LTV / CLV (celoživotní hodnota zákazníka)
Aktualizováno 22. 9. 2026
LTV (Lifetime Value), také CLV (Customer Lifetime Value), je hodnota, kterou e-shopu přinese jeden zákazník za celou dobu vztahu. Ukazuje, kolik si můžete dovolit zaplatit za jeho získání.
Rychlá fakta
- Typ
- zákaznická a finanční metrika e-commerce
- Cena
- zdarma — jde o metriku; počítá se z dat e-shopu, CRM nebo analytiky
- Základní vzorec
- LTV = průměrná objednávka × počet nákupů za rok × doba vztahu v letech × hrubá marže
- Časová náročnost zavedení
- orientačně dny (historický výpočet z exportu objednávek) až týdny (kohortní reporting, prediktivní model)
- Náročnost zavedení
- střední — potřebujete čistá data objednávek s ID zákazníka a aspoň rok historie
- Vhodné pro
- e-shopy s opakovaným nákupem: kosmetika, krmivo, drogerie, spotřební zboží, předplatné
Co to je
LTV (Lifetime Value) nebo CLV (Customer Lifetime Value) vyjadřuje, kolik vám zákazník přinese za celou dobu, kdy u vás nakupuje. Oba pojmy se používají zaměnitelně. Důležitější je rozlišit, jestli počítáte s tržbami, nebo s hrubým ziskem. Pro rozhodování o marketingu dává smysl zisková varianta.
LTV je protiváha k CAC — ceně za získání zákazníka. Teprve jejich poměr ukáže, jestli akvizice vydělává.
Jak to funguje
Základní (historický) výpočet
LTV = průměrná hodnota objednávky × počet objednávek za rok × průměrná doba vztahu (roky) × hrubá marže
Modelový výpočet (ilustrativní čísla):
| Položka | Hodnota |
|---|---|
| Průměrná objednávka bez DPH | 1 200 Kč |
| Objednávek na zákazníka za rok | 2,5 |
| Průměrná doba vztahu | 2 roky |
| Tržby na zákazníka | 1 200 × 2,5 × 2 = 6 000 Kč |
| Hrubá marže | 35 % |
| Zisková LTV | 6 000 × 0,35 = 2 100 Kč |
Varianta s retencí: LTV = roční hrubý zisk na zákazníka × r / (1 + d − r), kde r je roční míra retence a d diskontní sazba. Hodí se, když znáte retenci, ale ne průměrnou délku vztahu.
Historické vs. prediktivní LTV
- Historické LTV počítá z toho, co zákazníci už utratili. Je přesné pro minulost, ale nové zákazníky neodhadne.
- Prediktivní LTV odhaduje budoucí hodnotu podle chování (první objednávka, kategorie, kanál, frekvence). GA4 nabízí prediktivní metriky jako pravděpodobnost nákupu nebo predikci tržeb na 28 dní. Vyžaduje ale dost dat: za posledních 28 dní aspoň 1 000 vracejících se uživatelů, kteří nakoupili, a 1 000, kteří ne. Menší e-shopy proto obvykle stavějí na vlastních datech z e-shopu a CRM. Víc v článku Prediktivní modelování LTV pro PPC targeting.
Kohorty a retence
Průměrné LTV přes všechny zákazníky zakrývá rozdíly. Spolehlivější je kohortní pohled: zákazníky seskupíte podle měsíce prvního nákupu a sledujete, kolik z nich nakoupilo znovu a kolik utratili po 3, 6 a 12 měsících. Uvidíte, jestli se retence zlepšuje, a můžete porovnat kanály (např. zákazníci z PPC vs. z e-mailu). Metriky retence rozebíráme v článku Retence zákazníků: metriky a taktiky.
Poměr LTV:CAC
LTV:CAC = zisková LTV / náklady na získání zákazníka
Často se uvádí orientační pravidlo, že zdravý poměr je kolem 3:1. Berte ho jako heuristiku, ne normu. Záleží na tom, jak rychle se vám CAC vrátí a kolik hotovosti na růst máte. Při LTV 2 100 Kč z příkladu výše by poměr 3:1 znamenal CAC kolem 700 Kč.
Na co si dát pozor
- Tržby místo zisku. LTV z obratu nadhodnotí, kolik můžete dát do akvizice.
- Krátká historie. U mladého e-shopu je „doba vztahu" jen odhad. Počítejte konzervativně, třeba s LTV za 12 měsíců.
- Hosté a duplicity. Bez spolehlivého ID zákazníka (e-mail, účet) se jeden člověk rozpadne na několik zákazníků a LTV vyjde nižší.
- Atribuce kanálů. Přiřazení LTV ke kanálu závisí na atribučním modelu.
Využití v PPC
Google Ads umí v cíli akvizice nových zákazníků přidat k první objednávce nového zákazníka hodnotu navíc. Google doporučuje odvodit ji právě z očekávané celoživotní hodnoty. Kampaně pak mohou nabízet víc za nové zákazníky než za stávající. Spolu s ROAS a POAS tak řídíte nejen první nákup, ale i hodnotu vztahu. Kompletní postup výpočtu najdete v článku Customer lifetime value: jak ji počítat a zvyšovat.
Jak to řešíme v Převeďshopu
Z exportu objednávek spočítáme historické LTV a kohortní retenci, ideálně podle kanálu prvního nákupu. Na datech pracuje tým UX, analytika a podpora. Výsledek pak používáme dvakrát: v PPC kampaních pro nastavení hodnoty nového zákazníka a cílů podle LTV:CAC a v e-mailingu pro automatizace, které zvyšují druhý a další nákup.