客户终身价值计算器

根据你输入的客单价、每月购买频率、毛利率和客户关系时长，估算一个典型客户能带来多少毛利。CAC 为可选项，只是在同一套模型上补充 LTV:CAC、回收获客成本所需订单数和回本月数。

货币

平均订单金额

每位客户每月平均订单数

/mo

毛利率

平均客户关系月数

获客成本（可选）

示例

客单价 65、每月 0.6 单、毛利率 58%、关系时长 18 个月、CAC 为 40 时，终身毛利约为 407.16，回本约 1.8 个月。

关系期内毛利 / CLV

¥407.16

每位客户月收入

¥39.00

每位客户月毛利

¥22.62

关系期内订单数

10.8 订单

关系期内收入

¥702.00

LTV:CAC 比率

10.18 :1

回收 CAC 所需订单数

1.06 订单

CAC 回本周期

1.8 个月

仅供规划使用。结果完全取决于你输入的平均值，展示的是毛利口径的客户经济模型，不是会计建议，不是留存预测，也不能证明某个渠道或业务一定健康。税、贴现、融资、cohort 曲线和行业阈值都被刻意排除在外。

有帮助吗？

示例

计算方式

公式

m = \dfrac{GM\%}{100}

R_m = AOV \times f_m

GP_m = R_m \times m

O_L = f_m \times L_m

R_L = R_m \times L_m

CLV = R_L \times m

LTV:CAC = \dfrac{CLV}{CAC}

O_{CAC} = \dfrac{CAC}{AOV \times m}

T_{CAC} = \dfrac{CAC}{GP_m}

变量

$AOV$: 平均订单金额(currency/order)
$f_m$: 每位客户每月平均订单数(orders/month)
$GM\%$: 用户输入的毛利率百分比(percent)
$m$: 换算成小数的毛利率(decimal share)
$L_m$: 平均客户关系月数(months)
$R_m$: 一位客户带来的月收入(currency/month)
$GP_m$: 一位客户带来的月毛利(currency/month)
$O_L$: 整个关系周期内建模得到的订单总数(orders)
$R_L$: 整个关系周期内建模得到的收入总额(currency)
$CLV$: 关系期内毛利 / 客户终身价值(currency)
$CAC$: 用于 CAC 比较的获客成本(currency)

页面先把一个典型客户拆成月度经济账：平均订单金额乘以月购买频率得到月收入，月收入再乘以毛利率得到月毛利。然后把同样的月度假设延伸到平均客户关系时长上，得到关系期内订单数、关系期内收入和关系期内毛利 / CLV。如果填写 CAC，同一套账还会继续给出 LTV:CAC、回收 CAC 所需订单数以及 CAC 回本月数。这是一套基于你自己平均值的规划计算，不是留存预测。

常见问题

01这里的客户终身价值具体指什么？

这里的 CLV 指的是在你输入的假设下，一个典型客户在整个关系周期内贡献的总毛利。它从客单价和购买频率出发，再应用毛利率和关系时长。它不是净利润、现金流，也不是会计口径结果。

02为什么显示了 CLV，但 CAC 回本可能为空？

即使月毛利为 0，CLV 也可能仍然是 0 或正数。如果毛利率为 0%，或者月购买频率为 0，页面仍然可以展示终身价值这部分计算，但不能把 CAC 诚实地除以正的月毛利来给出回本月数。

03模型刻意不包含什么？

这是一个围绕单个典型客户的窄口径规划模型。它不包含 cohort 留存曲线、贴现、税、融资成本、行业基准库，也不会内置“这个比率算不算好”的判断。它不是预测引擎，也不是会计建议。

示例

计算方式

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