计算LTV：你做错了吗？

什么是客户LTV？

尽管计算客户终身价值（LTV，有时称为客户终身价值，缩写为CLTV或CLV）的方法众多，但它们的目的是相同的：在客户与公司关系期间，客户平均将花费的总额。了解您组织的LTV及其随时间的变化，应该激励您从长期的角度考虑客户关系，而不仅仅是关注短期收益。

如果您刚开始创业，不要急于确定LTV公式；虽然您目前不需要盈利，但没有一些真实付费客户，您无法计算LTV。

SaaS公司的基本LTV公式

对于基于订阅的公司（如SaaS初创公司），您需要了解您的 客户流失率 和在账单周期内每名客户、用户或账户的平均收入（称为ARPC、ARPU或ARPA——本身也是一个计算 指标，通过将月经常性收入（MRR）除以活跃订阅数确定）。

一旦您知道了ARPC，简单的LTV可以通过将其除以客户流失率来计算。

客户流失率在这个公式中比其他任何变量都重要。如果你的客户从未流失——也就是说，你的净留存率（NRR）始终接近或高于100——理论上他们永远不会停止付费，LTV就会大幅上升。从实际角度来看，这意味着保留客户比说服这些客户升级具有更大的长期影响。

假设你的月均收入（MRR）为500,000美元，拥有1000个活跃订阅，流失率为10%。这意味着每个账单周期你每个客户的平均收入是500美元。要使用这个基本公式计算LTV，你需要做以下事情

500 / 0.10 = 5000

因此，你的平均客户在整个订阅期间将花费5000美元。现在，如果你设法提高了你的流失率，将其降低到7%，你的LTV将相应（并且显著）改变

500 / 0.07 = 7143

这些留存率提升会累加——在这种情况下，留存率提高30%（从10%的流失率到7%），导致LTV提高42%。

LTV的应用场景

一旦你掌握了它，LTV可以指导以下决策

• 优先考虑营销工作 – 可能你在考虑购买广告，但需要了解你能花多少钱来获取一个客户。根据不同的渠道（如电子邮件、搜索或社交媒体）计算LTV可以帮助你确定在哪里投放这些广告。在活动结束后，你可以比较这些广告购买如何影响LTV。
• 倡导产品功能 – 如果你知道一些客户因为你的产品缺少特定功能而流失，计算这个客户群体的LTV可以帮助决策者证明开发该功能是否值得在未来版本中实施。
• 为团队扩展制定预算 – 较高的LTV意味着你的组织可以花更多钱来获取新客户，比如招募更多的团队成员。

LTV的美丽之处在于，它可以帮助团队优先考虑现有客户的工作，而不是为新客户开发新功能。人们的直觉通常是，为了增长收入，你必须为更广泛的用户群构建新事物，但这个计算可以帮助你证明在改善现有用例上投资是合理的。

LTV的挑战：组织可能犯的错误

问题：计算LTV的方法太多

解决方案：从一个简单的计算开始，并随着时间的推移进行细化。

一开始不要花太多时间或精力在复杂的公式上；先从简单的东西开始（如上面的基本公式）。与任何有用的指标一样，你应该随着公司的发展评估和细化你的公式，比如在计算时考虑毛利率和账户扩展。

这些更复杂的公式可以提供更精确的结果，但这需要额外的分析师时间。如果你只是想立即了解你的LTV，从基本计算开始。

除了调整公式之外，你可能还希望细分这个数字，根据不同的订阅级别或客户群体。

问题：你不确定你的LTV真的有多健康

解决方案：将LTV与你的客户获取成本（CAC）进行比较。

客户终身价值（LTV）在孤立状态下用处不大；您还需要知道获取客户所需的成本。这里的一个好经验法则是，目标LTV与获客成本（CAC）的比例为3:1或更好，以确保您能够维持健康的利润率并为自己设定可持续增长的基础。这个比例会根据您如何对LTV进行细分而有所不同，因为某些渠道带来的价值可能比其他渠道更多。

问题：LTV波动太大，无法做出决定

解决方案：耐心等待，跟踪LTV的趋势而不是个别波动。

LTV依赖于历史数据。如果您是一家新组织，客户基础较小，可供参考的数据较少，那么当这个数字每月出现大幅变化时请不要感到惊讶。幸运的是，随着时间的推移，您的数据增长，您的LTV将变得更加稳定，但可能需要一段时间才能将LTV作为一个稳定的指标来依赖。

在此期间，使用趋势线来绘制LTV随时间的变化图会很有帮助，而不是过分关注月度波动。

问题：利益相关者不了解您是如何计算LTV的

解决方案：改进您关于LTV的沟通方式，并考虑使用更简单的公式。

复杂指标可能会让人困惑，尤其是涉及变化率，如果您不是整天沉浸在数字中的人，这种感觉会更强烈。当您的团队选择复杂的LTV模型时，您是在用额外的精度交换可访问性。

如果您难以用人类的语言有效地传达LTV数字的来源，那么这个指标在长期内可能不会有太大的作用。在这种情况下，关于LTV的沟通可能比确切的公式本身更重要。强调客户保留的重要性在这里可能会有所帮助，因为这在LTV中产生了影响。

问题：没有人知道您的LTV是否与实际情况相符

解决方案：建立定期的回测来衡量您计算结果的准确性。

与许多常见的商业指标一样，LTV是一个预测——总会有一些猜测的成分。通过比较预测的LTV与实际流失客户在您公司支出的金额（例如，所有流失账户的平均支出加权平均值）来对您的计算进行回测，可以给您一个关于在特定时间段内预测值与实际值之间差距的清晰认识。

如何开始

计算LTV可能会很快变得复杂，但并不一定如此。要开始，您只需要知道您的平均收入（ARPC）和流失率。从那里，您可以构建更复杂的模型，按订阅类型或账户规模细分客户，并使用这些数字来指导决策。您甚至可以使用SQL查询在Metabase中计算LTV！

客户LTV只是您组织整体分析画面中的一个方面，但了解如何计算它——以及如何使用这个数字——可以为您设定长期成功奠定基础。