如何计算客户终身价值以及它对电子商务商店的重要性

了解客户终身价值（CLV）之后，你可能会觉得它对我们这些精打细算的电商卖家来说太过复杂。

但其实没必要被客户终身价值吓倒。它复杂吗？当然。它是专门为小型网店设计的吗？很可能不是。但客户终身价值可以帮助你做出更明智的利润率决策，以及如何在维系现有客户和开发新客户之间合理分配资源。

了解客户终身价值至关重要，因为它揭示了留住客户的真正价值。当你了解顾客随着时间的推移为你的业务带来什么时，你就可以更明智地选择如何吸引和留住顾客。这个指标显示了你与每位顾客互动期间的总收益。

本文将用最简单的语言解释如何计算客户终身价值以及它为何如此重要。然后，我们将探讨如何提高你店铺的平均客户终身价值。

什么是客户终身价值？

计算客户生命周期价值 (CLV) 的方法有很多种。甚至连构成这些公式的变量的计算方法也各不相同。今天，我们将从基础入手，探讨历史客户生命周期价值和预测客户生命周期价值的简单公式。

以下是历史客户生命周期价值的计算公式：

（每位客户的年利润 × 平均客户生命周期（年）） - 获取客户成本

例如，假设你有：

• 年收入 75 万美元
• 年非获客成本 60 万美元
• 1500 位客户
• 每位客户的平均生命周期为三年
• 每位客户的平均获客成本为 50 美元

有了这些背景信息，我们就可以开始计算了。

每位客户的年利润 = ($750,000 - $600,000) / 1,500 = $100

平均客户生命周期 = 3

获客初始成本 = $50

($100 x 3) - $50 = $250

此公式为追溯式计算，并未考虑许多可能影响未来营销决策的变量。但我们可以通过一些方法来调整历史客户生命周期价值，从而获得更有价值的信息。

为什么计算客户终身价值对你的业务至关重要

在深入探讨计算方法之前，了解客户终身价值 (CLV) 为何值得您关注至关重要。该指标具有三大益处：

• 首先，它有助于鼓励客户重复购买并提高收入。通过识别哪些买家对你的利润贡献最大，你可以了解他们的偏好并制定策略来留住他们。
• 其次，CLV 有助于你平衡客户收益和获客成本。根据你所在的行业，获取新客户的成本可能在 127 美元到 462 美元之间。一个合理的比例约为 3:1，这意味着你在获客上每花费 1 美元，就能获得 3 美元的收益。
• 第三，你用于提升 CLV 的策略自然会增强客户忠诚度。当你专注于提供更好的体验、改进产品并奖励回头客时，客户会停留更长时间并增加消费。

预测客户终身价值

预测客户生命周期价值 (CLV) 的计算比较复杂。为此，我们需要同时考虑客户留存率和折扣率。但前提是，我们必须先计算出“每位客户的毛利率”，而“每位客户的毛利率”又只有在确定平均毛利率之后才能得出。

首先，我们来计算每位客户的毛利率，这是预测客户生命周期价值公式的基础。每位客户的毛利率公式如下：

GML = ((T x AOV) AGM) ALT

好的，这个公式有点长。让我们退一步，逐个分析。

• T = 平均交易次数（每月）：Average number of transactions (per month)
• AOV = 平均订单价值（Average order value）
• AGM = 平均毛利率（Average gross margin）
• ALT = 平均客户生命周期（Average customer lifespan）

T 和 AOV 的含义比较明确。AGM 和 ALT 则需要一些解释。

AGM，即平均毛利率，是指总销售收入减去销售成本，再除以总销售收入。举个例子：

（总销售收入 75,000 美元 - 销售成本 60,000 美元）/ 75,000 美元 = 20%

假设这家商店每月收入为 75,000 美元，平均每月订单量为 5,000 笔，平均订单金额为 15 美元，那么计算公式如下：

((5,000 x 15 美元) x 0.2) ALT =

(75,000 美元 x 0.2) ALT =

15,000 美元 x ALT

我们需要计算每位客户的终身价值。因此，我们需要用 15,000 美元 x ALT 除以客户数量。假设有 2,500 位客户，每月购买 5,000 件商品，这些客户的平均生命周期为四年，即 48 个月。

($15,000 x 48) / 2,500 = $288

现在我们来谈谈平均客户生命周期 (ALT)。这对电商来说尤其棘手。

首先，你的店铺可能运营时间尚短，不足以真正计算出平均客户生命周期。即使你已经运营了四年，你对第一年的数据有多大信心？第一个月的客户体验很可能与上周首次购买的客户截然不同。而且，谁知道呢，你的产品可能已经与最初完全不同了。

总之，ALT 的计算非常复杂。请记住，改变这个变量会对客户的生命周期价值产生巨大影响。一个三年忠诚的客户比一个一年忠诚的客户更有价值。

如果你想进一步预测未来的客户生命周期价值，下一步需要将每位客户的毛利率 (GML) 代入一个考虑客户留存率和折扣率的公式中。

你可以看到客户终身价值 (CLV) 的计算有多么复杂。正如这里解释的，单是留存率本身就是一个庞大的计算量。再加上折扣率，计算客户终身价值就需要大量的工作。

无论如何，如果你想进一步了解，以下是计算路径：

客户终身价值 = GML (R / (1 + D - R))

R 是月度留存率，D 是月度折扣率。这两个数字的计算都比较复杂。例如，你的所有客户都能享受相同的折扣吗？如果不是，那么享受更多折扣的客户是否拥有更高的留存率？

传统方法依赖于过去的业绩来预测未来的支出。但问题在于：CLV 会不断变化。营销活动可能会影响某些买家的消费金额，而供应问题则可能导致其他买家放弃购买。

前瞻性方法可以帮助你更好地预测未来的消费模式。公式保持不变，但你代入的数字会考虑实时信息和趋势，而不仅仅是历史记录。这需要利用当前的数据收集和分析工具，对市场状况、不断变化的购买习惯和不断变化的成本做出准确的预测。

计算客户终身价值 (CLV) 前需要哪些信息

在计算客户终身价值之前，你需要收集一些信息。这些指标构成了 CLV 计算的基础。

• 平均订单价值 (AVO) 代表买家每次下单的平均消费金额。计算方法是用总收入除以订单总数。
• 购买频率 (PPV) 显示每位买家平均下单的次数。计算方法是用总订单数除以同一时间段内的独立买家总数。
• 客户价值 (CVO) 结合了这两个指标。将平均订单价值乘以购买频率即可得到 CVO。
• 平均客户生命周期 (AVO) 衡量的是买家在停止购买前通常能维持多久的客户关系。不同类型的企业，其 AVO 值也会有所不同。

大多数在线商店都是非合同制的，这意味着每笔交易都是独立的。难点在于如何判断活跃买家何时永久变为非活跃状态。

有些企业，例如订阅服务，会签订合同，这使得判断 AVO 变得更加容易。你可以准确地知道用户何时变为非活跃状态，因为他们会取消订阅。

如果你的商店是新开的，你可能缺乏足够的信息来准确确定 AVO。这里有一个变通方法：计算每个买家从首次购买到最终购买的持续时间，然后除以买家总数。

客户终身价值：调整变量

好了，我们现在了解了构成客户终身价值的要素。或者至少了解了构成某些特定版本客户终身价值的要素。现在，让我们来看看如何调整这些变量，以及它们会如何影响你的店铺。

首先，让我们回顾一下历史客户终身价值：

（每位客户的年利润 x 平均客户生命周期（年））- 获取客户成本

有很多方法可以深入分析这个公式。例如，我们可以查看每个渠道的“初始客户获取成本”变量。这将告诉我们通过 Facebook、SEO 等渠道获取的客户的客户终身价值。

毕竟，并非所有渠道都一样。也许的你博客能以低成本为你的网站带来大量 SEO 流量，而你在 Facebook 上的每次点击成本却不断攀升。当然，也可能你的 Facebook 客户在转化后消费更多。

通过客户终身价值，我们可以确定在特定渠道上加速提高客户获取成本是否值得。

以下是按渠道计算的历史数据示例：

• 1,500 位客户：750 位来自 Facebook，750 位来自搜索
• 年收入 75 万美元：50 万美元来自 Facebook 带来的访客，25 万美元来自搜索
• 年度非获客成本 60 万美元：Facebook 40 万美元，搜索 20 万美元
• 每位客户平均留存三年
• 平均获客成本 50 美元：Facebook 90 美元，搜索 10 美元

Facebook：

年度利润贡献 = (50 万美元 - 40 万美元) / 750 = 133 美元

平均客户留存年限 = 3 年

初始获客成本 = 90 美元

(133 美元 x 3) - 90 美元 = 309 美元

SEO：

年度利润贡献 = ($250,000 - $200,000) / 750 = $67

平均客户留存年限 = 3

初始获客成本 = $10

($67 x 3) - $10 = $191

由此可见，即使某个获客渠道成本更高，但如果通过该渠道获取的客户消费更多，那么这笔投入也可能完全值得。当然，并没有规定说通过 Facebook 获取的客户消费一定高于通过搜索获取​​的客户。但我们可以看到，按渠道分析客户终身价值会如何影响您的营销支出。

以下是假设通过搜索获取​​的客户与通过 Facebook 获取的客户消费相同，客户终身价值的计算结果。

Facebook：

年度利润贡献 = ($375,000 - $300,000) / 750 = $100

平均客户留存年限 = 3

获客初始成本 = $90

($100 x 3) - $90 = $210

SEO：

年度利润贡献 = ($375,000 - $300,000) / 750 = $100

平均客户留存年限 = 3

获客初始成本 = $10

($100 x 3) - $10 = $290

突然之间，搜索带来了更高的客户终身价值。

让我们来探讨一下客户生命周期。如果你的 Facebook 广告活动带来的是更多一次性冲动消费，而 SEO 带来的是忠诚度更高、留存时间更长的客户，结果会如何呢？假设 Facebook 用户的留存时间为一年，而 SEO 用户的留存时间为五年。虽然年度消费额相同，但留存时间却不同。这会对这些渠道的用户终身价值产生什么影响？

Facebook：

年度利润贡献 = ($375,000 - $300,000) / 750 = $100

平均留存年限 = 1

获客初始成本 = $90

($100 x 1) - $90 = $10

SEO：

年度利润贡献 = ($375,000 - $300,000) / 750 = $100

平均留存年限 = 5

获客初始成本 = $10

($100 x 5) - $10 = $490

SEO 远胜 Facebook。当然，一年/五年的划分可能不太现实。但这足以说明，调整其中一个变量就能彻底改变预期客户终身价值。

我们还可以按国家/地区细分，或者识别首次购买时间分别为三年前、两年前和今年的客户群体。有很多方法可以调整这个公式，从而获得更丰富的历史数据洞察。

同样的数学方法也适用于预测客户终身价值的公式。我们之前讨论的预测公式中一个独特的要素是平均毛利率。让我们来看看平均毛利率的变化会如何影响整体客户终身价值。

我们可以通过寻找更便宜的供应商或提高价格来提高平均毛利率。让我们尝试提高价格。这将使我们的总销售收入更高。

以下是原始数据：

（总销售收入 75,000 美元 - 销售成本 60,000 美元）/ 75,000 美元 = 20%

以下是价格提高 20% 后的数据：

（总销售收入 90,000 美元 - 销售成本 60,000 美元）/ 90,000 美元 = 33%

现在，我们的商店每月有 5,000 笔订单，总收入为 90,000 美元，每笔订单 18 美元。

（（5,000 x 18 美元）* 0.33）平均客户生命周期

（90,000 美元 * 0.33）ALT

30,000 美元 x ALT

当然，提高某项指标（例如利润）可能会导致另一项指标（例如平均客户生命周期）下降。如果您对相同的产品收取更高的价格，那么您的客户可能不会购买。

计算单个客户的终身价值 (CLV)

有时，你需要了解特定买家的终身价值，而不仅仅是平均值。这在处理投诉或决定如何回应退款请求时非常有用。

例如，对于 CLV 较低的客户，可能会要求其退货以获得退款，而对于 CLV 较高的客户，则可能无需退货即可获得退款，以维持其忠诚度。

要计算单个客户的 CLV，请将该客户的年消费额乘以平均生命周期。如果某人在两年内消费了 500 美元，则其年均消费额为 250 美元。将此值乘以五年的生命周期预估值，则其预计终身价值为 1250 美元。

使用 RFM 分析法按细分市场计算客户生命周期价值 (CLV)

RFM 分析法可帮助您根据三个因素（最近一次购买时间、购买频率和消费金额）将买家按价值从低到高排序。通过这种方式对买家进行分组，您可以分别分析每个细分市场，并确定哪些细分市场的 CLV 最高。

以下是每个因素的含义：

• 最近一次购买时间（Recency）：指客户上次购买的时间。近期购买的客户比一段时间未购买的客户更有可能再次购买。
• 购买频率（Frequency）：指客户在特定时间段内的购买次数。经常购买的客户比不常购买的客户更有可能继续购买。
• 消费金额（Monetary）：指客户在该时间段内的消费金额。消费金额高的客户比消费金额低的客户更有可能再次购买。

要进行 RFM 分析，请为每个买家的每个因素分配 1 到 3 的分数。你可以将这些分数视为类别：1 代表价值最低的三分之一，2 代表价值中等的三分之一，3 代表价值最高的三分之一。

将每个买家的三个分数相加，即可得到他们的总 RFM 分数。按这些总数对列表进行排序，并将结果分为高、中、低三个组。得分最高的群体代表最有价值的买家。找出这些顶级买家的共同模式，了解他们为何能提供更多价值，以及如何定位类似的人群。

充分利用客户终身价值 (CLV) 计算

了解 CLV 有助于你构建更智能、更高效的营销活动。以下是如何运用这些计算：

最大化投资回报率：了解典型买家的终身价值后，你可以确定哪些细分市场利润最高。将营销重点放在触达类似人群上，以提高投资回报率。

设定付费广告预算：CLV 可帮助你确定在 Google、Instagram 或 TikTok 等平台上的付费广告活动预算。你可以根据 CLV 和转化率计算最高出价。例如，如果 CLV 为 100 美元，转化率为 10%，则每次点击最高出价可达 10 美元，而不会超出预算。

优化定价和优惠：CLV 计算可为定价决策提供依据，并有助于最大化盈利能力。了解买家在与你的企业互动期间的平均消费金额后，你可以确定产品的感知价值，并制定鼓励重复购买的促销活动。

一家订阅盒公司通过调整定价策略，在一年内将客户终身价值 (CLV) 提高了 40%。在发现三个月后客户流失率大幅下降后，他们重新调整了定价策略，以奖励更长期的客户。单月订阅的单盒价格更高，而年度订阅则提供大幅折扣以及额外福利，例如提前购买限量产品。这一简单的调整将平均订阅时长从五个月延长至八个月，使每位客户的 CLV 增加了近 150 美元，同时客户流失率降低了 18%。

寻找追加销售机会：CLV 较高的客户表现出更强的忠诚度、更高的品牌亲和力，并且在获得更多购买机会时也表现出更高的接受度。你可以专注于这些高价值客户，从而进一步提高 CLV。利用购买历史、偏好和行为数据，创建相关且有吸引力的优惠。

正如一位数据策略师所解释的那样，你需要关注哪些因素能够带来更优质的客户——那些忠诚度更高、消费额更高的客户——并加大力度触达这些客户，同时减少在那些不会回头的客户身上的投入。

关于客户生命周期价值的结论

你无需获得绝对精确的数字即可从客户生命周期价值中获取洞见。当然，我们在此探讨的内容可能不会让数据科学家印象深刻。但你仍然可以从这些客户生命周期价值公式中汲取一些有价值的信息。

历史客户生命周期价值的计算非常简单。虽然你可能需要对平均客户生命周期进行一些估算，尤其是在你的店铺刚起步时，但你仍然可以大致估算出迄今为止从现有客户那里获得的收益。

使用预测客户生命周期价值公式时，我们仍然需要估算客户生命周期。同时，留存率和折扣率则引入了一系列复杂的计算，要么需要 (a) 猜测，要么需要 (b) 你可能不想深入研究的极其复杂的数学运算。

即使这些客户生命周期价值公式存在不精确性，它们仍然为我们提供了有价值的指导。客户生命周期可能未知，但你的客户消费金额、他们访问你网站的来源、订单发货的国家/地区——这些数据都是可用的。你的各渠道营销支出也会被记录下来。利用你掌握的具体数据，并在必要时做出最佳估算。

成功不仅仅在于找到买家，更在于找到合适的买家。现在你已经了解如何计算客户价值，就可以开始制定营销活动，精准定位并赢得那些真正能提升你盈利的客户。