如何衡量客户终身价值（CLV）？

[fatimahislam]

客户终身价值（Customer Lifetime Value，简称 CLV 或 CLTV）是衡量企业在与客户保持整个业务关系期间，预计能够从该客户身上获得的净利润总额。CLV 是一个至关重要的指标，因为它能帮助企业：

评估客户的长期价值： 不仅关注单次交易，而是着眼于客户带来的持续收入。
优化营销和销售支出： 了解在获取和保留客户上可以投入多少资源。如果 CLV 远高于客户获取成本（CAC），则投入是值得的。
指导客户细分： 识别最有价值的客户群体，以便优先投入资源维护和发展这些高价值客户。
制定客户保留策略： 了解哪些因素会影响 CLV，从而采取措施提高客户忠诚度和留存率。
提升产品和服务： 了解高价值客户的需求和偏好，从而优化产品和服务。
衡量 CLV 的方法
CLV 的计算方法有多种，从简单的历史计算到复杂的预测模型。

1. 历史 CLV (Historical CLV)
这种方法基于客户过去的交易数据来计算其已贡献的价值。它通常用于已建立关系的客户，且数据可追溯。

简单公式：
历史 CLV=客户在历史上的总收入（或总毛利）−获取和维护该客户的总成本

更细致的计算（针对单个客户）：
历史 CLV=（平均订单价值×购买频率×客户关系持续时间）−客户获取成本

其中：

平均订单价值 (Average Order Value, AOV)： 客户每次购买的平均金额。
购买频率 (Purchase Frequency)： 客户在 电话营销数据 特定时间段内（例如，一年）的平均购买次数。
客户关系持续时间 (Customer Lifespan)： 客户与企业保持业务关系的平均时长（例如，年、月）。
示例：
一个客户平均每次购买 $100，每年购买 4 次，与公司保持了 5 年的关系，获取成本为 $50。
历史 CLV = ($100 × 4 × 5) - $50 = $2000 - $50 = $1950

优点： 简单易懂，基于真实历史数据。
缺点： 无法预测客户未来的行为，不适用于新客户，也未考虑利润率和货币时间价值。

2. 预测性 CLV (Predictive CLV)
预测性 CLV 旨在估计客户在未来将为企业带来的价值。这种方法更复杂，通常需要更高级的统计学或机器学习模型。

常见模型：

简化预测模型（考虑流失率）：
预测性 CLV=（平均订单价值×购买频率×毛利率）/客户流失率

其中：

毛利率 (Gross Margin)： 每笔交易的利润百分比。
客户流失率 (Churn Rate)： 在特定时间段内失去客户的百分比。客户生命周期大致等于 1 / 流失率。
概率模型 (Probabilistic Models)： 使用统计方法预测客户未来的购买行为和流失可能性，例如 BG/NBD 模型（适用于非契约型业务，如零售业，客户关系没有明确的终止日期）和 Pareto/NBD 模型。

这些模型通过分析客户过去的交易间隔和频率，来预测客户未来的活跃度和购买次数。
机器学习模型：

利用回归、分类（如逻辑回归、随机森林、梯度提升）或神经网络等算法，结合客户的各种显性（人口统计、公司信息）和隐性（行为数据）特征，预测客户的未来购买金额、购买频率或流失风险。
这通常是最准确但最复杂的方法，需要大量数据和数据科学专业知识。
预测性 CLV 的关键考虑因素：

毛利率： 在计算 CLV 时，应尽可能使用毛利而非总收入，因为这更准确地反映了客户带来的实际价值。
折现率： 对于长期 CLV 预测，应考虑货币的时间价值，使用折现率将未来的收益折算到当前价值。
数据质量和广度： 准确的预测依赖于高质量、多维度的数据，包括交易数据、行为数据、人口统计数据等。
模型的持续优化： 客户行为和市场环境是动态变化的，CLV 模型需要定期进行更新和重新训练，以保持其准确性。
应用：

无论是历史 CLV 还是预测性 CLV，其核心价值在于帮助企业识别和专注于高价值客户，优化客户获取和保留策略，并最终推动长期盈利增长。