LTV最大化施策設計ワークフロー
顧客のLTVデータを分析し、アップセル・クロスセル・リテンション施策を体系的に設計するワークフロー。
GitHub Stars
87
Fork
24
週間
460 ユーザー
PAAANの概要
LTV（顧客生涯価値）の最大化は持続的な成長の鍵です。本ワークフローはLTVデータの分析からアップセル・クロスセル機会の特定、リテンション施策の設計、実行ロードマップの策定まで40分で完了します。データドリブンなLTV改善戦略を構築できます。
460
利用者数
上級
難易度
Before → After
LTV施策の設計に1〜2週間。データ分析→仮説構築→施策設計→優先順位付けの長いプロセス。
AI支援で40分。データ分析から施策設計・ロードマップまで一括完成。
このSkillでできること
- 1
SaaSのLTV改善
SaaSの月額プランのアップグレード促進とチャーン防止施策を体系的に設計。ARR（年間経常収益）の成長を加速。
- 2
ECのリピート率向上
EC顧客のリピート購入率を向上させるための施策設計。クロスセル・定期購入・ロイヤルティプログラムを統合的に企画。
- 3
D2Cの顧客育成戦略
初回購入者をロイヤル顧客に育成するためのステップバイステップ戦略を策定。
こんな人におすすめ
前提条件
- 顧客のLTVデータ（購買履歴ベース）
- 解約率データ（あれば）
- 商品/プランのラインナップ情報
プロンプトの流れ
データ入力
人間のアクション
LTV・購買・解約データを入力
AIのアクション
セグメント別分析と改善余地を算出
施策設計
人間のアクション
プロンプトを送信
AIのアクション
アップセル・クロスセル・リテンション施策を体系的に生成
ロードマップ
人間のアクション
リソース制約を指示
AIのアクション
四半期実行ロードマップを優先度付きで生成
実行手順
LTVデータの集計
セグメント別・チャネル別のLTVを算出し、上位/下位セグメントの特徴を整理する。
アップセル機会の特定
購買データから追加購入の可能性が高い商品/プランの組み合わせをAIで分析する。
リテンション施策の設計
解約リスクの兆候と対応施策（メール、特典、サポート強化等）を設計する。
施策優先度の決定
期待効果×実装コストのマトリクスで施策の優先順位を決定し、ロードマップ化する。
あなたはLTV最大化のコンサルタントです。以下のデータをもとに、LTV改善戦略を策定してください。
## LTVデータ
{セグメント別LTV、購買パターン、解約率データ}
## 策定要件
1. セグメント別LTV分析と改善余地の特定
2. アップセル・クロスセル機会の分析
3. リテンション改善施策（解約防止）
4. 施策の優先度マトリクス
5. 四半期実行ロードマップ実行結果の例
【LTV最大化戦略レポート】 ■ セグメント別LTV | セグメント | 現在LTV | 改善ポテンシャル | 優先度 | | VIP | ¥120,000 | +¥30,000 | 高 | | ロイヤル | ¥45,000 | +¥25,000 | 最高 | | 一般 | ¥12,000 | +¥8,000 | 中 | ■ 施策ロードマップ（Q2） Month 1: ロイヤル向けクロスセルメール開始 Month 2: 解約リスクスコアリング導入 Month 3: VIP向けプレミアムサービス開始
期待される成果
セグメント別のLTV改善施策が優先度付きで整理され、四半期ごとの実行ロードマップが完成する。
活用のコツ
- LTV改善は「新規獲得コスト（CAC）の5〜7倍のコスト対効果」があります。予算配分の再検討を推奨
- アップセルのタイミングは「顧客が価値を実感した直後」が最も効果的。利用データから最適タイミングを特定しましょう
- リテンション施策は「解約直前」ではなく「解約リスクの兆候が出た段階」で実施することが重要
よくある質問
Q. LTVの算出方法が不明確な場合は？
簡易計算として「平均購買単価 × 購買頻度 × 継続期間」で算出できます。AIにデータを渡せば、最適な算出モデルも提案してくれます。
Q. BtoBでもLTV施策は重要ですか？
極めて重要です。BtoBは1社あたりのLTVが大きいため、アカウント拡大（アップセル・クロスセル）とチャーン防止のROIが非常に高くなります。
Q. 小規模EC（月商500万円以下）でも使えますか？
はい。小規模だからこそLTV施策が重要です。限られた顧客基盤から最大の価値を引き出すことで、効率的な成長が可能になります。