LTV分析の数字が、出すたびに違う値になる。顧客も式も同じままなのに、結果は変わります。変わっているのは式に入れる前の段階です。何日で締めるか、どこまで細かく切るか、どの日を始まりにするか。この3つを毎回決め直しているので、同じ式でも結果は2倍まで開きます。
目次
この記事のまとめ#
- 同じ400人・同じ式でも、90日で締めれば1人あたり12,000円、180日で締めれば24,000円になります
- 式そのものは実測にもとづいた値を返します。結果を2倍まで開かせるのは、式に入れる前の3条件です
- 180日の窓を流入元別に割ると、30人しかいない紹介が49,333円で首位に見えます
- その紹介から高額な注文を1件外すと20,000円になり、広告とちょうど並びます
- 固定するのは集計期間の窓・切る粒度・コホートの起点の3つで、区分ごとの人数の下限もあわせて決めます
1. 同じ式でも、集計期間で結果は2倍になる#
同じ顧客・同じ式で、90日で締めるか180日で締めるかだけで、1人あたりの値は2倍になります。
LTVは、顧客1人が取引を続ける間に自社へもたらす売上の合計です[1]。コホートは、同じ月に初めて買った顧客をひとまとまりとして扱う単位を指します。計算方法そのものはLTVの計算方法で扱っているので、ここでは式に数字を入れる前の話をします。
顧客を維持できているかどうかが利益に大きく効くことは、古くから示されてきました[2]。だからこそ1人あたりの値を追うわけですが、社内でLTVという言葉が出たときに並ぶ数は1つではありません。手元の集計が返す値、分析ツールの画面が返す値、広告媒体が返す値は、締め日も粒度もそれぞれ別です。同じ呼び名で3つの数が並ぶので、どれが正しいのかという問いに向かいがちです。先に確かめたいのは、その数が何日ぶんを足した値なのかです。
作例で確かめます。2026年3月に初めて買った顧客400人を1つのコホートとして、累積売上をコホートの人数で割ります。90日の地点で締めると、累積売上4,800,000円に対して1人あたり12,000円。180日の地点で締めると、9,600,000円に対して24,000円。ちょうど2倍です。
どちらも計算としては正しく、間違いは含まれていません。2つを並べて比べられる状態にならないのは、それぞれに「何日で締めたか」が書かれていないからです。締めた日数を書き添えるだけで、2つは同じ土俵に乗ります。
締め方の違いが判断まで届くのは、チャネルごとに回収の速さが違うときです。出したばかりの広告と、何年も積み上げてきた自然検索では、初回購入から次の購入までの間隔がそろいません。回収の遅いほうに90日の窓を当てると、まだ発生していない売上を0のまま集計することになります。その状態で撤退を決めると、180日まで待てば戻ってきたはずの売上を先に手放します。
2. 細かく切るほど、1件の注文が結果を決める#
粒度を下げると1つの区分に入る人数が減り、少数の注文が結果を作ります。
先ほどの180日の窓はそのままに、同じ400人を流入元別に割ります。自然検索が180人で累積売上4,320,000円、1人あたり24,000円。広告が190人で3,800,000円、1人あたり20,000円。紹介は30人で1,480,000円、1人あたり49,333円です。3つを足せば9,600,000円・400人となり、全体の24,000円に戻ります。
数字の上では紹介が首位です。1人あたりで自然検索の2倍を超えていて、紹介の獲得へ予算を寄せる根拠に見えます。
ここで紹介の30人の中身を開きます。1人が900,000円のまとめ買いをしていました。この1件を外すと、580,000円を29人で割って20,000円。広告とちょうど同じ値になり、首位は消えます。差は2.47倍です。
同じ操作を自然検索と広告にも当てはめられますが、180人と190人の区分は1件を抜いても順位がそのまま残ります。人数が多い区分ほど、1件の注文が結果に占める割合は小さくなります。
細かく切ること自体は判断を助けます。国別、初回に使った端末別、購入したカテゴリ別。切り口を増やすほど、手を入れる場所は具体的になります。ただし切るたびに、1区分あたりの人数は減ります。ある段階から、その区分の値は顧客の性質ではなく、たまたま入った数件の注文で決まります。この境目は自動では出てこないので、切る前に人数の下限を決めておきます。
新規とリピーターで売上の中身が変わる話は新規とリピーターの売上構成で扱っています。リピーター率を平均と比べてどう読むかはECのリピート率の平均にまとめました。
3. 比べる前に、3つの条件を先に固定する#
精度を上げる作業より先に、毎回同じ条件で出す仕組みを決めます。
固定するのは3つです。1つ目は集計期間の窓。90日か180日か、何日で締めるかを決めて、以後は同じ日数で出します。窓を変えるときは、過去のぶんも同じ日数で出し直します。2つ目は切る粒度。どこまで細かく分けるかと、1区分あたりの人数の下限を先に置きます。下限を割った区分は、値が出ていても判断には使いません。3つ目はコホートの起点です。初めて買った日を起点にするか、初めてサイトへ来た日を起点にするか。この2つは、無料の会員登録や資料請求をはさむ商材ほど離れます。
起点の選び方は、そのまま帰属の定義の選び方でもあります。同じ訪問者でも、最初にサイトへ来たときの流入元と、購入が起きた回の流入元は別のものです。この2つは、それぞれ違うレポートに分かれています[3]。窓をそろえる必要は、獲得にかけた費用と比べるときに強く出ます。顧客1人の獲得にかかった費用をCACと呼び、LTVがCACの3倍あるかを目安にする読み方が広く使われています。分子を180日で、分母を当月の広告費で出せば、この比率は根拠を失います。目安そのものの扱いはCACとはで、今の顧客の状態で分ける手法との違いはRFM分析で扱いました。
ここまでは手元で決められます。決めた条件を毎月、流入元ごとに同じ形で出し直すところで、条件は少しずつずれていきます。
もう1つ、流入元で割ろうとしたときに材料が尽きます。注文データに載っているのは、いつ・誰が・いくら買ったかです。その顧客を最初に連れてきたのが自然検索なのか広告なのかは、注文の側に記録が残っていません。無いものは一覧に現れないので、画面を見ている限りは足りないことに気づけません。気づくのは、流入元で分けようとして手が止まったときです。
購入が起きた回の流入元だけでも先に記録しておけば、チャネル別の集客効率を毎月同じ条件で出し直せます。
RevenueScopeの解決策
RevenueScopeが担うのは、購入が起きたときの流入元を記録して、同じ計算で毎月出し直す部分です。
購入が起きた回の流入元を、チャネル別に固定して見ます。チャネルの一覧に並ぶのはセッション・売上・RPS（訪問1回あたりの売上）です。1つのチャネルを開けばutm_campaign単位まで下ろせて、そこにAOV（1注文あたりの平均売上）とCVRも同じ画面に出ます。広告費を年・月・チャネル単位のフォームかCSVで登録した期間には、広告の帯にROASが並びます。流入元と結び付かなかった購入は、未帰属の売上として別の行に残ります。
同じダッシュボードの属性タブでは、新規とリピーターに分けたセッション・売上・RPS・AOV・CVRを表示します。判定は別日の再訪で、同じ訪問者がそれより前の暦日にセッションを持っていればリピーターです。
架空店舗のチャネル別の集客効率（イメージ）
| チャネル | セッション | 売上 | RPS |
|---|---|---|---|
| Google検索 | 4,820 | 1,180,000円 | 245円 |
| Meta | 3,640 | 0円 | 0円 |
| Direct | 2,110 | 640,000円 | 303円 |
| Referral | 890 | 210,000円 | 236円 |
※この表は画面の読み方を示すための一例です。CTAの先の見本ECはサンプルデータが毎日入れ替わるので、実際に出る値はこの表と違います。
セッション数で2位のMetaは、売上が0円です。3,640回の訪問が、1件の購入にもつながっていません。1人あたりの値を精緻にする前に、集めた訪問の質がチャネルで割れていることが先に見えます。予算を寄せる先を決める材料は、まずこちらにあります。
FAQ#
よくある質問#
Q. 90日と180日、どちらの窓を選ぶべきですか？
A. 商材の再購入の間隔から決めます。多くの顧客が2回目を買うまでの日数を調べて、それが収まる長さにしてください。決めたあとは、比べる相手も同じ日数で出し直します。日数そのものより、そろっていることのほうが判断に効きます。
Q. コホートの起点は、初回購入日と初回訪問日のどちらを選びますか？
A. 判断の目的で選びます。広告費の回収を見るなら、費用が発生した初回訪問日のほうが対応します。商品の使われ方や再購入の周期を見るなら初回購入日です。どちらを選んでも、以後は同じ起点で出し続けます。
Q. 1区分あたりの人数は、何人を下限にすればよいですか？
A. 公開された基準は見当たりません。作例では30人の区分が、注文1件の有無で2.47倍に開きました。決め方としては、その区分から最も高額な注文を1件外して値の変化を見て、順位が入れ替わるようなら下限を上げます。
Q. 集計期間を延ばせば、それだけ正確な値になりますか？
A. 長くするほど値は大きくなりますが、判断に使えるのは締め切った期間までです。180日の窓なら、直近180日以内に初めて買った顧客はまだ入りません。窓を長くするほど、直近の獲得は結果へ表れるのが遅くなります。窓の長さは、判断の速さとの兼ね合いで決めます。
まとめ#
LTV分析の数字が毎回異なると気づいたら、式を見直す前に、その数が何日で締めたものかを確かめてください。作例では、同じ400人・同じ式のまま、90日で12,000円、180日で24,000円になりました。同じ180日の窓を流入元別に割ると、30人の紹介が49,333円で首位に見えました。高額な注文を1件外すと20,000円まで下がります。
集計期間の窓・切る粒度・コホートの起点。この3つを先に固定して、区分ごとの人数の下限もあわせて決めておけば、来月も同じ条件で出し直せます。そのうえで購入の流入元を記録しておくと、チャネル別の集客効率を毎月同じ形で比べられます。
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