在这种情况下，您可以根据首次购买构建报告包（有时会包含一些难以估计的其他因素，例如上述可变利润），并包括后续/重复购买可带来的额外收益。这是我对具有较长交货期和交付时间的大宗/ B2B 服务采取的方法 – 即使有重复购买，它们也发生在遥远的未来，因此在短期规划范围内无关紧要。 将所有内容平均化 – 假设所有用户都相似 如果您可以访问正确的数据，则可以将大量用户及其在较长时间范围内的购买情况汇总在一起（对于许多在线业务而言，12-24 个月是合理的），适当打折，然后得出一个非常粗略的平均 LTV。
这忽略了底层 LTV 的许多细微差别和变化
对于中小型购物篮规模，这种方法 哈萨克斯坦电话号码列表 可能最有效，因为这些购物篮不会像咨询服务那样受到大量重复购买的影响。 我甚至用这种方法来汇总电子邮件订阅者的“LTV”——其中许多人什么都没买。例如，通过一些粗略的计算，我得出 Distilled 每位电子邮件订阅者每年的粗略价值为 6 美元。
我需要密切关注这个价值的趋势
因为我人为地从不同的渠道 如果出于某种原因 组合中添加了订阅者，而不是将列表扩展到当前规模的渠道组合。 建立一个简单的模型 对于中等价位的购买，其购物篮大小（和重复购买行为）可能会在很大的范围内变化，我发现最好在初次购买后的每个时间段内，根据简单的“再次转换倾向”建立一个明确的模型。
对于那些在家完成这项工作的人来说
你最终会模拟一个简单的泊松过程， 但只 比特币数据库美国v 要有一个简单的“x% 的先前客户在下一季度再次购买，y% 在再下一季度再次购买”，你就可以实现 80% 以上的目标。在模拟这种过程时，我倾向于采用更长的时间段，因为相近的购买可能会被简单地算作一个更大的篮子。 衡量 KPI 和精益指标的组合 因此，您现在可以访问一系列（估计/模型版本）指标，例如 LTV、流失率、CPA，并且已经选择了与未来成功相关的 AARRR 指标。
最后（我保证，我们快到了）
您需要将这些放在一起。我建议您考虑构建两个不同的报告包： 包含高水平“总体成功”指标的 KPI 包，可以证明您所做工作的价值（这需要包含早期的领先指标和推断） 项目指导包包含可操作的指标，可帮助您、您的团队和您的直接联系人/老板开展更有效的活动 KPI 包 – 很可能每季度更新和审查 汇集长期内的大量数字 – 例如，它可能包含： 通过您的渠道产生的总 LTV 新产品增长% 流量和收入同比增长 2+ 年预测 您想要显示类似这样的图表（从自然搜索到 DistilledU 内的深层页面的收入）： DistilledU有机收入增长 项目指导包 – 很可能每月审查一次 根据时间段或群组数据，重点关注指标，让您深入了解需要进行哪些更改才能 在您开展的每项关键活动中做得更好。