编辑
JessicaLiMonaZhu
排版
EmiliaHan
通过此前大量的数据积累以及运用，我们了解到并不是所有的用户都具备相同的价值，如果品牌方能够专注于那些可以带来最大未来利益的用户，让这部分用户群体不仅贡献其“资产价值”还贡献“互动价值”，那么品牌方将会实现更好更精细化的运营。上篇我们具体讲到了能够提供“资产价值”的RFM模型，今天继续来讲衡量用户价值的第二种方法——CLV模型（客户生命周期价值）。
●CLV模型——客户生命周期价值模型
CLV是用户生命周期值（CustomerLifetimeValue）的简称，也可译为用户终身价值，用来衡量一个用户在一段时期内对企业所产生的价值指数，也被称为LTV。
用户生命周期价值是了解用户的最重要指标，对帮助品牌方做出有关销售，营销，产品开发和客户支持的重要业务决策方面起着重要作用。例如：
①营销：我应该花多少钱来获取用户？
②产品：我如何为用户量身定制最合适的产品和服务？
③用户支持：我应该花多少钱来维护和留住用户？
④销售：销售代表应该花多少时间尝试获取哪些类型的用户？
这里需要特别说明的是，CLV考虑了完整的用户生命周期，其中包含用户获取和用户流失，也就是说，它计算的不只是当前阶段顾客已经产生的价值，还预测了潜在的未来价值，以及用户和用户之间的互动价值。
CLV一般采用的是长期视角，不会被短期利益所蒙蔽，由于不同的行业、不同的商业模式和策略之间存在着巨大的差别，此时CLV就好像提供了一把标尺，可以从统一的视角衡量不同的经营活动、部门或整体品牌的商业价值。
如下图所示，横轴代表时间，纵轴代表用户每一次的付费额度。我们可以看到，用户的整个生命周期可以分为引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期。
CLV在商业分析中的地位很重要，但由于计算的公式较多，有些公式相当复杂，所以在流失率这个环节会产生一些影响因素，有时也会加上投入成本，价值变化率和利率变化等等。
比如，你会看到网上大部分的CLV计算方式长这样：
又或者，有些计算方式会涉及线性回归、统计学模型等，对于不是数学专业或者金融学专业的普通人来说，要想计算明白还是有难度的。
因此接下来，我们将从如何获取所需要的变量开始，把计算方式进行分解，让关于用户价值的计算变得更加容易，也更容易理解。
「平均订单价值（AOV）=年总收入/年订单数量」平均订单价值（AOV）非常重要，因为它可以清晰的展现出每个新订单在品牌方花费的平均值。同时它也是个非常重要的指标，可以帮助一些品牌决定是否应该尝试去提高用户购买频率或增加平均购买价值。
「购买频率（f）=年订单数量/年唯一客户数量」购买频率（f）则表示我们的用户在特定时间段内购买的次数。我们可以以“年”为单位来计算所有内容。用过去一年的订单数量除以过去一年中订购的唯一用户数量，我们将获得普通用户的购买次数。
同样，此指标也非常重要，因为它告诉了我们用户从店铺购买的频率以及他们是否有复购行为。增加购买频率是一个非常好的增长策略，可以通过一些简单的策略十分有效地完成。
「用户价值（CV）=平均订单价值（AOV）*购买频率（f）」在计算用户终身价值之前，先要得出用户价值。这是用户的平均订单价值乘以其购买频率。这表示我们用于计算平均订单价值（AOV）和购买频率（f）的时间范围内，用户在一年内为我们提供用户的价值。
「用户的平均生命周期（t）=1~3年」最后这个与用户终生价值相关的变量可能是最难准确计算的。用户的平均寿命（t）是客户在“减少购买”和“放弃购买”之前保持活动的平均时间。这意味着如果用户的第一次和最后一次购买之间的时间是天，那么（t）将等于。
「用户终身价值公式」现在我们已经拥有了我们需要的变量，我们可以看看如何发现每个客户的生命周期价值！以下是计算CLV的最简单方法：
通过将用户的年度价值乘以客户实际保持活跃的时间长度，即可获得每个用户在其整个用户生命周期内的价值的准确数字。这个数字对我们来说非常有价值，因为它会告诉我们应该花多少钱来获取每个新用户的费用，以及我们应该支付多少钱来保持他们作为粉丝，这对于品牌方来说，还可以利用这些信息去测算用户的粘性价值和引流价值，即“互动价值”。
03PART——
总结
上述两种常见的用户价值分析模型，CLV讨论的是用户在未来可能为企业、品牌带来的价值，RFM则是从三个维度来看这个用户过去对于企业、品牌的价值。
无论是哪种模型进行评估计算，我们的侧重点都是在于对现有用户群体的划分和互相倒流，如此，我们不仅仅是通过有价值的产品去和用户沟通，更多的是在和用户做朋友，从“存量用户”到“经营用户”，搞明白“用户怎么来的，为什么来，怎么停留，为什么停留，怎么离开，为什么离开”之后，制定更加系统化的用户价值运营方案，深挖全周期的用户价值，从而帮助我们构建更有意义更持久的用户关系。
预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇