用途：把原始订单数据转化为关于购买模式、生命周期阶段与流失风险的洞察，识别忠诚客户、风险客户，以及带来高长期价值的获客渠道。
主要能力：RFM评分与分群、同期群留存分析、购买频率分布、流失（风险）客户识别、按获客渠道拆分CLV、客户健康看板。
使用方式：先按平台选工具。Shopify可用Klaviyo加内置客户细分，进阶用Lifetimely或Triple Whale；WooCommerce用Metorik，邮件用Klaviyo for WooCommerce；BigCommerce用Klaviyo加Glew.io；需要深度建模时导出到Google Looker Studio加BigQuery（经Fivetran）做SQL分析。
Shopify内置细分在Customers → Segments，可用查询编辑器写条件，如number_of_orders >= 3、days_since_last_order > 90、total_spent > 500，并可导出CSV或同步到Klaviyo。Klaviyo按Recency、Frequency、Monetary建RFM细分并触发挽回或VIP流程。Lifetimely的Cohorts看月度留存矩阵，Channels比较各渠道12个月LTV。Metorik在Customers筛选、Reports → Customer Cohorts看留存、Segments保存分群。BigCommerce用Customer Groups、Glew.io与Klaviyo。
购买频率与留存：导出订单CSV或Google Sheet统计1次、2–3次、4次以上订单占比；第二购买率（首购后90天内复购比例）是长期CLV最重要的先行指标。留存参考：第1个月15%/25%/40%+，第3个月10%/20%/35%+，第12个月5%/15%/30%+。
风险客户与动作：常见定义为曾多次购买但超过典型间隔未下单，如number_of_orders > 1 AND days_since_last_order > 90。按分群行动：冠军客户邀VIP与新品优先；忠诚但转冷发个性化挽回邮件；风险客户走提醒→小激励→最终优惠序列；一次性买家做二次购买活动；流失客户低成本再激活，无响应则抑制发送以降本。
最佳实践：每月跑RFM；跟踪第二购买率；按获客渠道拆分CLV；为分群迁移设告警；季节性买家单独打标。
限制与注意：资料未提供具体价格、平台版本要求或效果保证；RFM在促销后易失真，建议用滚动90天窗口；渠道CLV用首次触点归因；同期群第6个月后为0%需检查是否过滤了数据不足的群；分群人数与邮件列表人数可能不一致（订阅同意差异）；挽回前需先同步订单数据避免误发。相关技能：@customer-segmentation、@attribution-modeling、@sales-reporting-dashboard、@ab-testing-ecommerce、@unit-economics-tracking。