也许多数的大学生在学高数的时候都会在想“我以后为什么会用到这个”？如果你也曾经这么想过的话，好吧，WQA来告诉你，也许你真的永远也用不到了。所以，在新一期的WQA营销数学课上，我们依然用运用最简单的数学方法来计算你的客户生命周期价值，并且告诉你一项指标对于一个企业究竟有怎样的意义。

      为什么要计算LTV

      客户生命周期价值(Life Time Value，以下简称LTV)也许是所有的营销指标里面最容易计算的一个，不过你千万不能轻视它的重要性。WQA提供的自动化营销工具能够帮助你收集全部渠道的信息并且以非常直观的形式将数据呈现给你。能否重视并利用这些数据，才是你和你的竞争对手的区别。

      那么，为什么LTV是你应当重视的数据呢？许多人在谈及ROI(投资回报率)的时候，其实并不清楚他们在讨论什么。就字面上解释，投资回报率就是投资与回报的比率，比率越高表示在同等金额的投资下受益越高。只是，投资回报率是一个过于简单的概念，我们只知道降低成本，提升营收，提升投资回报率，这谁都知道，但是没有什么来知道哦我们具体的操作。此时应该做的就是将问题分拆、细化，使其从一个过大的问题变成若干细小的可以操作的事情（正如我们将COCA拆成营销投资乘以销售线索转化率再乘以成交客户转化率一样）。

      而LTV就是从ROI这个大概念中分拆出来的一个小的，可以指导操作的指标。每一个企业都希望自己能够与客户建立长期稳定的联系，LTV是用来衡量平均每一个客户会为你创造多少营业额，这和他们花多长时间使用你的产品或者服务，以及平均多长时间消费一次有关。你还可以通过分析对比的不同的方法和渠道来判断，怎样能帮助你延长你的客户生命周期。换句话说，这个指标表示你在多大程度上能令买家开心。如果你能够准确地掌握不同的LTV，你就能知道哪些客户是能为你提供最高价值的客户，你也就知道你最应该去争取什么样的客户。

      基础部分

      尽管客户生命周期是集客营销中最容易统计的指标，但是影响到客户生命周期的因素却比其他的指标多得多。一个公司具体如何统计他们的LTV有许多方式，但是万变不离其宗，你需要知道一个公式，用来统筹不同的变量对于你的LTV的影响。
这个公式是

      平均客单价×销售频率×客户生命周期

      所以，接下来的第一步是要搞清楚第一个变量，即你的平均客单价是多少。然后你要搞清楚顾客的采购频率，是一周一次？一个月一次？半年一次？这个数据再乘以客户生命周期，你就知道了一个客户的平均采购次数，然后采购次数与单词采购价格的乘积便是客户的生命周期价值LTV。
拿星巴克为例子。根据他们门店提供的数据，平均每个客户每周光顾星巴克的次数是4.2次，而平均每人次消费是5.90美元，如果假设每位客户人喝星巴克的咖啡3年就会腻得再也不想去星巴克了，那么星巴克的LTV就是：

       5.90美元/次 × 4.2次/周 × 52周/年 × 3年 = 3728.4 美元

      所以，你知道为什么全世界有那么多星巴克门店了吗？你知道为什么星巴克总是在为人提供免费wifi、座位和洗手间了吗？因为星巴克知道他们这些努力换来的不是一让你花5.9美元买一杯咖啡，而是以后继续花3千多美元继续买咖啡的可能性。另外一点，客户的生命周期都是要维持的，所以也许没有这些设施，他们的客户对于星巴克的黏着度就没有这高，他们也没办法在平均每一个客人身上赚到那么多钱。所以，只要想得稍微长远一点，情况就会变得很不一样。

      我们再来看另外一个例子。有一家叫做Birchbox的营销公司，女性用户每个月收取10美元的定金，男性20美元。订购用户每个月会收到一盒特别的小物件，供他们试用，也许用户会从中发现一些还不错的产品，而成为该产品的忠实用户，不过这是后话。我们主要来看一下Birchbox的LTV是怎样的

      10美元/月 × 12个月/年 × 3年 = 360美元

      每一个女性用户每年的订金是120美元，那么3年下来一个用户就能贡献360美元！当然，这仅仅是Birchbox提供的服务的一部分。你觉得，一个月的免费试用能不能换来一批新的用户呢？如果可以的话，少收入10美元换来一个360美元后续消费能力的客户，有何不可？多花一些精力与维系那些在退订边缘的客户，何乐不为？或者，是不是能够考虑一些提高客单价的办法，让客户渴望一些更高级的服务，这样一部分人可以每人每月多付10美元的定金？

      统计LTV数据正是为了让你更深入地思考这些问题，让你明白从哪些因素下手，提高客户的平均单价、采购频率与生命周期。

      进阶部分

      至此，我们只用到了小学生程度的数学。但是对于支付频率过低，导致相应数据几乎没有参考意义的行业，LTV又该怎样计算呢？这是多数的B2C电子商务公司所面临的困境。因此，即便他们知道他们理论上应该让客户买更多的东西，他们在没有恰当的统计方法与数据的情况下，很很难知道应该怎么做。
我们来假设，你的电子商务业务提供的家用健康护理产品。出于便捷考虑，我们使用三种不同的样板买家，用来为我们统计LTV提供参考。

      样板买家A因为担心自己有糖尿病的祖父而购买了你的产品。他每个月都要购买一些针管与试纸，月均消费是60美元。他最后买了一支葡萄糖计。

      样板买家B为自己买测试用品，她会花多一些的钱来买试纸，每隔一个月购买一次，平均每个月支付25美元。

      样板买家C负责照顾她家里的几个亲戚。她每个月会买试纸、针管、胰岛素泵、糖尿病袜等物品。她每个月要花费150美元。

      如果你的全部客户只有以上三个的话，那就好办了，求一个平均数就好。

      （60美元 + 25美元 + 150美元） / 3人 = 78美元/人

      所以客户的平均月消费是78美元，然后再乘以相应的时间得出LTV

      78美元 × 12个月 × 5年 = 4680美元

      最后计算出LTV是4680美元，平均每年936美元。当然，这里是极简单的情况，实际的情况也许复杂的多，但是同样可以利用这样的思路，即将你的客户群体依照不同的标准适当地归类，比如此处我们就以客单价为标准将客户分成了三类，你完全可以使用其他的方式。这样你需要依次算出来每一个小客户群体的客单价、购买频率与周期，然后再计算所有细分客户群体的加权平均数，得到你目前的LTV。事实上，细分群体的LTV本身比你整体的LTV感悟有价值，因为他们告诉了你，哪些客户才是对于你来说最有价值的客户。

      做出投资

      虽然当初学高数学得十分痛苦，但是在计算LTV的时候，有没有感觉到数学给你带来了一点点的乐趣呢？其实，我在这里并不是想说算法有多难，而是你会不会去算，会不会将这个数据作为衡量企业发展现状的指标之一。对于一个电商企业来，LTV说是极为重要的数据，非常值得花些时间去把它搞清楚。如果你还看过WQA的另一篇教你计算COCA的文章，你便会明白，这两个数据的比例正是你的企业的盈利能力的反映。所以，计算出你的LTV，找到你的短板，然后积极地去改善吧。不要犹豫，客户心中的每一分满意最终都将转化为你企业的资产。