计算 LTV：你做对了吗？

什么是客户 LTV？

尽管计算客户生命周期价值（LTV，有时也称为客户终身价值，缩写为 CLTV 或 CLV）的方法多得令人望而却步，但它们都旨在得出相同的结果：客户在其与公司建立关系期间的平均总支出。了解您组织的 LTV 及其随时间的变化，应促使您从更长期的角度思考客户关系，而不是仅仅关注短期收益。

如果您的初创公司刚刚起步，请不要急于寻找 LTV 公式；虽然您现在还不需要盈利，但如果没有真正的付费客户，您将无法计算 LTV。

SaaS 公司的基本 LTV 公式

计算 LTV 对每个组织来说都不尽相同，这也是为什么它可能是一个难以确定的棘手公式。对于基于订阅的公司（如 SaaS 初创公司），您需要知道您的流失率以及每个计费周期内每客户平均收入（ARPC）、每用户平均收入（ARPU）或每账户平均收入（ARPA）——这本身也是一个计算得出的指标，通过将每月经常性收入（MRR）除以活跃订阅数量来确定。

一旦您知道 ARPC，即可通过将其除以客户流失率来计算简单的 LTV

流失率在这个等式中扮演着比任何其他变量都更重要的角色。如果您的客户从未流失——也就是说，您的净留存率（NRR）保持在 100% 左右或以上——他们理论上永远不会停止付费，LTV 也会随之飙升。实际上，这意味着保留现有客户将比说服客户升级产生更大的长期影响。

假设您的每月经常性收入 (MRR) 为 50 万美元，有 1000 个活跃订阅，且流失率为 10%。这意味着您每个计费周期的每客户平均收入为 500 美元。要使用此基本公式计算 LTV，您需要进行以下操作

500 / 0.10 = 5000

因此，您的平均客户将在其订阅期内花费 5000 美元。现在，如果您设法将流失率提高，降至 7%，您的 LTV 也会相应地（且显著地）发生变化

500 / 0.07 = 7143

这些留存率的提升是复合性的——在这种情况下，留存率提高 30%（从 10% 流失率降至 7%）会导致 LTV 大幅提高（42%）。

LTV 用例

一旦掌握了 LTV，它便可以指导以下决策

• 优先安排营销工作 – 也许您正在考虑购买广告，但需要了解为获取客户可以花费多少。根据不同渠道（如电子邮件、搜索或社交媒体）计算 LTV 可以指示在哪里投放广告可能最有效。活动结束后，您可以比较这些广告购买如何影响了 LTV。
• 倡导产品功能 – 如果您知道有些客户因为产品缺少特定功能而流失，计算该客户群体的 LTV 可以帮助决策者判断该功能是否值得在未来版本中开发。
• 团队扩张预算 – 更高的 LTV 意味着您的组织可以花费更多来获取新客户，例如招募更多团队成员。

LTV 的美妙之处在于，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。人们通常的直觉是，为了增加收入，你必须为更广泛的用户群开发新功能，但这个计算可以帮助你证明投资改进现有用例的合理性。

LTV 的不足：组织常犯的错误

问题：计算 LTV 的方法太多

解决方案：从简单的计算开始，并随着时间推移进行完善。

一开始不要在复杂的公式上花费太多时间和精力；首先选择一个简单的（比如上面这个基本公式）。与任何有用的指标一样，您应该随着公司的发展而评估和完善您的公式，例如在计算中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工时。如果您只想立即了解您的 LTV，请从基本计算开始。

除了调整公式，您可能还会希望根据不同的订阅级别或客户群来细分该数字。

问题：不确定 LTV 是否真正健康

解决方案：将 LTV 与您的客户获取成本 (CAC) 进行比较。

LTV 单独来看用处不大；您还需要知道获取客户的成本。一个好的经验法则是，LTV 与 CAC 的比例应争取达到 3:1 或更高，以确保您能够保持健康的利润率并实现可持续增长。该比例将根据您如何细分 LTV 而有所不同，因为某些渠道会带来比其他渠道更多的价值。

问题：LTV 波动太大，无法做出决策

解决方案：保持耐心，追踪 LTV 的趋势，而不是关注其个体波动。

LTV 依赖于历史数据。如果您是一个新成立的组织，客户群较小，可供借鉴的数据较少，那么当这个数字每月出现大变化时，请不要感到惊讶。幸运的是，随着数据量的增长，您的 LTV 会随着时间变得更加稳定，但您可能需要一段时间才能将 LTV 作为一个稳定的指标来依赖。

同时，在绘制 LTV 随时间变化的图表时，使用趋势线会很有帮助，而不是过多关注每月波动。

问题：利益相关者不理解您如何计算 LTV

解决方案：改进您关于 LTV 的表述方式，并考虑使用更简单的公式。

复杂的指标可能令人困惑，尤其是那些涉及变化率的指标，如果您不是整天与数字打交道的人，更是如此。当您的团队选择复杂的 LTV 模型时，您是在用增加的精度换取可理解性。

如果您难以用通俗易懂的语言有效沟通 LTV 数字的来源，那么从长远来看，该指标可能不会有太大用处。从这个意义上说，关于 LTV 的表述可能比精确的公式本身更重要。考虑到客户留存率对 LTV 的影响，在此强调其重要性会有所帮助。

问题：没有人知道您的 LTV 是否与实际相符

解决方案：定期进行回溯测试，以衡量您计算的准确性。

与许多常见的业务指标一样，LTV 是一种预测——总会存在一些猜测的成分。通过将预测的 LTV 与实际流失客户在贵公司花费的金额（例如通过所有流失账户的加权平均支出）进行比较来回溯测试您的计算，可以很好地了解该预测值在给定时间段内与实际情况的接近程度。

如何开始

计算 LTV 可能会很快变得复杂，但并非必须如此。要开始，您只需要知道您的 ARPC 和流失率。在此基础上，您可以构建更复杂的模型，根据订阅类型或账户规模细分客户，并利用这些数字来指导决策。您甚至可以使用 Metabase 中的 SQL 查询来计算 LTV！

客户 LTV 只是您组织整体分析图景的一个方面，但了解如何计算它以及如何利用这些数字，可以帮助您实现长期成功。