使用“投资回收模拟”验证“首次980日元试用模型”是否真正作为业务成立（连载第4回），结果显示，不仅提升率，毛利结构、物流费、结算成本等也对收益性产生巨大影响。本文将探讨在EC和邮购行业中更广泛采用的“定期首次半价模型”。
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在护肤领域常见的“定期首次半价模型”是否成立？
“定期首次半价模型”在护肤领域尤为常见。在护肤D2C业务中，多数情况下会以被称为“英雄产品”的主力商品为核心来构建业务。其中，像精华液这样体感效果明显且利润率相对容易把控的产品，常被作为核心单品。
本案例假设使用30天量的精华液。本品价格为6600日元，首次购买时满足定期购条件可享受半价，此后以定期特别价格享受10%折扣继续购买。
关于该模型的“购买间隔”，虽然商品是30天量，但并非所有顾客都会每天严格按规定量使用。因此，在实际操作中，考虑到可能会跳过或延期下次购买的影响，平均购买间隔通常设计为40天左右。也就是说，并非所有人都在30天后同时购买，而是跨越下个月和下下个月进行购买。
这种思路在编制月度损益表时也很重要。偶尔看到的销售计划中，往往进行诸如“因为F2转化率为60%，所以下个月有60%的人会购买”这样的简单计算，但实际上，由于购买间隔不同，销售确认的时机也会分散。基于顾客行为设计业务时，必须将“时间轴”也包含在内进行考虑。
首次购买后的CRM设计至关重要
接下来我们来看复购结构。在本模型中，假设从第1次购买到第2次购买的复购率为60%，第2次到第3次为75%，第3次到第4次为80%，第4次到第5次为85%，第5次到第6次为90%，而第6次之后稳定在95%。
这些数值在护肤D2C领域中属于相对较好的水平。然而，这并非仅靠产品力就能实现的数字。其中最重要的是第2次购买的转化率。对于精华液这类商品，持续使用一段时间后才能更明显地感受到效果，因此首次购买后的CRM设计极为重要。
例如，需要开展指导正确使用方法、提醒使用时机、建议搭配用法等沟通活动，“让顾客充分体验商品价值的沟通”是必要的。也就是说，F2转化率不仅仅是续费率，也是“向顾客传递了多少商品价值”的结果。
基于这一前提，我们在模拟中加入了商品成本、履约费用、客服中心费用、支付处理费用、因退货产生的红字传票处理（即对已入账交易金额进行更正等处理的流程），以及伴随CRM策略的促销费用等。此外，在首次半价模型中，首次投放时的ROAS（广告投资回报率）达到约30%的情况并不罕见。本次设定的CPO（获客成本）约为1万日元。那么，这个模型在实际中是否成立呢？
“有可能成立”。其理由何在？
结论是，在本次条件下，结果是“有可能成立”。在模拟中，从变动费用基础的边际利润来看，大约20个月即可实现投资回收。也就是说，这是一种通过持续购买带来的利益积累来回收包括广告投资在内的初期投资的结构性模式。
从更长期的视角来看，测算结果显示，2年后的投资回收率约为0.14倍，5年后约为0.75倍。例如，如果在初期投入100万日元用于广告，随后从产生的销售额中扣除成本、物流费、CRM费用等所有变动费用后，计算结果为：2年后剩余边际利润为14万日元，5年后剩余75万日元。
当然，如何看待这些数字是高还是低，取决于企业的战略。但仅就这一点而言，与前文提到的“980日元试用模型”相比，可以看出该结构从一开始就更容易确立一定的盈利能力。
通过“商品特性”与“CRM设计”的契合，模型更容易成立
其主要原因在于，本品定位为高价位的精华液，含税定价设为6600日元，从而形成了较高的毛利结构。
在“980日元试用模型”中，本品定价设为4980日元，并通过进一步降低首次试用价格来扩大入口，因此物流费和结算费等固定成本强烈挤压了利润。本次以美容液为中心的定期首次半价模型，能够确保一定程度的首次销售额，因此即使物流费和结算费相同，其对利润的压迫率也相对较小。
此外，对于像美容液这样高体感性的商品，容易构建“越持续使用越能理解其价值”的结构，这与CRM培育也非常契合。也就是说，这个模型不仅仅是价格策略，而是“商品特性”与“CRM设计”相互契合后更容易成立的模型。
反过来说，如果商品体感性较弱或CRM未得到充分设计，即使采用相同的模型，也无法达到预期的续订率。仅仅表面模仿模型，是无法重现其收益结构的。
根据“设计何种持续购买结构”，结果会有巨大差异
EC业务的商业模式是否成立，不仅取决于“卖什么”，还很大程度上取决于“设计怎样的持续结构”。而为了事先验证这种成立性，所需的是基于顾客行为的“投资回收模拟”。
本次介绍的模拟文件实物版，将在以下note平台付费提供。由于采用了可以实际修改数值并根据自身条件进行测算的形式，对于希望具体探讨业务设计和投资决策的人来说，这应该具有参考价值。
我们此前针对D2C主流商业模式中的“980日元试用模型”和“定期首次半价模型”进行了测算。
下次内容将略有不同，我们将横向比较某种“订阅制模型”，梳理各自容易形成的收益结构。与其关注“哪个模型更优秀”，不如广泛思考“哪种产品适合哪种结构”，从而提高对盈利能力的敏感度，请大家一并关注。