手把手教你用Google Analytics制作客户生命周期价值报告
对于订阅电商来说，如何计算广告投资的回报率是一个重要的问题。在本篇文章中，我们将介绍两个行之有效的解决方案，用谷歌分析（Google Analytics，简称GA）制作客户生命周期价值（Customer Lifetime Value，简称CLV）报告。
什么是客户终生价值？
各类订阅电商公司都在寻求优化获客成本。无论是化妆品订阅，营养补品订阅，培训课程，还是按月寄送太阳镜的商家，这些公司出售的商品品类花样繁多，但他们的增长团队都有一个共同的特点：他们愿意付出的获客成本比客户开始订阅后的第一笔付款更高。为什么呢？因为这个客户很大程度上不会只订这一个月，之后的每月重复付款才是他们真正看中的价值。
这里的问题是，到底要花多长时间公司才能收回获客成本并开始盈利呢？
如果一个营销活动获取来的客户在一次付款后（或更糟的是，在第一次付款之前）就会取消订阅，那么广告费直接打水漂，还不如刺激已有用户的黏性更划算了。那么，如何吸引那些订阅12个月的客户呢？
获取这些长期订户所带来的回报比短期订户高得多，这也是为什么我们在计算营销成本的时候，应该考虑用户所带来的终身价值，即CLV。在Google Analytics中，你可以根据CLV来切分不同的用户群组。这样的好处是：
更有效地利用广告
根据不同的细分用户组定制广告内容
寻找具有与高价值用户相似的新受众群
能够开展以提高用户忠诚度为目的的营销活动
营销经理可以通过两种方式在Google Analytics（分析）中查看此数据：第一种是手动的解决方案，另一个是将每月的重复付款信息与最初的获客系列广告联系在一起的自动化解决方案。
手动解决方案：细分订单并为每个渠道分配生命周期值
我们可以手动细分订单并为每个渠道分配生命周期值，最终需要的数据可以在Google Analytics中查看。
对于此解决方案，你需要整合以下数据：
（a）一组一年或更早的首单数据样本的来源（按客户编号或订单号）
（b）这些客户的CLV
a数据集的准确性受到当时Google Analytics设置方式的限制：如果你的电子商务营销归因不准确，则分析准确性存疑。
你可以从你的Shopify订阅计费功能中获得b数据集，导出客户付款清单，并加密用户名和电子邮件。要将b和a两个数据集整合，你需要根据客户编号或订单号来处理数据。
然后，在Excel或者其他数据分析工具中，你可以按渠道求出生命周期值的平均值。你不需要在这个处理中加入所有的数据订单，你可以只用一个样本数据，只要每个主要获客渠道中的客户超过100个，你就有足够的数据以进行分析。
现在，你已经获得了按渠道分类的，如果假设随着时间的推移它是稳定的，那么你就可以通过设置自定义“Event”事件的方式来把数据重新导入Google Analytics。
但需要注意的是，实际情况下按渠道划分的CLV可能会随时间而变化，因此实际工作中你需要每月都重复一次这项分析。
但每月都重复听起来很累，如何能摆脱手动解决方案和过多的电子表格呢？继续往下看吧！
自动化解决方案：将每月的重复付款信息与最初的获客系列广告联系在一起
计算客户生命周期价值
“订阅业务的伟大之处就在于，你不必依赖某一次的购买行为。”
为什么必须跟踪生命周期价值？
假设有一家简单的商店以每月50美元的价格出售一种订阅产品。他们平均需要70美元才能通过Google Ads获得新的订阅者。现在，让我们考虑该商店的3个虚构客户：克莱尔，埃里克和卢克。
这三者为企业提供了截然不同的价值，因此在Google Analytics中区分它们（或他们代表的客户群）对于企业的成功至关重要。
在下图中，你会看到企业在 Claire身上赔了钱，因为她的终生价值小于她的获客成本；在Eric身上确实有挣到钱，他可能有付了两次款，但他的“生命周期”仍然很短；只有Luke在一个合理的时间内持续订阅（并且可能还会继续）。
那么，谁为公司带来了利润？
答案是：只有Luke。
对于许多订阅企业来说，只有从订阅超过3个月的客户身上才能获得利润，但是忠实的长期客户却具有巨大的价值，并且可能会持续支付数年的费用。这也说明了Shopify Plus商店中客户保留的巨大价值。
订阅分析的问题所在
测量和归因这个终生价值是很困难的。因为这些订阅事件其实发生在三个不同的地方，这些数据需要互相连接对应来提供被正确跟踪的净值：
不幸的是，在一些默认情况下，在Shopify中选择订阅的客户可能未和实际在付款中承诺付款的用户连接对应。换句话说，交易常常被不正确地跟踪和归因；在许多情况下，根本无法追踪一个客户在订阅后退款或取消的情况。
这是从我们的一位客户那里获取的Google Analytics的屏幕截图（改进之前）：
尽管19％的流量来自付费搜索，但没有任何电子商务交易可归因于付费搜索。而是将它们链接到与“直接”流量完全不同的用户组。
此时我们需要用外部工具将购买，付费和续订的不同行为在GA上重现。客户完成结帐后，工具需要将每个后续的定期付款追溯到相同的结帐前用户旅程（即他们由哪个营销活动最初抓取）。
订阅商店如何使用数据来优化营销活动？
将定期付款信息输入进Google Analytics后，你就可以按带来的客户质量高低来细分营销渠道了。
那么，你知道是哪些营销渠道为你带来了终生价值最高的客户吗？也许你有一个表现超好的渠道，吸引了大部分的“忠诚Luke”，而有些则只为你带来了“谨慎Claire”。
善用工具，把一次次的付款信息直接导入GA，这样用户的CLV就会持续自动更新并还可以按营销活动，国家/地区，设备或任何其他标准的Google Analytics的维度进行细分。
然后，如果你还自动导入了营销活动的费用，那么就可以使用Google Analytics的新ROI分析报告（在“转化” > “归因”下）功能或你喜欢的其他报告工具，来直接在Google Analytics中进行投资回报率（ROI）的计算了。
快速回顾
客户终生价值（CLV）是与订阅业务相关的一项指标
如果要使用广告支出回报率（ROAS）等指标来衡量产品表现，你首先需要进行准确的CLV计算
将数据导入Google Analytics后，你可以按渠道或营销活动进行细分
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