客户终身价值优化器

要解决什么问题

电商和会员运营里，LTV 往往不是缺模型，而是缺可执行的优先级：同一套生命周期话术无法覆盖 VIP、新客、沉睡客和退货风险人群；折扣拉动和毛利、留存质量也容易混在一起。当你手里只有客群备注、导出的订单摘要、复购周期观察和激励约束时，很难快速判断该先投在哪类人群、该动复购率、AOV 还是流失。

技能如何工作

本技能把上述碎片输入整理成 Markdown 行动方案，流程大致是：

1. 厘清主要矛盾是复购、客单价、流失还是毛利质量。
2. 归一化常见 LTV 信号：订单历史、复购周期、客群结构、退货与优惠敏感度。
3. 按客群分轨给出动作，而不是一条通用生命周期答案。
4. 对 LTV 杠杆排序，并附上可落地的玩法、责任方与成功指标。

输出通常包括：客群诊断表、杠杆排序、分客群动作包，以及短/中/长期优先级与测量说明。

适用边界

这是启发式 MVP，不连接实时 CRM、CDP、ESP 或忠诚度系统，也不会自动发券或触达。订单级数据不完整时会主动降低结论确定性；收入 uplift 与毛利影响会分开写。不适合财务级 LTV 预测、自动打分编排，或在完全没有客群/订单可见度时使用。