客户忠诚度与电子商务的成功之道
在数字商业的浪潮中，企业可通过精确投资，精准锁定并维护最有价值的客户，从而实现长期的客户忠诚度提升。
随着传统品牌与零售商日益渗透电子商务领域，他们不仅获得了与消费者互动的宝贵数据，更在运营自有销售渠道的过程中，维护了对用户体验和品牌形象的控制权。尤其是在COVID-19之后，互联网已然成为众多消费者的首选购物渠道，这一趋势预计将持续下去。
对于新晋的电子商务参与者而言，挑战尤为明显：维系并吸引客户需要巨大的投入。 这一背景下，长期投资于对公司有长远盈利潜力的客户显得尤为关键。
深入了解这些客户，确保他们接触到恰当的渠道，并根据其背景和需求量身定务是至关重要的。这需要利用一系列与客户相关的指标，其中客户生命周期价值（CLV）占据着举足轻重的地位。通过智能地关联这些指标，企业可以建立起坚实有效的营销基础。
在数字化发展的驱动下，不少公司和初创企业已成功运用并不断优化此策略。相对而言，许多传统制造商和零售商仍需在利用客户生命周期价值（CLV）方法上做出更多努力。为此，他们应当采取长期战略，并分三个步骤有序推进：数据收集、确定真实客户价值以及针对最有价值的客户进行投资。
第一步：全面收集
为估算客户的当前和未来价值，同时遵守隐私法规，公司需尽可能多地收集与客户及其多年行为相关的数据点。这包括但不限于交易数据、人口统计数据以及营销数据等。
交易数据如购物时间表、产品信息、价格、付款方式、交付或退货等由电子商务平台和连接的金融系统提供。
而人口统计数据如性别、年龄、职业和居住地等则被整合进客户中，以便更好地预测未来的购物行为和个性化营销行动。
搜索行为、活动响应和外部在线数据等营销数据也帮助丰富了各自的客户，加深了对客户的理解。
第二步：准确衡量客户真正价值
收集到的数据被用于计算客户终身价值（CLV），这一指标从长远来看衡量了客户作为公司客户的整个时间的价值。CLV与客户获取/保留成本（CAC）进行比较，为营销投资提供了行动建议。
建模CLV和CAC时，会区分描述性模型、预测模型以及操作模型等不同级别的复杂性。这些模型不断更新数据和计算结果，为决策提供支持。
第三步：针对高价值客户进行有针对性的投资
基于CLV和CAC的计算结果，公司需评估并得出行动和决策的战略及运营建议。始终如一地衡量相应决策的影响也是关键。
在评价的深度上，公司可考虑客户的平均值、根据CLV和CAC值的客户群以及针对个人客户的分析。这些分析结果帮助营销和销售团队识别高CLV和低CAC的指标，并针对各个定制营销活动。
CLV为电子商务领域的老牌和新玩家提供了更好地了解、定位和服务客户的机会。这不仅有助于以有效和高效的方式吸引客户并创造价值，还可能启发全新的业务发展模式。
以实施多渠道策略的电子商务公司为例，他们不仅在线上提供服务，还着手建立实体店网络，以与他们的在线业务协同运作。这一策略不仅吸引了新客户，还打造了全渠道体验。未来，结合线下渠道达到所需的CLV与CAC比率可能更加经济高效。
无论是在老牌企业中挖掘新的增长点，还是在新的电子商务领域中创造价值，了解并利用客户终身价值（CLV）都是实现持续成功的关键。