익 촉진. CLV를 분석하면 더 많이 소비하는 기존 고객을 파악할 수 있습니다. 이들이 어떤 제품을 선호하고, 어떤 상품이 그들의 삶에 도움이 되는지도 알 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 가치 있는 고객층을 식별하고, 고객 만족도를 높이며, 재구매율을 높이기 위한 전략을 세울 수 있습니다.
• 고객 충성도 강화. CLV를 증가시키기 위한 전략은 고객 지원, 제품, 가격, 추천 및 충성도 프로그램을 개선하여 더 나은 고객 경험을 제공합니다. 유지된 고객은 신규 고객보다 더 자주 구매하고 더 많은 금액을 지출합니다.
• 생애 가치(LTV) 대비 고객 획득 비용(CAC) 개선. Shopify의 연구에 따르면 평균 고객 확보 비용은 산업에 따라 대략 18만 원에서 70만 원 사이입니다. 이상적인 LTV/CAC 비율은 3:1로, 이는 마케팅과 판매 활동의 효율성을 나타내는 기준이 됩니다. CLV를 높이면 마케팅이 고객 수익성에 어떤 영향을 미치는지 명확히 측정할 수 있습니다.

고객 생애 가치 계산을 위해 알아야 할 사항

CLV(고객 생애 가치) 공식을 계산하려면 다른 지표들을 기반으로 하기 때문에, 비즈니스의 고객 생애 가치를 산출하기 전에 다음과 같은 몇 가지 데이터를 먼저 수집해야 합니다.

고객 가치

평균 주문 금액 또는 평균 구매 금액은 고객이 한 번 주문할 때 지출하는 평균 금액을 의미합니다. 이 수치를 구하려면 전체 매출을 총 주문 수로 나누면 됩니다.

공식: 평균 주문 금액 = 전체 매출 / 총 주문 수

구매 빈도는 고객 한 명이 일정 기간 동안 평균적으로 몇 번 주문했는지를 나타냅니다. 평균 주문 금액 계산에 사용한 것과 동일한 기간을 기준으로, 구매 빈도를 구하려면 총 주문 수를 고유 고객 수로 나누면 됩니다.

공식: 구매 빈도 = 총 주문 수 / 고유 고객 수

이제 위에서 구한 평균 주문 금액과 구매 빈도 수치를 활용해 특정 기간 동안의 고객 가치를 계산할 수 있습니다. 고객 가치를 아는 것은 고객이 여러분의 브랜드의 고객으로 머무는 전체 기간 동안의 가치를 산출하는 데 핵심적인 요소입니다.

공식: 고객 가치 = 평균 주문 금액 x 구매 빈도

평균 고객 생애 주기

평균 고객 생애주기란, 고객이 비활성화되어 더 이상 구매를 하지 않기까지 여러분의 브랜드와 관계를 유지하는 평균 기간을 의미합니다. 고객 관계의 특성은 계약 기반 사업인지 비계약 기반 사업인지에 따라 달라집니다.

대부분의 온라인 스토어는 비계약 기반으로 운영되며, 이는 구매가 이루어지면 거래가 사실상 종료된다는 것을 의미합니다. 이런 유형의 비즈니스에서 어려운 점은 활성 고객(구매를 하고 있으며 앞으로도 구매할 가능성이 있는 고객)이 언제 비활성 고객(더 이상 구매하지 않을 고객)으로 전환되는지를 파악하기 어렵다는 데 있습니다.

하지만 구독 기반 사업처럼 계약 기반(contractual)인 일부 온라인 스토어는 다릅니다. 계약 기반 비즈니스에서는 고객이 계약이나 구독을 종료할 때 스스로 비활성 상태임을 알려주기 때문에, 평균 고객 생애주기를 훨씬 쉽게 파악할 수 있습니다.

만약 여러분의 스토어가 이제 막 시작했거나 운영된지 몇 년밖에 되지 않았다면, 고객의 평균 생애주기를 파악하기 위한 충분한 데이터를 확보하지 못했을 수 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. 이를 보완할 수 있는 간단한 방법이 있습니다.

각 고객의 첫 구매와 마지막 구매 사이의 기간을 계산한 후, 이 수치를 전체 고객 수로 나누면 평균 생애 주기를 추정할 수 있습니다.

💡 팁: Shopify 스토어를 운영 중이라면, Shopify 관리자 페이지의 Reports(보고서) 섹션에서 이 정보를 확인할 수 있습니다. 지난 1년 동안의 총 매출을 주문 건수로 나누면 고객당 평균 구매 기간을 파악할 수 있습니다.

고객 생애 가치 계산 방법

데이터를 수집하고 초기 계산을 마쳤다면, 이제 본격적으로 고객 생애 가치(CLV)를 계산할 준비가 된 것입니다. CLV는 고객 한 명이 브랜드와 관계를 유지하는 동안 비즈니스에 가져다주는 평균 금전적 가치를 나타냅니다.

평균 고객 생애 가치를 계산하는 공식은 다음과 같습니다.

(평균 구매 금액 × 구매 빈도) × 고객 평균 유지 기간 = 고객 생애 가치(CLV)

예를 들어, 한 의류 매장의 평균 구매 금액이 50,000이고, 고객이 1년에 평균 3번 구매하며, 평균적으로 2년간 해당 브랜드를 이용한다고 가정해 보겠습니다.

이 경우 CLV 계산은 다음과 같습니다.
CLV = (50,000원) × (3회) × (2년) = 300,000원

개별 고객으로 고객의 생애 가치 계산하기

개별 고객의 생애 가치(CLV)를 아는 것이 도움이 되는 경우가 있습니다.

예를 들어, 환불을 요청하는 고객의 불만을 처리할 때 CLV에 따라 고객 서비스 접근 방식이 달라질 수 있습니다. CLV가 낮은 고객은 환불을 위해 제품을 반품하도록 요청할 수 있지만, 더 가치 있는 고객에게는 충성도를 유지하기 위해 반품 없이 환불을 제공할 수 있습니다.

이 개별 고객의 CLV를 계산하려면 앞서 계산한 평균 수명 수치를 사용해야 합니다. 이를 고객이 매년 지출하는 금액과 곱합니다.

예를 들어, 고객이 지난 2년 동안 500,000원을 지출했다면, 그 고객의 평균 연간 수익은 250,000원이 됩니다. 이를 평균 5년의 수명과 곱하면, 해당 고객의 예상 CLV는 1,250,000원이 됩니다.

RFM을 사용하여 고객 생애 가치 계산하기

RFM 분석(최근성, 빈도, 금액)은 고객을 가장 가치 있는 고객부터 가장 덜 가치 있는 고객까지 분류하는 기법입니다. RFM을 통해 고객을 세분화하면 각 그룹을 개별적으로 분석하고 가장 높은 CLV를 가진 고객 그룹을 파악할 수 있습니다.

RFM 분석의 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 최근성(Recency): 고객이 마지막으로 구매한 시점입니다. 최근에 구매한 고객은 오랜 시간이 지난 고객보다 재구매할 가능성이 더 높습니다.
• 빈도(Frequency): 주어진 시간 내에 고객이 몇 번이나 구매했는지입니다. 자주 구매하는 고객은 드물게 구매하는 고객보다 더 자주 돌아올 가능성이 높습니다.
• 금액(Monetary): 고객이 동일한 기간 동안 지출한 금액입니다. 더 많은 금액을 지출한 고객은 적은 금액을 지출한 고객보다 더 자주 돌아올 가능성이 높습니다.

💡 Shopify 스토어를 운영하는 경우, 이 모든 데이터를 관리자 페이지의 보고서 섹션에서 확인할 수 있습니다. '보고서'에서 '고객별 매출'을 클릭하면, 각 고객의 주문 횟수와 총 매출 데이터를 확인할 수 있습니다.

RFM 분석 예시

RFM 분석을 실행하려면 각 변수에 대해 점수를 부여해야 합니다. 고객의 최근성, 빈도, 금액 각각에 대해 1부터 3까지의 값을 할당합니다.

이 세 가지 값을 카테고리로 생각해 보세요. 1은 가장 가치가 적은 고객, 2는 어느 정도 가치가 있는 고객, 3은 가장 가치 있는 고객입니다. 따라서 데이터를 정렬할 때, 가장 가치가 적은 고객의 1/3은 점수 1을, 그 다음 1/3은 점수 2를, 나머지 1/3은 점수 3을 받게 됩니다.

이 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 아래의 예시 스프레드시트를 살펴보겠습니다.

고객마다 최근 구매일, 구매 빈도, 구매 금액에 대해 1에서 3까지 순위를 매기세요.

이 예시에서는 고객 정보를 수집하고 각 변수를 관련 데이터에 따라 세 가지 범주로 나누었습니다. 이를 위해 각 변수의 데이터 범위를 세 개의 동일한 구간으로 나누었습니다.

예를 들어, 최근 구매일 기준으로 4개월 이내에 구매한 고객에게는 3점을 부여합니다. 4개월에서 8개월 사이에 구매한 고객에게는 2점을, 8개월에서 12개월 사이에 구매한 고객에게는 1점을 부여합니다.

그 후, 각 고객의 최근 구매일, 구매 빈도, 구매 금액에 대한 점수를 합산하여 RFM 점수 열에 총점을 기입합니다. 그 다음, 이 차트를 RFM 점수별로 정렬하여 높은 점수(빨간색으로 표시), 중간 점수(주황색), 낮은 점수(노란색)로 나눌 수 있습니다.

결합된 RFM 점수를 기준으로 차트를 높은 점수에서 낮은 점수 순으로 정리하세요.

가장 높은 점수를 받은 고객들이 가장 가치 있는 고객 세그먼트가 됩니다. 이 고객들이 더 큰 가치를 제공하는 이유와 이를 어떻게 더 잘 타겟팅할 수 있을지 파악하기 위해 데이터를 깊이 분석하는 것이 중요합니다.

예측 고객 생애 가치 계산하기

전통적인 고객 생애 가치(CLV) 계산은 역사적 데이터를 기반으로 고객이 브랜드와의 관계에서 얼마나 지출할지를 추정하는 방법입니다.

하지만 이 방식에는 문제가 있습니다. 고객 생애 가치는 끊임없이 변하는 지표이기 때문입니다. 예를 들어, 마케팅 전략이 고객의 지출에 영향을 미칠 수 있으며, 공급망 문제는 다른 고객들이 구매를 하지 않게 만들 수 있습니다.

다행히도, 전통적인 CLV 계산 방식에는 한계가 있습니다. 이는 고객이 과거에 얼마나 지출했는지만을 알려줄 수 있기 때문입니다. 대신, 예측 고객 분석 방법을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 고객이 미래에 얼마나 지출할지를 더 잘 추정하는 데 도움이 됩니다.

예측 CLV를 계산하는 공식은 다음과 같이 동일합니다.

(평균 구매 금액 x 구매 빈도) x 평균 고객 생애

하지만 이 공식에 사용되는 입력 지표는 과거뿐만 아니라 미래를 예측하는 보조 데이터를 사용합니다. 이를 위해서는 실시간 데이터 수집과 기계학습 알고리즘을 활용한 비즈니스 인텔리전스 도구가 필요합니다. 예를 들어, 예측 CLV 계산에는 시장 트렌드, 소비자 행동의 변화, 고객 확보 비용의 변동 등과 같은 관련 데이터를 포함시킬 수 있습니다.

고객 생애 가치(CLV) 활용하기

CLV는 더 스마트하고 효율적인 마케팅 캠페인을 구축하여 지출을 최적화하고 고객을 더 정확하게 타겟팅하는 데 필수적입니다. 

CLV를 활용하는 방법은 다음과 같습니다.

고객 획득 비용 최소화하기

CLV를 사용하여 고객 획득 비용(CPA)을 낮추세요. 획득 비용이 불확실하다면 특정 기간 동안의 총 마케팅 및 판매 예산을 같은 기간 동안 확보한 신규 고객 수로 나누면 됩니다. 그 결과가 신규 고객을 확보하는 데 드는 평균 비용이 됩니다.

투자 수익률 극대화하기

평균 고객의 총 생애 가치를 알게 되면 가장 수익성이 높은 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 마케팅 캠페인에서 유사한 고객을 우선적으로 타겟팅하여 투자 대비 수익(ROI)을 개선할 수 있습니다.ROI를 파악하려면 고객 획득 비용(CPA)을 CLV에서 빼세요. 이 결과는 획득 비용을 고려한 각 고객의 순이익을 나타냅니다.

유료 광고 캠페인 예산 설정하기

CLV를 이해하면 구글이나 인스타그램, 틱톡과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 진행하는 유료 광고 캠페인에 얼마나 투자할 수 있는지 결정할 수 있습니다.

또한 CLV 계산과 전환율을 바탕으로 광고 캠페인에 대한 최대 입찰가를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, CLV가 100,000원이고 캠페인의 전환율이 10%라면, 최대 입찰가는 100,000원의 10%인 10,000원이 되어야 합니다. 이 경우, 예산을 초과하지 않으려면 클릭당 최대 10,000원까지 입찰할 수 있습니다.

캠페인 최대 입찰가 계산하기

CLV 계산은 가격 책정 결정을 내리고 수익성을 극대화하는 데 도움이 됩니다. 고객이 평생 동안 얼마나 지출하는지 알게 되면 제품의 인식 가치를 결정하고, 고객이 계속 돌아오게 만드는 프로모션을 역설계할 수 있습니다.

Zarina Bahadur는 123BabyBox의 어린이 구독 박스에서 이를 실제로 적용했습니다. 지난해 Zarina는 브랜드의 CLV가 40% 증가했다고 말하며, 이 증가를 고객 참여를 유지하기 위해 구독 등급을 재구성한 덕분이라고 평가했습니다.

Zarina는 "우리는 CLV를 분석하고 3개월 후에 주요 이탈이 발생하는 것을 확인했습니다. 그래서 고객의 장기적인 참여를 보상하는 가격 책정 구조로 변경했습니다."라고 설명합니다.

현재 123BabyBox의 1개월 구독 박스는 59.99달러(약 8만 원)지만, 더 긴 기간을 선택한 고객은 더 적은 금액을 지불합니다. 이 할인은 기간이 길어질수록 커져, 결국 연간 구독 시에는 박스당 39.99달러(약 5만 원)로 가격이 내려갑니다. 장기 구독자는 한정판 제품에 대한 조기 접근과 우선 쇼핑 등의 추가 혜택도 받습니다.

Zarina는 "이 간단한 변화가 평균 구독 기간을 5개월에서 8개월로 늘려, 고객당 CLV가 거의 150달러(약 20만 원) 증가했습니다. 이탈률은 18% 감소했으며, 고객들이 특별한 무언가의 일원이 된 느낌을 받으면서 추천이 증가했습니다."라고 말합니다.

Zarina는 CLV를 계산하는 전자상거래 브랜드에 대해 한 가지 조언을 줍니다. "단순하게 유지하세요. 고객이 얼마나 오래 머무는지, 얼마나 지출하는지 추적한 후, 하나의 문제점을 찾아서 해결하세요. 가장 쉽게 성공으로 가는 것은 이미 잘 되고 있는 부분을 개선하는 것에서 시작됩니다."

*위의 원화 환율 계산 기준은 2025년 5월입니다.

업셀링 기회 파악하기

높은 고객 생애 가치(CLV)를 가진 고객은 일반적으로 더 많은 참여를 보이고, 더 충성도가 높으며, 업셀링 제안에 긍정적으로 반응할 가능성이 큽니다. 이는 충성 고객에게서 더 많은 수익을 창출하고 CLV 수치를 더 높일 수 있다는 뜻입니다.

이를 위해, 고가치 고객을 식별하고, 타겟 마케팅과 충성도 프로그램을 통해 이들을 유지하는 데 집중하세요. CLV 계산에 사용된 데이터를 활용하여 구매 이력, 선호도, 고객 행동 등을 바탕으로 고객에게 더 매력적이고 관련성 있는 제안을 맞춤화하세요.

구글의 데이터 및 측정 전략 책임자 Neil Hoyne는 Shopify Masters 에피소드에서 이렇게 말합니다. "조금 더 나은 고객, 즉 더 오랫동안 함께하고 더 많은 돈을 쓰는 고객을 이끌어내는 요소에 좀 더 신경을 쓰고, 돌아오지 않을 사람들에 대해서는 조금 덜 신경 써야 합니다."

비즈니스를 위한 충성 고객 찾기

전자상거래 스토어든, SaaS 스타트업이든, 성공은 고객을 찾는 것이 아니라 올바른 고객을 찾는 것입니다.이제 고객의 가치를 계산하는 방법을 배웠으므로, 실제로 수익에 중요한 영향을 미치는 고객을 타겟으로 한 캠페인을 작성하고 이들을 사로잡으세요.

고객 생애 가치 계산 FAQ

고객 생애 가치 공식은 무엇인가요?

고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV)는 고객이 브랜드와 관계를 맺는 전체 기간 동안 비즈니스에 가져다주는 총 가치를 의미합니다. CLV의 일반적인 계산 공식은 다음과 같습니다.

(평균 구매 금액 × 구매 빈도) × 고객 평균 유지 기간

고객 생애 가치를 계산하는 5단계는 무엇인가요?

고객 생애 가치를 계산하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 특정 기간 동안의 총 매출을 구매 건수로 나눠 평균 구매 금액을 계산합니다.
2. 같은 기간 동안의 구매 건수를 구매한 고객 수(중복 없이)로 나눠 구매 빈도를 구합니다.
3. 평균 구매 금액에 구매 빈도를 곱해 고객 가치를 계산합니다.
4. 이탈률 분석 등을 통해 고객 평균 유지 기간을 구합니다.
5. 고객 가치에 고객 평균 유지 기간을 곱하면 CLV가 계산됩니다.

고객 생애를 몇 년으로 계산하나요?

고객 생애 기간은 각 고객의 첫 구매 시점부터 관계 종료 시점까지의 기간을 평균 내어 구합니다. 이를 위해서는 세부적인 거래 데이터와 고객 이탈률에 대한 분석이 필요합니다. 즉, 고객이 비즈니스를 떠나는 비율을 분석해야 합니다.

할인율을 적용해 고객 생애 가치를 계산하는 방법은 무엇인가요?

할인율을 적용해 고객 생애 가치를 계산할 때는 미래의 수익 가치를 반영하는 공식을 사용합니다. 공식은 다음과 같습니다. 고객 생애 가치 = (거래당 평균 이익 × 기간당 거래 수 × 평균 유지 기간) ÷ (1 + 할인율 - 유지율)

고객 생애 가치와 고객 생애의 차이는 무엇인가요?

고객 생애 가치는 비즈니스가 고객 계정으로부터 기대할 수 있는 총 수익 또는 이익을 나타내며, 고객 생애는 비즈니스와 고객 간의 관계 지속 기간을 의미합니다. 이는 보통 몇 년 또는 고객이 회사에서 구매를 계속하는 평균 기간으로 측정됩니다.