你快被数据淹没了！已经有足够多的KPIs要去跟踪和报告了。
为什么你可能还需要另一个指标？为了把它分析出来，在已经足够长的工作时间中再增加一个小时的工作量，又有什么好处呢？
事实上，在这种情况下你不得不接受。
生命周期价值（Lifetime value）并不是一个虚荣指标，它是远比其他所有指标重要的一个指标。
如果有且仅有一个指标是你需要跟踪的，那应该就是它。
现在，你可以在Google Analytics中简单轻松地完成此操作了，下面将演示如何操作。
什么是生命周期价值（以及为什么它如此重要？）
指标经常使你误入歧途。
以每次点击成本为例。
每次点击成本在行业之间的差异非常大，一个行业内是2美元，而另一个行业成本却是50美元。
很疯狂，对吧？当然50美元太贵了。
很明显这没有必要。
第一个简单的答案就是你的盈亏平衡点。如果你的单次获取成本低于初始平均订单价值，那么你是盈利的。
但有时候，在某些情况下你实际上是想要一开始就赔钱的。
我们来看下Amazon？
Amazon通常会以微薄的（甚至是负的）利润率进入一个新的市场，这样他们就可以抢占市场份额。只有当他们获得了市场领导地位之后才能调整恢复原样。
那么在这种情况下，每次点击的合理成本是多少呢？就需要视情况而定了。
在同一垂直领域，不同企业的合理成本也是不同的（及他们的风险偏好）。
让我们来谈谈保险行业。
两种赚钱方式：
1、当你完成一笔交易时，获得前期佣金。
2、在每笔交易周期中持续获得剩余佣金。
当你有了一个新公司，正准备进入一个新的市场并试图扩张。
你愿意为了扩张第二种方式而故意牺牲第一种方式吗？我想你一定会的。
为什么？因为客户的生命周期价值。
你所增加的每一个新客户的全部潜在价值将超过最初的佣金。所以，只要你能暂时忍受这些负现金流，你就会愿意以尽可能高的价格来驱动点击成本。
当赌注合适时，你必会全力以赴并将其他竞争者赶出去。
除了一个小小的细节外，所有这些听起来都很完美。
贵公司是否会追踪生命周期价值呢？因为大多数公司不会。
在过去的几年里，我曾与几十个（可能数百个）客户打过交道，但实际上他们真正追踪转化率的屈指可数，更别说看到用户第一次购买之后的任何行为数据。
其中一个原因是因为使用当前的系统追踪这些信息并非易事。如果你是使用Shopify并在一个或两个渠道进行销售，可能会比较容易。这样，所有都发生在一个平台内。
但通常情况下，你的业务都是分散的。每个部门都有自身独立的系统。所以，要把所有东西融合在一起很难。
幸运的是，Google Analytics最近一直朝着这点在努力。
GA的生命周期价值报告帮助企业主获取数据，从而基于生命周期的表现来了解某些特定的用户和客户对其业务的价值。
最重要的是，它将通过不同渠道和媒介（如社交、电子邮件和付费搜索）来获取并整合用户的生命周期价值。
你还可以通过参与度（页面浏览、目标、事件）趋势（例如客户获取后的90天行为）来查看数据。
使用生命周期价值功能将有助于你确定哪些资源会驱动最有价值的流量，以及哪些相关的营销投资产生了良好的投资回报率。
下面是如何在Google Analytics里运行生命周期价值报告。
如何运行生命周期价值报告
首先登陆你的Google Analytics账号，然后按下列步骤进行操作：
步骤1：点击Reports（报告）选项
步骤2：点击Audience（受众）
步骤3：点击Lifetime Value（生命周期价值）
注意：生命周期价值功能应该在你的GA账户里是可用的（不需要更改你的代码！）。
现在让我们开始生成报告。下面是如何设置图表的方法：
首先，设置日期范围。只要在日期范围内（这个案例为2017年5月）所获取到的任何一个客户都会包含在LTV报告中。
假设你在5月开展了促销活动或线上销售，你可以轻松地分析这些客户数据，并能够根据活动的日期来进行细分。
对于第二步和第三步操作，你可以选择下列的指标进行对比：
现在，让我们稍微分解一下这个图表，有助于你了解到底发生了什么：
本质上，这张图展示了5月份所获取的网站用户，以及他们的生命周期价值变化，该变化是基于用户在网站上的90天期间内页面浏览和会话持续时间指标来体现的。
这些很明显都是参与度指标，但是，如果你启用了电子商务跟踪，则可以进一步定制这些指标以跟踪所花费的确切金额。
现在，让我们回到下面这张表格：
在这种情况下，我们可以通过用户获取渠道来比较所获得的用户量（以及每个用户的页面浏览量）。
点击表格上方的下拉菜单可以选择不同维度的分类选项，如来源，媒介，或者营销活动。
这有帮助吗？让我们一探究竟：
让我来解释一下：
蓝色：获取渠道。表示用户是通过什么渠道进入访问的，例如直接进入网站，自然搜索，社交媒体或者引荐网站。
粉红色：用户。在特定获取时间范围内的用户数量（这个案例为2017年5月）。
紫色：你所选择的生命周期价值指标。在本案例中LTV指标是单个用户的页面浏览量。这一栏就是数据开始变得有趣的地方。
让我们仔细地观察最后一列，看看是否已经从这些报告中获得到任何见解。
我们开始注意到不同渠道之间的差异。例如，引荐网站（外部链接）所带来的流量几乎高出其他渠道所带来流量的两倍。然而，自然搜索所带来的用户页面浏览量却是落后的。
想要了解这背后的原因吗？比如为什么独立引荐网站现在正驱动更高的LTV？
回到表中的获取来源。现在我们可以分析是哪些独立网站正在输送最有价值流量（基于LTV）。谁是获胜者显而易见
最重要的引荐来源是Kissmetrics!
这就是为什么这个新见解很重要。
数据会说谎。LTV迫使它说出真相。
数据每天都在向你说谎。
例如，在Google Analytics中设置你的目标，进行与我们刚才所做过的相类似的分析。
你甚至可以查看反向漏斗路径，查看是哪些页面，帖子，或者活动提供了最多的转化。这份报告有助于你理解部分问题。如果你了解它的局限性，你就能明白其中的原因。
例如：
问题1.这些流量可能是订阅者或潜在客户但不是稳定的购买者。因此，你将基于漏斗顶部的数据做出艰难决策。
一个广告或渠道也许带来100个订阅者，而另一个只带来20个。但这些都没有考虑这些人中有多少人转化，或者甚至是没有考虑每个人在你的网站上花了多少钱。
问题2.哦，你说这些流量都产生了销售？暂且认为这是真的。
除此之外：你不能辨别用户是一次性购买还是重抖音怎么赚钱复购买。所以你不能分辨单个客户是100美元订单客户还是1000美元订单客户。
当你回顾内容投资执行与付费广告的对标情况时，这一点非常重要。
问题3. A/B测试同样会说谎
事情进展顺利。这个新按钮带来了巨大的转化率。
唯一的问题是这些微小的、暂时性的波动通常会回到平均水平。Larry Kim （互联网营销公司WordStream创始人）比喻它为泰坦尼克号上的移动桌椅。
这可能只是表面上的变化，并没有从根本上改善。
这通常发生在什么时候？当你过度优化的时候。
问题4.过度优化
增加顶层指标的A/B测试往往会适得其反。
例如，另一项来自Larry Kim的研究表明，转化率增加，营销合格线索率（即通过营销带来的潜在客户线索）就会降低。
换句话说，你在收集最初的选择性加入或引导潜在客户方面越积极，往往可能会降低潜在客户的整体质量。考虑这个问题对于整个计划并没有太多的意义。
关键在于数据通常总是在很多方面对我们撒谎。我们认为我们看到了全貌，实际上那只是它很小的一部分。
结论
指标并不总像他们所表现的那样，数据也经常撒谎。
对于一个企业来说昂贵的点击成本也许对另一个企业而言却相对便宜。有时候，我们所看到的帮助我们决策的转化率实际上充满了危险。
救星就是生命周期价值。
在查看其他信息时，它为我们提供了一个更为宽广的全景。它有助于我们将事情置于适当的环境中。
因此，我们不仅可以做出更好的决定来增加收入，而且也要意识到我们会犯一些代价高昂的错误的原因。
