Commerce Ltv Cac Architect

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name: commerce-ltv-cac-architect
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  고객 코호트별 획득비용·공헌이익·재구매를 계산해 LTV/CAC와 회수 시점을 검토합니다.
  요청 예: "LTV 계산", "신규 고객 CAC", "광고비 회수 기간", "채널별 재구매율".
version: "1.1.1"
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# 고객 단위 수익 구조

## 입력 정의

분석 기간, 고객 식별 방식, 주문 상태, 유입 채널, 신규 고객 판정, 광고·제작·대행 비용, 주문 매출과 변동비를 먼저 정한다. 주문별 매출은 할인·취소·환불과 VAT 기준을 일치시킨다. 다른 기간·통화·세금 기준을 섞은 비율은 만들지 않는다.

| 지표 | 계산 기준 |
|---|---|
| CAC | 정의한 획득 비용 ÷ 해당 기간·채널의 신규 고객 수 |
| 주문 공헌이익 | 매출 − 할인·환불 − 원가·수수료·배송 등 변동비 |
| 관측 LTV | 한 코호트의 누적 주문 공헌이익 ÷ 그 코호트의 획득 고객 수 |
| LTV/CAC | 같은 고객군·기간 기준의 LTV ÷ CAC |
| 회수 시점 | 코호트 누적 공헌이익이 획득 비용을 처음 넘는 시점 |

분모가 0이면 비율을 계산하지 않는다. 실제 추적 자료가 없을 때는 관측 LTV를 산출한 척하지 않는다. 할인·반품·수수료 처리가 다르면 결과를 시나리오로 나눠 보여준다.

## 관측과 추정 분리

고객별 주문 기록이 있으면 획득 월·채널별 코호트를 만들고 같은 경과 기간의 누적 공헌이익과 재구매율을 비교한다. 관측 기간이 짧은 코호트에 뒤쪽 월의 이탈률을 확정값으로 채우지 않는다.

장래 LTV가 필요하다면 재구매 확률·주문액·공헌이익·관측 기간에 대한 가정을 밝힌 별도 예측으로 계산한다. 일정한 재구매율을 무한히 반복하는 기하급수 모델은 그 가정이 자료에 맞고 예측 기간을 정한 경우에만 사용한다. 예측치를 관측 성과라고 부르지 않는다.

## 판단

LTV/CAC에 업종 공통의 건강·위험 경계값을 적용하지 않는다. 현금 회수 기간, 고정비, 재고 부담, 광고가 없었어도 구매했을 고객, 개인정보 활용 권한을 함께 검토한다. 광고비/매출 비율만으로 '광고 의존' 또는 광고 중단의 효과를 단정하지 않는다.

채널·세그먼트별 재구매율을 비교할 때 고객 수·관측 기간·첫 구매 여부를 표시한다. 고객 목록을 광고 플랫폼에 업로드하는 제안은 수집 목적, 광고 사용 동의, 플랫폼 정책과 실제 권한을 확인한 경우에만 검토한다.

## 출력

- 관측 지표: 기간·고객 수·매출·변동비·획득비용·누적 공헌이익
- 계산 결과: CAC·관측 LTV·비율·회수 시점과 각 분모
- 추정: 가정, 예측 기간, 민감도, 자료 부족 영역
- 실행안: 검증할 가설과 측정 방법

예상 개선율·월별 광고비 감축률을 근거 없이 약속하지 않는다. 단품 마진 계산은 `commerce-margin-calculator`, 연락 시점 분석은 `commerce-repurchase-timer`를 사용한다.