LTV 是什麼？用 90 天顧客價值比較獲客成本

先決定要問哪一群買家的價值

假設你負責一家咖啡商店的廣告。甲來源比較便宜就能帶來首購，乙來源的獲客成本較高，但這群客人常回購。要決定什麼時候有餘裕再投入一輪預算，先從已付款訂單出發，把兩群買家放在距首購相同的時間點比較。

顧客終身價值（LTV 或 CLV）衡量一位顧客在交易關係期間能帶來多少價值。已觀測的 90 天價值只計入目前看得到的結果。12 個月預測還要對後續訂單、退款和成本做假設。欄名應標明期間，以及用的是營收或扣掉指定成本的貢獻金額。Shopify 的歷史與預測顧客價值說明

從固定的一群首購客開始計算

同期群（cohort）是符合相同起點條件的一群人。這裡以同一獲客期間內完成第一筆合格付款訂單為準。先訂好來源歸因規則，每位顧客只分到一個來源，無法配對的另列為未知。後續要追蹤同一群人，從未再買的顧客也保留在原本的分母。

• 90 天每客營收＝前 90 天合格訂單的淨營收 ÷ 原始顧客數。首購與期間內回購都算入，折扣和已知退款各扣一次，稅金與運費採同一口徑。
• 90 天每客貢獻（獲客前）＝（淨營收 − 訂單相關變動成本）÷ 原始顧客數。先列出商品、履約、金流費等納入項目。獲客費用留到下一步扣除，避免同筆費用扣兩次。
• 每客獲客成本（CAC）＝分攤給這一群的獲客支出 ÷ 原始顧客數。記下廣告、銷售及行銷費用有哪些，並說明如何分攤共用費用。

平均客單價（AOV）以訂單數為分母。一位顧客買了三次，三筆符合條件的訂單都進入營收分子，但顧客價值的分母只算一人。看 AOV 的算例 · Shopify 顧客同期群報表

算算兩個假設來源到第 90 天的結果

兩個來源各帶來 100 位首購客，每位都從第一筆付款訂單起完整觀察 90 天。以下是每位原始顧客的金額，單位為美元。金額不含稅金和固定開銷，兩個來源的獲客成本範圍相同。

兩個來源的營收都是 CAC 的 2.5 倍。改用實際貢獻計算，甲是 30 ÷ 40＝0.75 倍，乙是 70 ÷ 60，約 1.17 倍。按這個口徑，甲每客還差 10 美元才能回收獲客成本。乙已回收，扣除固定開銷之前每客剩 10 美元。核對訂單營收與回報的轉換價值

查獲客成本在哪個時間點回收

為同一批人保留累計貢獻的觀測點。假設乙在第 30、60、90 天分別累積每客 20、47、70 美元。獲客成本是 60 美元，因此在這三個觀測點中，第 90 天第一次超過成本。若要知道實際跨過門檻的日期，得回看更細的帳本，也要確認後來的退款會不會讓累計貢獻又降回門檻以下。甲到第 90 天還沒回收，何時回收仍未知。Stripe 示範的是按月估算回收期。遇到每月訂單和成本起伏，就按這一批客人的累計實績查回收。Stripe 的獲客成本回收期說明

如果問題是手上的現金能不能再買一輪廣告，另記實際的款項入帳時間，以及何時付貨款、金流費和獲客支出。用訂單與變動成本計算的貢獻跨過門檻時，現金餘額可能尚未跟上，也可能較早跨過。

把預測放在實績旁邊

估 12 個月價值時，先找已經成熟、條件相近的同期群，寫清楚預計的回購、成本變動和退款，再列出保守與基準情境。新的一批顧客逐漸累積資料後，回頭比對預測。舊客可能是透過不同優惠或價格進來的，新來源的回購也可能有不同節奏。如果歷史很短，先報已經測到的期間，將之後的貢獻標為不確定。

引用平台數字前先查單位。例如 GA4 的「120 天平均價值」計的是新使用者前 120 天的平均營收。這家商店以首購付費客戶為起點，並且扣變動成本算貢獻。起始事件或成本範圍只要有一項不同，就要重新對齊才能比較。GA4 留存總覽說明

用結果決定下一個測試

• 依購買週期和資金需求選定觀察期。滿 30 天就和同樣滿 30 天的組比較，兩組都滿 90 天才比較 90 天數字。兩組都用相同方式追蹤較晚的退款。
• 計算平均前，核對合格訂單、顧客識別與來源分組，保留樣本量和無法歸因的比例。檢查平均是否由單筆大額訂單或商品組合改變帶動。
• 甲可先查首單利潤和回購偏低的原因，再考慮加預算。乙可查提高預算後新增客人的行為是否相近。這兩組本來是觀察資料，若花費決策仰賴某個調整的效果，可以用控制實驗再驗。

若已串接的目標端回報完成註冊，MeetROAS 可把事件接回符合條件的廣告活動點擊，協助追查這群客戶從哪裡進來。付費顧客、後續訂單、退款與成本則用自家的紀錄核對。MeetROAS 目標端事件規範