First Dataset

在客户细分方面，终身价值（和客户终身价值）是Shopify商店的重要指标。

它的局限性在于它只关注某一时间点的价值。1,000 美元的 LTV 可能真的很棒。一次下单的客户，现在已经离开了。

这就是我喜欢RFM 分析如何使用 LTV 作为货币成分的原因。

首先，每个客户的LTV 都会与其他客户进行排名。因此，LTV 为 1,000 美元的客户将与 RFM 评分的其他所有客户进行比较。如果他们的 LTV 确实更高，RFM 就会给他们打高分。

其次，RFM（最近购买率、购买频率）的其他组成部分有助于根据客户上次下单和下单数量对客户进行评分。这样就避免了对很久以前停止购买的客户使用 LTV 的问题。他们可能从 LTV 获得了不错的货币分数，但他们的最近购买率和购买频率分数会非常低，您会意识到他们不再是那么好的客户了。

结合 RFM 和平均 LTV，您可以在大多数细分中忽略单个客户 LTV。使用平均 LTV 和 RFM 组件进 巴林电子邮件列表 行细分，然后算法可以根据客户的行为自动调整客户。

重复客户洞察附带针对Shopify商店的完整 RFM 分析，甚至包括两个基于 LTV/货币的可视化客户网格，以查看您的客户如何分类。

艾瑞克·戴维斯

了解哪些产品可以吸引花费最多的客户
您可以使用“回头客洞察”中的“首件商品分析”来查看哪些商品会吸引消费最多的客户。除了畅销商品之外，它还会关注客户的长期购买行为。