输入新老客户获客成本与复购，计算新客户生命周期价值更高。

长安牧笛
4 阅读4分钟
  1. 实际应用场景描述

在智能制造与数字化工厂领域，企业不仅生产产品，还依赖数字化营销与客户关系管理（CRM）系统来提升销售效率。

常见的业务痛点包括：

  • 获客成本高：尤其是新客户，需要大量广告投放、展会、渠道合作等投入。
  • 复购率差异大：老客户对品牌信任度高，复购率通常高于新客户。
  • 资源分配不合理：如果只关注新客户，可能忽略老客户的长期价值。

因此，企业需要量化新客户与老客户的生命周期价值（Customer Lifetime Value, CLV），从而优化营销预算和客户维护策略。

  1. 痛点引入
  • 数据分散：获客成本、复购率、平均订单金额等数据可能来自不同系统（ERP、CRM、营销平台）。
  • 计算复杂：CLV 涉及未来现金流预测，需考虑折现率、复购周期等。
  • 决策支持不足：缺乏自动化工具快速对比新老客户价值。
  1. 核心逻辑讲解

CLV 公式（简化版）：

CLV = \frac{\text{平均订单金额} \times \text{年购买次数} \times \text{客户生命周期（年）}}{1 + \text{折现率}} - \text{获客成本}

  • 新客户：获客成本高，复购率较低，生命周期短。
  • 老客户：获客成本低（接近 0），复购率高，生命周期长。

我们通过输入两类客户的参数，分别计算 CLV，并比较大小。

  1. 项目结构

clv_comparison/ │ ├── clv_calculator.py # 核心计算模块 ├── data_input.py # 数据输入模块 ├── main.py # 主程序入口 ├── utils.py # 工具函数 ├── README.md # 项目说明 └── requirements.txt # 依赖列表

  1. 代码实现（模块化 + 注释）

"requirements.txt"

无第三方库依赖，仅使用标准库

"utils.py"

def validate_positive_number(value, name): """验证数值是否为正数""" if value <= 0: raise ValueError(f"{name} 必须为正数") return value

"data_input.py"

def get_customer_data(customer_type): """ 获取客户数据 :param customer_type: 'new' 或 'old' :return: dict 包含 avg_order_value, purchase_per_year, life_years, acquisition_cost, repurchase_rate """ print(f"请输入 {customer_type} 客户数据:") avg_order_value = float(input("平均订单金额: ")) purchase_per_year = int(input("每年购买次数: ")) life_years = float(input("客户生命周期（年）: ")) acquisition_cost = float(input("获客成本: ")) repurchase_rate = float(input("复购率 (0~1): "))

# 验证
from utils import validate_positive_number
validate_positive_number(avg_order_value, "平均订单金额")
validate_positive_number(purchase_per_year, "每年购买次数")
validate_positive_number(life_years, "客户生命周期")
validate_positive_number(acquisition_cost, "获客成本")
if not (0 <= repurchase_rate <= 1):
    raise ValueError("复购率必须在 0~1 之间")

return {
    "avg_order_value": avg_order_value,
    "purchase_per_year": purchase_per_year,
    "life_years": life_years,
    "acquisition_cost": acquisition_cost,
    "repurchase_rate": repurchase_rate
}

"clv_calculator.py"

def calculate_clv(data, discount_rate=0.1): """ 计算客户生命周期价值 :param data: dict 客户数据 :param discount_rate: 折现率 :return: CLV """ # 考虑复购率调整年购买次数 effective_purchases = data["purchase_per_year"] * data["repurchase_rate"] total_revenue = data["avg_order_value"] * effective_purchases * data["life_years"] discounted_revenue = total_revenue / (1 + discount_rate) clv = discounted_revenue - data["acquisition_cost"] return clv

"main.py"

from data_input import get_customer_data from clv_calculator import calculate_clv

def main(): print("=== 新客户 vs 老客户 CLV 比较程序 ===") try: new_customer = get_customer_data("新") old_customer = get_customer_data("老")

    clv_new = calculate_clv(new_customer)
    clv_old = calculate_clv(old_customer)

    print("\n=== 结果 ===")
    print(f"新客户 CLV: {clv_new:.2f}")
    print(f"老客户 CLV: {clv_old:.2f}")

    if clv_new > clv_old:
        print("结论: 新客户生命周期价值更高")
    elif clv_new < clv_old:
        print("结论: 老客户生命周期价值更高")
    else:
        print("结论: 两者生命周期价值相等")
except Exception as e:
    print(f"错误: {e}")

if name == "main": main()

  1. README.md

CLV 比较工具

用于比较新客户与老客户的生命周期价值（CLV），帮助企业在智能制造与数字化工厂背景下优化客户投资策略。

功能

  • 输入新老客户数据
  • 自动计算 CLV
  • 输出比较结果

使用方法

  1. 安装 Python 3.x
  2. 运行 python main.py
  3. 按提示输入数据

示例数据

新客户:

  • 平均订单金额: 500
  • 每年购买次数: 2
  • 生命周期: 3
  • 获客成本: 300
  • 复购率: 0.3

老客户:

  • 平均订单金额: 500
  • 每年购买次数: 4
  • 生命周期: 5
  • 获客成本: 50
  • 复购率: 0.8

  1. 使用说明

  2. 确保 Python 环境已安装。

  3. 下载项目文件到本地。

  4. 在终端执行 "python main.py"。

  5. 根据提示输入新老客户的数据。

  6. 查看 CLV 比较结果。

  7. 核心知识点卡片

知识点 说明 CLV 公式 客户生命周期价值 = 收入现值 - 获客成本 折现率 反映资金时间价值，常用 10% 复购率 影响有效购买次数 模块化设计 分离数据输入、计算、工具函数，便于维护 数据验证 防止非法输入导致计算错误

  1. 总结

本程序通过简单的 Python 脚本实现了新客户与老客户 CLV 的比较，适用于智能制造与数字化工厂领域的客户投资分析。

核心价值：

  • 数据驱动决策：避免凭经验分配营销预算。
  • 可扩展性：可接入数据库或 API 获取真实数据。
  • 易用性：交互式输入，适合业务人员使用。

未来可加入：

  • 多客户批量计算
  • 可视化图表（matplotlib/seaborn）
  • Web 界面（Flask/Django）

如果你需要，还可以生成可执行的 EXE 文件或者做成 Web 版本，这样业务部门可以直接在浏览器里使用。

利用AI解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注长安牧笛！

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