客戶終身價值(CLV)：企業成功的關鍵指標

在當今商業社會中，客戶終身價值 (Customer lifetime value | CLV) 被視為衡量企業長期成功的核心指標。它不僅反映了客戶對企業的總貢獻，還幫助企業優化市場營銷策略，提高客戶留存率，並最終實現更高的利潤率。CLV 的計算考慮了客戶關係的全壽命周期，從初次購買到最終流失，每一個階段的收入和成本都被納入考量。

重視長期價值

客戶終身價值 (CLV) 的概念最早源於1980年代，當時的學者和實踐者開始意識到企業應該關注客戶的長期價值，而不是僅僅局限於單次交易的利潤。隨著信息技術的發展，企業可以更好地收集和分析客戶數據，CLV 的計算和應用也變得更加精準和廣泛。

CLV 的本質意義在於，幫助企業從短期的單一交易轉向長期的客戶關係管理，更好地理解和滿足客戶的需求，從而提高客戶忠誠度，增強企業的競爭力和持續發展能力。CLV 已成為現代企業管理的重要指標和戰略依據。

CLV 衍生出多種模型，其中最常見的：

簡單 CLV 模型：
CLV = M × P × (1 – C) / r
其中，M代表客戶每次平均消費額，P代表客戶平均購買頻率，C代表客戶流失率，r代表折現率。

進階 CLV 模型：
CLV = Σ(M × P × (1 – C) / (1 + r)^t) – CAC / (1 + r)
其中，t代表時間期數，CAC 代表客戶獲取成本。

基於生命週期的 CLV 模型：
將客戶生命週期劃分為不同階段，針對各階段特點採取差異化策略。

在深入CLV的計算之前，讓我們先了解其構成要素：

• M (平均利潤)：這是企業每次銷售產品或服務時所獲得的平均利潤。
• P (購買頻率)：這表示客戶在特定時間內購買的次數。
• C (流失率)：這是客戶停止購買企業產品或服務的比率。
• r (折現率)：這是未來現金流的當前價值，反映了時間價值和風險。
• CAC (客戶獲取成本)：這是企業為吸引和獲得一位新客戶所花費的總成本。

有了這些要素，我們可以展示CLV的完整公式：

$$CLV = \sum_{t=1}^{n} \frac{M \times P \times (1 – C)}{(1 + r)^t} – \frac{CAC}{(1 + r)}$$

實務案例

假設，世界領先的奢侈品旅遊零售商 (DFS) 想在眾多顧客中識別出最有價值的一群；他們決定運用 CLV 模型優化他們的營銷策略，從而提升整體的客戶體驗。

DFS 的數據科學團隊開始了一項艱巨的任務：收集數據。他們從會員制度、銷售記錄和客戶反饋中提取信息，然後進行數據清洗，去除重複和不一致的記錄，確保數據的質量。

DFS 的數據分析師首先確定了 M、P、C、r 和 CAC 的值。然後，他們開始逐步計算每位客戶的 CLV，並將這些數據用於制定針對性的營銷策略。

我們可以使用 Python 來模擬 DFS 的 CLV 計算過程。以下是一個簡單的代碼示例：

def calculate_clv(M, P, C, r, CAC, n):
    clv = sum((M * P * (1 - C)) / ((1 + r)**t) for t in range(1, n+1))
    clv -= CAC / (1 + r)
    return clv

M = 100  # 平均利潤
P = 0.1  # 購買頻率
C = 0.02  # 流失率
r = 0.1  # 折現率
CAC = 500  # 客戶獲取成本
n = 5  # 預測期數

clv = calculate_clv(M, P, C, r, CAC, n)
print(f"客戶終身價值: {clv:.2f}")

上面程式碼的示例數據：

• M (平均利潤)：100
• P (購買頻率)：0.1
• C (流失率)：0.02
• r (折現率)：0.1
• CAC (客戶獲取成本)：500

得出客戶終身價值為：$68.02

5 年來的 CLV 如下圖 ($20.45, $36.78, $50.31, $61.35, $68.02)：

筆者上一篇文章介紹了 RFM 模型；那麼，CLV 和 RFM 我們該如何選擇呢？

CLV 和 RFM 是兩種常用的客戶價值評估方法。它們各有優劣，適用於不同的場景。

CLV 是一個預測模型，用於估算客戶與企業關係期間可能帶來的總收益；它考慮了客戶的購買歷史和行為模式，以預測未來的價值。CLV 適合於長期客戶關係管理和預測，特別是在客戶價值和忠誠度對業務至關重要的行業，如電子商務和訂閱服務。

RFM 分析則是一種基於客戶最近的購買行為、購買頻率和花費金額來進行客戶分群的方法。這種分析有助於識別最有價值的消費族群，並可以用於指導短期的銷售和營銷活動。RFM 模型適用於需要快速反應市場變化和客戶行為的場景，如零售業務。

簡單來說，CLV 更適合於長期策略和客戶價值最大化，而 RFM 分析則適合於操作性強、需要快速決策的環境。兩者結合使用，可以更全面地理解客戶群體，並制定更有效的營銷策略。例如，通過 RFM 分析識別出的高價值客戶，可以進一步分析其 CLV，以制定更針對性的長期維護策略。

CLV 和 RFM 其實可以配合使用來提升客戶關係管理和營銷策略。以下是讓兩者協同的一些方法：

客戶分群：
首先使用 RFM 模型對客戶進行細分，識別出不同價值層次的客戶群體。然後，對這些群體進行 CLV 分析，以預測他們未來的價值和盈利潛力。

個性化行銷：
根據 RFM 分析的結果，對高頻率和高價值的客戶進行個性化營銷活動。同時，利用 CLV 模型來確定哪些客戶值得長期投資，並根據他們的預期價值定制營銷信息。

資源分配：
將有限的營銷資源集中在那些具有高 CLV 的客戶上，因為他們可能會帶來更高的長期回報。RFM 模型可以幫助快速識別這些客戶。

風險管理：
CLV 可以幫助識別那些可能流失的高價值客戶，而 RFM 模型則可以用來監控客戶的購買行為變化，及時發現流失的跡象。

產品開發：
結合 CLV 和 RFM 模型的數據，可以更好地理解客戶需求，從而指導產品開發和創新。

總括而言，CLV 提供了一個長期的客戶價值視角，而 RFM 則提供了一個基於行為的即時視角。兩者結合，可以幫助企業更精準地定位客戶，制定更有效的營銷策略，並最大化客戶的生命周期價值。📈