July 1, 2025
คำนวณ Customer Lifetime Value (CLV) สำหรับร้าน Shopify อย่างง่าย
ทำไมต้องคำนวณ Customer Lifetime Value (CLV) สำหรับร้าน Shopify? เพราะ CLV บอกคุณว่าลูกค้าแต่ละคนมีมูลค่ากี่บาทตลอดชีวิต ช่วยตัดสินใจว่าควรใช้งบโฆษณาเท่าไหร่ รีวอร์ดโปรแกรมแบบไหนคุ้มค่า และกลุ่มลูกค้าไหนควรเน้น บทความนี้สอนวิธีคำนวณ CLV อย่างง่าย 3 สูตร พร้อมดึงข้อมูลจาก Shopify Reports และนำไปใช้ปรับกลยุทธ์ทันที
Customer Lifetime Value (CLV) คืออะไร และทำไมสำคัญสำหรับร้าน Shopify
Customer Lifetime Value (CLV) หรือ มูลค่าตลอดชีวิตของลูกค้า คือจำนวนเงินรวมที่ลูกค้าหนึ่งคนจะใช้จ่ายกับร้านคุณตั้งแต่ซื้อครั้งแรกจนกระทั่งหยุดซื้อ
ทำไม CLV สำคัญ?
- ตัดสินใจงบโฆษณา หาก CLV = 5,000 บาท หมายความว่าคุณสามารถใช้จ่าย CAC (Customer Acquisition Cost) สูงสุด 1,000-1,500 บาทได้ และยังคุ้ม (CLV/CAC ratio ควรเป็น 3:1 หรือสูงกว่า)
- ประเมินความคุ้มค่าของ Loyalty Program หาก Loyalty Program เพิ่ม CLV จาก 5,000 → 7,000 บาท (40%) หมายความว่าควรลงทุนกับโปรแกรมนี้
- เน้นกลุ่มลูกค้าที่คุ้มค่า ลูกค้ากลุ่ม VIP ที่มี CLV สูง (เช่น 15,000 บาท) คุ้มค่ากว่าลูกค้าซื้อครั้งเดียวแล้วหาย (CLV 800 บาท)
- วัดผลกลยุทธ์ระยะยาว การเพิ่ม Retention Rate จาก 20% → 30% อาจเพิ่ม CLV ได้ 50-100% ซึ่งคุ้มกว่าการหา New Customer ใหม่ตลอด
สูตรคำนวณ CLV 3 แบบ (จากง่ายไปยาก)
สูตรที่ 1: CLV แบบง่าย (Basic CLV)
เหมาะกับร้านที่เพิ่งเริ่ม หรือมีข้อมูลน้อย ใช้ค่าเฉลี่ยทั่วไป
CLV = Average Order Value × Purchase Frequency × Customer Lifespan
ตัวอย่าง:
- Average Order Value (AOV) = 1,200 บาท (มูลค่าเฉลี่ยต่อออเดอร์)
- Purchase Frequency = 3 ครั้ง/ปี (ลูกค้าซื้อเฉลี่ย 3 ครั้งต่อปี)
- Customer Lifespan = 2 ปี (ลูกค้าซื้อกับเราโดยเฉลี่ย 2 ปี)
CLV = 1,200 × 3 × 2 = 7,200 บาท
ลูกค้าหนึ่งคนมีมูลค่า 7,200 บาทตลอดชีวิต หมายความว่าคุณสามารถใช้จ่าย CAC สูงสุด ~2,400 บาท (CLV/3) และยังคุ้ม
สูตรที่ 2: CLV แบบมี Retention Rate
เหมาะกับร้านที่มีข้อมูล Repeat Customer ชัดเจน
CLV = (AOV × Purchase Frequency × Gross Margin) ÷ Churn Rate
คำศัพท์:
- Gross Margin: กำไรขั้นต้น (เช่น 40% = 0.4) หากขาย 100 บาท ได้กำไร 40 บาท
- Churn Rate: อัตราลูกค้าหาย (เช่น 30% = 0.3) หมายความว่า 30% ของลูกค้าหยุดซื้อแต่ละปี
- Retention Rate: อัตราลูกค้ากลับมาซื้อ (เช่น 70% = 1 - Churn Rate)
ตัวอย่าง:
- AOV = 1,200 บาท
- Purchase Frequency = 3 ครั้ง/ปี
- Gross Margin = 40% (0.4)
- Churn Rate = 30% (0.3)
CLV = (1,200 × 3 × 0.4) ÷ 0.3 = 1,440 ÷ 0.3 = 4,800 บาท
สูตรที่ 3: Predictive CLV (Advanced)
เหมาะกับร้านที่มีข้อมูล Transaction History หลายปี ต้องใช้ Machine Learning หรือ Analytics Tools (เช่น Google Analytics 4, Klaviyo, Segments.ai)
CLV = ΣΣ (Transaction Value × Probability of Purchase)
สูตรนี้คำนวณความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะซื้อในอนาคต โดยพิจารณาจาก Purchase History, Recency, Frequency, Monetary (RFM Model) และ Cohort Analysis
ควรใช้สูตรไหน?
- สูตร 1 (Basic) ใช้เมื่อเพิ่งเริ่ม หรือมีข้อมูลน้อย เข้าใจง่าย
- สูตร 2 (Retention) ใช้เมื่อมีข้อมูล Repeat Rate ชัดเจน แม่นยำกว่า
- สูตร 3 (Predictive) ใช้เมื่อมีข้อมูลหลายปี + ต้องการ segment ลูกค้า
วิธีดึงข้อมูลจาก Shopify Reports เพื่อคำนวณ CLV
Shopify มี Reports ที่ให้ข้อมูล CLV ครบ เข้าถึงได้ที่ Analytics → Reports
| ข้อมูลที่ต้องการ | Report ใน Shopify | วิธีหา |
|---|---|---|
| Average Order Value (AOV) | Sales → Average Order Value | Analytics → Reports → Sales → Average Order Value (ช่วงเวลา 12 เดือน) |
| Purchase Frequency | Customers → Returning Customer Rate | Analytics → Reports → Customers → Returning Customer Rate → คำนวณ (Total Orders ÷ Total Customers) |
| Customer Lifespan | Customers → Customer Cohort Analysis | Analytics → Reports → Customer Cohort Analysis (ดู Retention %, ถ้า Retention 50% หลัง 1 ปี → Lifespan ~2 ปี) |
| Retention Rate / Churn Rate | Customers → Returning Customer Rate | Analytics → Reports → Customers → Returning Customer Rate (เช่น 25% = Retention, Churn = 75%) |
| Gross Margin | Sales → Profit by Product | Analytics → Reports → Sales → Profit (หรือคำนวณเอง: (Revenue - COGS) ÷ Revenue) |
ขั้นตอนดึงข้อมูล
- Step 1: เข้า Shopify Admin → Analytics → Reports
- Step 2: เปิด Report: Average Order Value (ช่วง 12 เดือนล่าสุด)
- Step 3: เปิด Report: Returning Customer Rate (คำนวณ Purchase Frequency = Total Orders ÷ Unique Customers)
- Step 4: เปิด Report: Customer Cohort Analysis (ดูกราฟ Retention % ว่าลูกค้ากลับมาซื้อกี่ปี)
- Step 5: คำนวณ Gross Margin จาก Profit Report หรือ Cost of Goods Sold (COGS) ของคุณเอง
ตัวอย่างจริง: คำนวณ CLV ของร้าน Shopify ขนาดกลาง
สมมุติ: ร้านขายเสื้อผ้า Online มีข้อมูลดังนี้
- Average Order Value (AOV) = 1,500 บาท
- Total Orders (12 เดือน) = 2,400 ออเดอร์
- Unique Customers (12 เดือน) = 1,200 คน
- Purchase Frequency = 2,400 ÷ 1,200 = 2 ครั้ง/ปี
- Retention Rate (หลัง 1 ปี) = 30% → Churn Rate = 70%
- Gross Margin = 50% (ขาย 1,500 บาท ต้นทุน 750 บาท)
คำนวณด้วยสูตร 2 (Retention):
CLV = (1,500 × 2 × 0.5) ÷ 0.7 = 1,500 ÷ 0.7 = 2,143 บาท
ความหมาย: ลูกค้าหนึ่งคนมีมูลค่า 2,143 บาทตลอดชีวิต
CAC สูงสุดที่คุ้ม (CLV/CAC = 3:1):
CAC สูงสุด = 2,143 ÷ 3 = 714 บาท
หมายความว่าคุณสามารถใช้งบโฆษณา/การตลาดสูงสุด 714 บาทต่อลูกค้า 1 คน และยังคุ้มค่า
ใช้ CLV ปรับกลยุทธ์อย่างไร (4 กลยุทธ์ใช้ได้จริง)
1. ตั้งงบโฆษณาอย่างชาญฉลาด
| กลุ่มลูกค้า | CLV | CAC สูงสุด (CLV/3) | กลยุทธ์ |
|---|---|---|---|
| New Customer | 2,000 บาท | 667 บาท | ใช้งบ Facebook/Google Ads ไม่เกิน 667 บาท/คน |
| VIP Customer | 10,000 บาท | 3,333 บาท | คุ้มค่าที่จะทำ Retargeting + Personalized Offer |
| One-Time Buyer | 1,200 บาท | 400 บาท | ไม่คุ้มค่าที่จะ Retarget → เน้น Email Nurture แทน |
2. ออกแบบ Loyalty Program ที่คุ้มค่า
หาก Loyalty Program เพิ่ม CLV จาก 2,143 → 3,000 บาท (เพิ่ม 40%) คุณสามารถลงทุน ~300-400 บาท/คน สำหรับ Loyalty Program (เช่น Point System, VIP Tiers, Birthday Rewards) และยังคุ้ม
ตัวอย่าง Loyalty Program ที่เพิ่ม CLV
- Point System ซื้อ 100 บาท = 1 Point → 100 Points = ส่วนลด 50 บาท (เพิ่ม Purchase Frequency)
- VIP Tiers ลูกค้าที่ซื้อ > 5,000 บาท = VIP → Free Shipping + ส่วนลดพิเศษ (เพิ่ม AOV + Retention)
- Birthday Rewards ส่งส่วนลด 15% ในเดือนเกิด (เพิ่ม Purchase Frequency)
- Referral Program แนะนำเพื่อน → รับส่วนลด 10% (ลด CAC + เพิ่ม Retention)
3. Segment ลูกค้าตาม CLV
| Segment | CLV Range | กลยุทธ์ |
|---|---|---|
| VIP (Top 10%) | > 8,000 บาท | Personalized offers, Early access, VIP support |
| Loyal (Top 20-30%) | 4,000-8,000 บาท | Loyalty rewards, Exclusive deals |
| Repeat (50%) | 2,000-4,000 บาท | Email nurture, Retargeting ads |
| One-Time (Bottom 20%) | < 2,000 บาท | Win-back campaign, ไม่ใช้งบโฆษณาเยอะ |
4. เน้นเพิ่ม Retention มากกว่าหา New Customer
การเพิ่ม Retention Rate จาก 30% → 40% (ลด Churn จาก 70% → 60%) จะเพิ่ม CLV ได้ ~17%
CLV (Retention 30%) = (1,500 × 2 × 0.5) ÷ 0.7 = 2,143 บาท
CLV (Retention 40%) = (1,500 × 2 × 0.5) ÷ 0.6 = 2,500 บาท
เพิ่มขึ้น 17%
CLV (Retention 40%) = (1,500 × 2 × 0.5) ÷ 0.6 = 2,500 บาท
เพิ่มขึ้น 17%
วิธีเพิ่ม Retention:
- Email Automation (Post-Purchase Follow-up, Abandoned Cart, Win-back)
- Product Recommendations (Cross-sell, Upsell)
- Customer Support ที่ดี (Live Chat, FAQ, Fast Response)
- Subscription Model (ถ้าเหมาะกับสินค้า)
ปรับ Shopify Store ให้เพิ่ม CLV x2 ด้วย CRO Techniques
ทีม VisionXBrain ช่วยลูกค้า E-commerce เพิ่ม CLV เฉลี่ย 40-60% ด้วย UX/UI Optimization, Personalized Email Automation, และ Loyalty Program Design เราวิเคราะห์ CLV + Cohort Analysis ให้ฟรี
เครื่องมือช่วยคำนวณและติดตาม CLV
| เครื่องมือ | ราคา | คุณสมบัติ |
|---|---|---|
| Shopify Analytics | ฟรี (built-in) | AOV, Returning Customer Rate, Cohort Analysis |
| Google Analytics 4 | ฟรี | Predictive CLV, User Lifetime Value, Cohorts |
| Klaviyo | $45+/เดือน | CLV by Segment, Predictive Analytics, Email Automation |
| Segments.ai | $50+/เดือน | RFM Segmentation, CLV Prediction, Cohort Analysis |
| Lifetimely | $20+/เดือน | CLV Dashboard, Cohort, Profit Analytics (Shopify App) |
| Glew.io | $79+/เดือน | Multi-channel CLV, Cohort, Product Analytics |
คำแนะนำเลือกเครื่องมือ
- เริ่มต้น ใช้ Shopify Analytics + Google Analytics 4 (ฟรี) → เพียงพอสำหรับร้านขนาดเล็ก
- ขนาดกลาง ลงทุน Klaviyo ($45/เดือน) → ได้ทั้ง CLV + Email Automation + Segmentation
- ขนาดใหญ่ ใช้ Segments.ai หรือ Glew.io → Predictive CLV + Multi-channel Analytics
บทความแนะนำ
- คู่มือ Shopify SEO ฉบับสมบูรณ์: ปรับเว็บให้ติดหน้า 1 Google — SEO techniques ที่เพิ่ม Organic Traffic + ลด CAC
- 10 เทคนิค CRO สำหรับ Shopify ที่เพิ่ม Conversion Rate ได้จริง — ปรับ UX/UI ให้เพิ่ม Purchase Frequency + AOV
- ฟีเจอร์ E-commerce ที่ช่วยเพิ่มยอดขายจริง (ไม่ใช่แค่สวย) — Personalization, Recommendation Engine, Loyalty Program
- ติดตั้ง Google Analytics 4 สำหรับ E-commerce อย่างถูกต้อง — วิธีดึง CLV data จาก GA4
ลูกค้าตัดสินใจเร็วขึ้นในไม่กี่วินาที — แค่เปลี่ยน UX ให้ถูกจุด
ก่อนปรับ UX คนเข้าเว็บแล้วออกเลยค่ะ แต่พอรีดีไซน์ใหม่ กลายเป็นจุดที่ปิดการขายได้ดีที่สุดแทน!
คุณสุภาวดี
Marketing Executive, Digital Business
ลูกค้าบอกเลยว่าเว็บใหม่ ทำให้น่าเชื่อถือขึ้นแบบก้าวกระโดด
หลังรีแบรนด์กับ Vision X Brain ยอดขายพุ่ง x3 ภายใน 2 เดือน!
คุณพลอย
Brand Owner | Beauty Industry
210% คืออัตราผู้ใช้ใหม่ที่เพิ่มขึ้นหลังรีดีไซน์ในเดือนแรก
เปลี่ยนเว็บกับ Vision X Brain แค่ไม่กี่วัน ลูกค้าใหม่เริ่มเข้าใจธุรกิจเราทันที
คุณศุภัสรา
Marketing Executive, B2B Tech
ลูกค้าใหม่เพิ่มขึ้น 3X ภาพลักษณ์ดูโปรขึ้นทันที
หลังรีดีไซน์กับ Vision X Brain ลูกค้าระดับองค์กรเริ่มเข้ามาจองงานผ่านเว็บไซต์เอง — ไม่ต้องพึ่งคอนเนคชั่นเหมือนก่อน
คุณณิชาภัทร
Brand Manager | Hospitality & Service
ผู้ใช้งานทดลองเพิ่มขึ้น 210% ภายใน 30 วันแรก
หลังจากเปลี่ยนเว็บไซต์กับ Vision X Brain ผู้ใช้งานกล้ากดทดลองระบบตั้งแต่หน้าแรก — ไม่ต้องตาม โทร หรืออธิบายซ้ำอีก
คุณอลิษา
Business Founder | Tech & Innovation
Recent Blog
ทำไมการปรับปรุงเว็บไซต์ E-commerce ถึงช่วยเพิ่มยอดขายได้ทันที
เว็บของคุณไม่สามารถสร้างยอดขาย? ปรับปรุงเว็บไซต์เพื่อแก้ปัญหานี้ และเรียนรู้วิธีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทันที...
5 เทคนิคออกแบบเว็บไซต์ Startup ที่เพิ่มยอดขาย 2026
เคยรู้สึกไหมว่าเว็บไซต์ของคุณไม่สามารถดึงดูดลูกค้าได้? ลองศึกษา 5 เทคนิคที่ช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงเว็บไซต์ให้ดียิ่งขึ้นและเพิ่มอัตราการแปลงลูกค้าได้อย่างแท้จริง อ่านต่อ...
ทำไมเลือก Webflow Design Development เพื่อเว็บไซต์ที่ใช้งานง่าย?
เคยรู้สึกหงุดหงิดเมื่อเว็บไซต์โหลดช้าใช่ไหม? ปัญหานี้สามารถแก้ไขได้ด้วยการออกแบบที่ถูกต้อง อ่านต่อเพื่อค้นหาวิธีที่คุณจะเปลี่ยนประสบการณ์ผู้ใช้!