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如何計算你的顧客終身價值LTV(Customer Lifetime Value)

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如何計算你的顧客終身價值LTV(Customer Lifetime Value)

FlipWeb數位資產仲介,希望可以透過一些簡單的小知識讓經營電商的老闆可以了解一些網路上常見的Term,今天Kevin想和大家講解的事如何計算你的顧客終身價值LTV。

簡單的說,顧客終身價值是表示在一段時間內客戶利潤貢獻的平均凈值。顧客終身價值常常應用到會員數據庫行銷策略的發展。這些具體的數據會隨著每一段時間而變動,是提供企業及電商行銷策略和方法的重要參考指標。

(一)顧客終身價值表

首先,我們要先說明顧客終身價值表的各項內容,然後才能了解如何計算顧客終身價值,區段分級,實施應用。

  第一年 第二年 第三年
顧客數 5000 2000 1200
顧客保留率 40% 60% 80%
平均消費 1,000 1,500 2,000
總銷售金額 5,000,000 3,000,000 2,400,000
       
成本% 60% 50% 40%
成本 3,000,000 1,500,000 960,000
顧客取得成本 200,000 0 0
總成本 3,200,000 1,500,000 960,000
       
利润 1,800,000 1,500,000 1,440,000
累積利潤 1,800,000 3,300,000 4,740,000

圖 顧客終身價值表

當然數位資產仲介更可以解釋以下方式,讓大家更瞭解怎麼去算這些顧客終身價值。

1.顧客數:每一段時間的顧客保留數目。

2.顧客保留率:每一段時間所留下來的顧客,也就是再回購的顧客比率。這可以衡量行銷活動所產生的顧客忠誠度。

3.平均消費:每一段時間客戶平均的消費金額。

4.總消費金額:顧客數 x 平均消費。

5.成本:包含不同行業(產品)的直接成本和變動的行政成本,原則上每年的成本是會下降的。

6.顧客取得成本:取得這個顧客所花費的廣告及行銷活動費用的加總,然後除以這年的新客戶數,這就是顧客取得成本。

7.總成本金額:成本 + 取得成本。

8.利潤:總消費金額 – 總成本金額。

9.累積利潤:這段時間的利潤加上前一段時間的利潤。

10.顧客終身價值:累積利潤 ÷ 顧客數。

(二)計算顧客終身價值的步驟

了解顧客終身價值表的各項內容,接下來提供以下的幾個步驟,讓行銷人員比較容易作為顧客終身價值計算的基礎方法:

1.從數據庫中,挑選一些差不多成為新客戶的會員。

2.依據過去的經驗(或者同業的經驗),決定一段時間後還有多少顧客會持續購買(回購)。一段時間大多是指一年或半年,這可依據企業的商品生命周期來決定。

3.計算取得這群客戶所花費的行銷成本。

4.根據顧客終身價值表的內容,計算三個階段或以上的顧客終身價值。

5.連續執行針對這群會員的行銷活動,比對顧客終身價值,觀察這些數據的變化。

6.根據顧客終身價值的變化,改進會員分析模型,再次進行行銷活動,善用會員終身價值表,提升會員數據行銷的結果。

項目 数量 平均終身價值 淨值
初期顧客數 100,000 282 28,200,000
流失顧客 15,000 343 5,145,000
小計 85,000 271 23,055,000
       
新增顧客數 20,000 294 5,880,000
小計 105,000 275 28,935,000
       
高利潤顧客 15,000 305 4,575,000
低利潤顧客 15,000 182 2,730,000
無變化顧客 75,000 275 20,625,000
       
期末顧客 105,000 266 27,930,000

圖 顧客終身價值的變化

總之,首先是制作行銷目標的顧客終身價值表,然後透過顧客終身價值的變化來測試每次的行銷活動。如果,你發現有些會員的終身價值是負成長,這表示他們在減損企業的利潤,那麽必須檢討對於這群會員的行銷或優惠是否有必要繼續實施,很重要的是把行銷經費和優惠活動留給對企業有利潤成長的客戶。

(三)顧客忠誠度

會員數據的分析主要就是找出“優質”客戶,因為優質客戶能夠帶來很高的利潤,並且保持很好的回購率。所以,好的數據行銷策略要能吸引到這群客戶,同時能維持提高顧客忠誠度,讓這群優質客戶感到滿意,也讓企業得到利潤。忠誠度是以中長期顧客行為來衡量,利潤度是以最近的活動來衡量,這兩種度代表顧客行為所產生的價值矩陣的2個坐標。

圖 顧客忠誠度的矩陣圖

大多數的會員都是處在慣性忠誠(帶來極高的利潤,但是只交易一次就不再回購)與隱形忠誠(利潤不是很高,但是不斷的重複購買)之間。有效的運用會員數據庫行銷,就是希望能將更多的慣性忠誠和隱形忠誠提升到高度忠誠,這可以從客戶的顧客終身價值提高的變化,來檢視會員數據庫行銷的方法成敗。

-Kevin (文章參考-黑池)

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