新規顧客がまた買っているか、 初回購入月ごとにひと目で

コホート分析とは、特定の時点（例：初回購入月）でグループ化した顧客が、その後どのように行動するかを追跡する分析手法です。「1月に初回購入した顧客のうち、3か月後も購入している割合は何%か？」を把握できます。リテンションの改善、LTVの予測、特定のマーケティングキャンペーンの長期的な効果測定に活用します。

Laplaceは、登録時期または初回購入時期が同じコホートごとの累積売上を追跡してLTVを算出します。過去のコホートのパターンをもとにAIが新規顧客の予想LTVを自動で推定し、それをCAC（顧客獲得コスト）と比較することで、チャネルごとの収益性を判断できます。

目的によって異なります。マーケティング効果の測定には初回購入月基準のほうが役立ちます。登録から実際の購入までに時間がかかるサービスであれば、登録月基準のコホートでオンボーディングのCVRを分析するのが適しています。Laplaceでは両方の基準を設定して比較できます。

Laplace AIエージェントはリテンション率の低下を検知すると、離脱のタイミングと離脱が集中している顧客層を自動で分析します。そのうえで、該当コホートの特性に合ったアクションをAIが具体的に提案します。

一般的なリピート率は、全顧客のうち再購入した割合を単純に集計したものです。コホートのリピート率は、同じ時期に初回購入した顧客グループを時間の経過に沿って追跡するため、特定のキャンペーン・チャネル・時期の影響を正確に切り分けて確認できます。全体の数値は良く見えても特定のコホートだけ離脱が激しいこともあるため、両方の指標をあわせて見ることが重要です。