Customer Lifetime Value Calculator
Estimez la valeur à vie du client à partir des données économiques des commandes et d'une hypothèse de durée de vie défendable, puis testez l'impact d'un changement sur le résultat ajusté en fonction de la marge.
S'exécute localement dans votre navigateur. Il s’agit d’une estimation de planification et non d’une prévision au niveau du client.
Contribution lifetime value
$561.00
Margin-adjusted estimateRevenue LTV
$1,020.00
Annual revenue / customer
$340.00
Estimated lifespan
3 years
Lifetime orders
12
Formula shown
$85.00 × 4 / year × 3 years = $1,020.00 revenue LTV
$1,020.00 × 55% margin = $561.00 contribution LTV
Contribution LTV:CAC
3.74×
Uses contribution LTV divided by the optional acquisition cost. It does not include payback timing or overhead.
One-variable sensitivity
Each row changes one assumption and holds the rest constant.
AOV +10%
$617.10 (+$56.10)
Purchase frequency +10%
$617.10 (+$56.10)
Gross margin +10 points
$663.00 (+$102.00)
Customer lifespan +10%
$617.10 (+$56.10)
The churn model uses expected months ≈ 1 ÷ monthly churn. It assumes a stable churn rate and does not model cohort curves, discounting, expansion, refunds, taxes, support, or overhead.
Modèle sélectionnable
Utilisez l'hypothèse de durée de vie prise en charge par vos données
Les deux modes démarrent avec le revenu annuel par client: valeur moyenne des commandes multipliée par les achats par client et par an. Ils diffèrent uniquement par la manière dont la durée de vie du client est assurée.
Observed-lifespan model
AOV × purchases/year × lifespan
Utilisez une durée de vie moyenne mesurée à partir de cohortes matures comparables. Cela est généralement plus clair pour les entreprises transactionnelles et chaque fois qu’un historique de cohorte fiable existe.
Churn-derived approximation
lifespan years ≈ 1 ÷ monthly churn ÷ 12
Pour un modèle récurrent stable, le taux de désabonnement mensuel réciproque fournit une approximation de la durée de vie attendue. Il devient fragile lorsque le taux de désabonnement change selon le mandat, la saison, le plan ou la cohorte.
Sachez quelle valeur vous utilisez
Le LTV des revenus n'est pas le LTV des contributions
La page présente les deux chiffres afin que les décisions d'acquisition et de fidélisation n'utilisent pas silencieusement le chiffre d'affaires comme valeur à dépenser.
Revenu LTV
Valeur moyenne des commandes × fréquence d'achat annuelle × durée de vie estimée. Il représente le chiffre d’affaires modélisé avant les coûts.
Contribution LTV
Revenu LTV × marge brute. Il représente le coût des marchandises vendues mais ne constitue pas le bénéfice net et exclut les frais généraux, le support, les taxes et le financement.
Contribution LTV:CAC
Contribution LTV divisée par le coût d'acquisition client facultatif. Lisez-le à côté du temps de retour sur investissement, des flux de trésorerie, du risque de rétention et des coûts d'exploitation.
CLV basé sur une cohorte
Un modèle plus approfondi peut utiliser des courbes de survie, des marges changeantes, une expansion, des remises et un comportement au niveau des segments. Cette calculatrice ne simule pas intentionnellement ces effets.
Une variable à la fois
Traitez la sensibilité comme une question et non comme une prévision
Le panneau de résultats modifie une hypothèse tout en maintenant toutes les autres entrées constantes. Utilisez le delta le plus grand pour identifier quelle estimation mérite de meilleures données ou une expérience ciblée.
Valeur de la commande
Un AOV plus élevé augmente les revenus et la contribution LTV de manière linéaire uniquement si la fréquence d'achat, la durée de vie et la marge restent inchangées.
Fréquence d'achat
Un nombre croissant d'achats par an augmente le modèle de manière linéaire, mais les remises ou la lassitude peuvent modifier la marge et la rétention dans la pratique.
Marge brute
Le scénario ajoute des points de pourcentage et plafonne la marge à 100 %. Cela ne suppose pas une amélioration des dépenses de fonctionnement.
Longévité
Le mode observé augmente la durée de vie. Le mode de désabonnement réduit l’hypothèse de désabonnement mensuel, ce qui modifie de manière non linéaire la durée de vie attendue réciproque.