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在选付费档前，先跑通 Playbook → Action Board 闭环。
连接位
6手动同步 / 月
8AI 额度 / 月
100- 含 Playbook 与 Action Board
- 1 名用户
- Pro 档含 Pro+ 跨域 Playbook
销售领域
今年您的收入增长了 30%。您的客户获取成本增加了 45%。你跑得更快才能留在同一个地方。
这就是 DTC 客户经济陷阱：收入增长完全由新客户获取驱动，CAC 不断上升，而保留率持平或下降。它会一直有效，直到它不起作用为止——直到广告成本上升，或者平台算法发生变化，或者竞争对手出价超过你。建立持久业务的品牌专注于生命周期价值：获取再次购买的客户，并了解哪些渠道带来了这些客户而不是一次性购买者。客户分析使这一点在连续的基础上变得可见，而不是在年度队列分析中来得太晚而无法采取行动。
Solved by 客户分析 — 谁是你最好的客户？是什么让他们回来？
按获取渠道划分的 LTV
新收入与回归收入的分配
在客户流失之前发出流失信号
What you get
What 客户分析 does
客户分析将您的 Shopify 订单历史记录与客户行为的结构化视图连接起来：您的客户是谁、他们在一段时间内花费了多少、他们返回的频率、哪些渠道获得了他们，以及哪些细分市场正在增长或下降。了解您的收入增长是来自获取新客户还是来自现有客户增加支出是 DTC 可持续增长的最重要问题之一 - 客户分析不断回答这个问题，而不仅仅是在季度审查中。
- 客户终身价值 (LTV) 跟踪和基于群组的 LTV 趋势
- 新客户与回访客户的划分：获取与保留收入贡献
- 主要客户识别：支出最高的人、最常购买的人以及最近最活跃的人
- 获取来源归因：哪些渠道为您带来了最好的客户
- 客户购买频率和平均购买间隔
- 流失信号检测：未在预期周期内购买的客户
Works with
Sound familiar?
Why teams look for a 客户分析 solution
The real operational pain that drives people to Alpomi
大多数 DTC 仪表板都会显示总收入和订单数，但两者都无法揭示增长是否可持续
过去四年中，新客户获取成本上升了 60%（Triple Whale，2024）——使得 LTV 优化比以往任何时候都更加重要
购买一次且不再退货的客户与每年购买 3 次的客户对业务价值的贡献不同
获取渠道归因通常显示数量（点击次数、转化次数），而不是每个渠道带来的客户质量
The impact
What you get when you use 客户分析
What changes when you close the loop on this feature
按获取渠道划分的 LTV
了解哪些渠道可以为您带来最好的长期客户，而不仅仅是最便宜的首次购买者
新收入与回归收入的分配
了解您的增长是由获取还是保留驱动，以及这对您的模型是否有利
在客户流失之前发出流失信号
接近预期回购窗口的客户会被标记，以便您可以在他们失效之前重新参与
跨品牌客户健康状况比较
所有品牌的 LTV、保留率和获取渠道质量一目了然
以 LTV 为基础的投资决策
根据客户经济状况（而不仅仅是收入预测）来证明采购预算分配的合理性
投资组合级别保留监控
在品牌层面的保留率下降出现在投资组合收入总额中之前检测到它
The shift
Before Alpomi vs After Alpomi
From pain to clarity with 客户分析
Before
每月回顾：收入增长25%。你庆祝一下。两个月后，季度队列分析显示，过去六个月的新客户中有 60% 没有回购。 LTV 正在下降。收入增长是由收购推动的，而其保留率却在下降。
With Alpomi
每月回顾：客户分析显示，新客户收入增长了 35%，但回头客收入持平，重复购买率从 38% 下降至 29%。您在第二个月而不是第八个月就发现了问题。保留电子邮件序列经过审核和更新。
Before
渠道规划：您根据每个渠道的每次转化费用分配预算。 Meta 的每次转化费用最低，因此预算最多。年终审查显示，Meta 客户的 LTV 比 Google 客户低 40%，因为他们偏向于促销和折扣买家。
With Alpomi
客户分析显示，Google 客户的 12 个月生命周期价值为 245 英镑，而 Meta 客户的生命周期价值为 148 英镑。您将预算转向 Google 进行勘探。每次转化费用 (CPA) 较高，但生命周期价值 (LTV) 证明了这一点。盈利能力改善。
Who it's for
Built for your segment
See how 客户分析 solves problems specific to your business type
收入增长有两个引擎：新客户获取和现有客户保留。大多数 DTC 仪表板都会显示收入总额。客户分析显示了引擎组合，这样您就可以知道您的增长在结构上是否健康，或者依赖于客户获取跑步机，当广告成本上升时，跑步机就会崩溃。
- LTV 趋势显示平均客户的价值是增长还是下降
- 新用户与回归用户的对比：每月查看用户获取与保留带来的确切收入贡献
- 获客源数据显示哪些渠道带来了高 LTV 客户，而不仅仅是大流量客户
For enterprise teams
您管理着五个品牌。每个都有不同的 LTV 配置文件。您知道哪些品牌拥有最佳的客户经济效益吗？
企业品牌组合按品牌、地区和产品类别具有不同的客户经济。客户分析为投资组合团队提供了跨品牌的客户健康状况视图，因此品牌投资决策取决于客户质量，而不仅仅是收入总额。
- 跨品牌 LTV 比较，以确定哪些品牌拥有最强的客户经济
- 获取渠道效率：哪些品牌正在从付费渠道获取高LTV客户
- 整个产品组合中的流失信号可识别客户保留率正在减弱的品牌
How it works
Get started in three steps
Step 1
连接您的 Shopify 商店
客户分析会同步您的完整 Shopify 订单和客户历史记录。每个客户的购买时间表、支出和采购来源都会自动导入。
Step 2
自动构建客户细分和群组
Alpomi 根据您的 Shopify 数据计算 LTV、购买频率、保留率以及新货与退货的划分。核心视图不需要手动配置段。
Step 3
监控客户健康状况并根据信号采取行动
查看每日更新的 LTV 趋势、获取渠道质量和流失信号。深入研究任何细分市场，了解推动您实现最佳和最差结果的客户。
FAQ
Frequently asked questions
- 客户终身价值是如何计算的？
- LTV 是根据您的 Shopify 订单历史记录计算得出的：平均订单价值乘以购买频率，根据您的同类数据估计的客户生命周期进行预测。随着新订单数据的到来，模型会更新。
- 客户分析中的“流失信号”是什么意思？
- 当客户在 1.5 倍的平均购买间隔内没有购买时，就会发出流失信号。例如，如果客户通常每 30 天购买一次，并且在 45 天内没有购买过，那么他们将被标记为有失效风险。
- 我可以看到哪个获取渠道带来了每个客户吗？
- 是的 — 在有 UTM 跟踪或 Shopify 归因数据的情况下，客户分析会显示每个客户群的首次接触获取来源。这让您可以按渠道比较 LTV，而不仅仅是每次获取成本。
- 客户分析适用于拥有大量客户的商店吗？
- 是的 - 客户分析会为拥有大量客户群的商店汇总群组和细分级别的数据。个人客户记录可用于按支出排名的顶级客户。
- 这与 Shopify 的内置客户报告有何不同？
- Shopify 的客户报告显示个人客户记录和基本群组数据。 Customer Analytics 增加了 LTV 预测、获取渠道质量比较、流失信号检测以及广告支出的跨平台连接 - 这些功能在 Shopify 中均不可用。
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