Customer Lifetime Value Calculator
根据订单经济性和合理的生命周期假设来估计客户生命周期价值，然后测试一项更改如何影响 margin-adjusted 结果。
在您的浏览器中本地运行。这是规划估计，而不是 customer-level 预测。
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.
可选型号
使用数据支持的生命周期假设
两种模式均以每位客户的年收入开始：平均订单价值乘以每位客户每年的购买量。它们的区别仅在于如何提供客户生命周期。
Observed-lifespan model
AOV × purchases/year × lifespan
使用可比较的成熟群体的测量平均寿命。对于交易型企业以及只要存在可靠的群组历史记录，这一点通常会更加清晰。
Churn-derived approximation
lifespan years ≈ 1 ÷ monthly churn ÷ 12
对于稳定的重复模型，每月流失率的倒数提供了 expected-lifetime 近似值。当流失率因任期、季节、计划或群体而变化时，它就会变得脆弱。
知道您正在使用哪个值
收入 LTV 不是贡献 LTV
该页面报告了这两个数字，因此收购和保留决策不会默默地将 top-line 收入用作可支出价值。
收入生命周期价值
平均订单价值×年购买频率×预计寿命。它代表模型 top-line 扣除成本之前的收入。
贡献生命周期价值
收入 LTV × 毛利率。它考虑了销售商品的成本，但不是净利润，并且不包括管理费用、支持、税收和融资。
贡献生命周期价值：CAC
贡献 LTV 除以可选客户获取成本。请在投资回收时间、现金流、保留风险和运营成本旁边阅读。
基于队列的 CLV
更深层次的模型可以使用生存曲线、改变利润、扩张、折扣和 segment-level 行为。该计算器故意不模拟这些效果。
一次一个变量
将敏感性视为一个问题，而不是预测
结果面板改变了一个假设，同时保持所有其他输入不变。使用最大的增量来确定哪个估计值值得更好的数据或重点实验。
订单价值
仅当购买频率、寿命和利润保持不变时，较高的 AOV 才能线性提高收入和贡献 LTV。
购买频率
每年更多的购买量会线性地提高模型，但折扣或疲劳可能会改变实践中的利润和保留率。
毛利率
该场景增加了百分点并将利润率上限限制为 100%。它并不假设运营费用有所改善。
长寿
观察模式可延长使用寿命。流失模式减少了每月流失假设，这会非线性地改变倒数预期寿命。