客户行为很难预测，而且乍一看似乎完全是

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机的，这使得 CLV 成为一种本质上复杂的跟踪指标。一些公司还将毛利率和运营费用（例如销货成本）和运输成本纳入其 CLV 计算中。 通过这种简化的客户终身价值方法，您将能够轻松拍摄客户旅程的快照，并将其转换为他们未来行为的 希腊电话号码表 宽屏预测。 如何计算客户的终生价值 使用 RFM 细分客户 确定平均订单价值 计算出平均购买频率 计算客户价值 将客户价值乘以平均终生价值 1.通过RFM细分客户 在深入研究客户终身价值之前，让我们先看一下分析客户价值的基本要素：新近度、频率和货币价值 (RFM)。 RFM 是一种通过考虑以下因素将客户从最不有价值到最有价值进行组织的技术： 新近度 是指客户上次购买的时间。最近购买过商品的顾客比很久没有购买过商品的顾客更有可能重复购买。 频率 是指客户在给定时间范围内进行购买的次数。经常购买的顾客比很少购买的顾客更有可能继续回来。


货币价值 是指客户在同一时间范围内花费的金额。购买量较大的顾客比消费较少的顾客更有可能成为回头客。 通过使用 RFM 对客户进行细分，您将能够单独分析每个组并确定哪组客户具有最高的 CLV。 要使用 RFM 来组织您的客户，您需要获取有关每个客户的三项数据：他们最近交易的日期、他们在一致时间范围内（一年最好）进行的交易数量），以及他们在同一时间范围内花费的总金额。 如果您拥有 Shopify 商店，您将能够在  管理员的报告部分找到所有这些数据。 前往报告并单击按客户名称列出的销售额。您将能够找到每个客户的订单数和总销售额等数据。 对于 RFM 计算，每个变量都需要给出一个尺度。最简单的方法是使用 1 到 3 的等级。



请记住：此等级只是帮助您可视化哪些客户群最有价值的一种方法。 为每个客户的新近度、频率和货币价值分配 1 到 3 的值。将这三个值视为类别：  1 是最不有价值的，  2 是有一定价值的，  3 是最有价值的。 因此，当您对数据进行排序时，价值最低的三分之一客户将获得 1 分，上面的第三个客户将获得 2 分，依此类推。 为了帮助您更好地了解其工作原理，让我们看一下电子表格示例。 寻找 RFM 第 1 步 对于此电子表格，我已经收集了客户的信息，并根据我的数据将每个变量分为三类。为此，我获取了每个变量的数据范围并将其分为三个相等的部分。 例如，对于新近度，在过去 4 个月内进行过购买的客户将获得 3。在过去 4 到 8 个月内进行过购买的客户将获得 2。