當(dāng)公司采用(積極)概率時(shí)，管理者必須解決某些問題。例如，根據(jù)(積極)概率，假定某客戶在決定終止與公司的關(guān)系后將不會(huì)再回到該公司。由于這些被稱為“失去反倒更好”的客戶，這種做法系統(tǒng)地低估了CLV?！翱傆幸环荨钡姆椒梢越鉀Q這一問題，因?yàn)檫@種方法考慮到了經(jīng)過一段暫時(shí)休眠期后客戶有可能重返該公司的情況。在預(yù)測客戶購買頻率時(shí)采用這種方法，管理者可以更好地認(rèn)識(shí)未來的客戶行為。

計(jì)算CLV的一種更高級的模型是建立購買時(shí)間間隔（根據(jù)頻率確定間隔長短）而不是(積極)概率。建立購買時(shí)間間隔，方法是對該客戶的往期購買間隔行為擬合分布，并確定該分布的期望值。采用頻率而不是(積極)概率來解釋客戶為什么在某段時(shí)間停止了與該公司的關(guān)系（如汽車或電腦的購買），以及為什么之后又重返該公司。該模型對客戶購買行為的預(yù)測更加現(xiàn)實(shí)有效，它涉及預(yù)測介入計(jì)算CLV的三個(gè)參數(shù)：

● 未來客戶行為（頻率）；

● 未來營銷成本（MC）；

● 每位客戶的總邊際貢獻(xiàn)（GC）。

這里采用的預(yù)測未來客戶行為的方法預(yù)測的是鑒于客戶往期購買的購買頻率。這個(gè)模型是以如下假設(shè)為基礎(chǔ)的，即客戶在終止關(guān)系之前，最有可能降低其購買頻率或有一段很長的休眠期。這一假設(shè)的依據(jù)是：購買頻率的下降要么是由于客戶忠誠于不同的公司造成的，要么是由于客戶因需求減少或產(chǎn)品過時(shí)而終止購買某一產(chǎn)品造成的。在這個(gè)框架中，CLV的測量是通過預(yù)測一段合理期間內(nèi)的購買模式（購買頻率）得到的。這一期間（客戶生命周期）因行業(yè)的不同而有所差別。例如，在通常情況下，汽車制造商可能預(yù)期客戶每5~7年進(jìn)行一次購買，而電腦制造商可能預(yù)期客戶每1~2 年進(jìn)行一次購買。在固定期間而不是永久期間內(nèi)，預(yù)測客戶的購買模式時(shí)不能掉以輕心，這是因?yàn)椋?/p>

● 夜長夢多。在長時(shí)期內(nèi)，客戶的需求會(huì)發(fā)生變化，他們在家庭生命周期中的地位會(huì)發(fā)生變化，可能會(huì)更換工作，因此他們可能會(huì)有不同的要求。

● 產(chǎn)品供應(yīng)由于技術(shù)進(jìn)步而不斷變化，并且要以客戶的需求為根本。

● CLV預(yù)測需要根據(jù)滾動(dòng)時(shí)域獲得更新以適應(yīng)環(huán)境因素的變化。

根據(jù)邊際貢獻(xiàn)、購買頻率以及可變營銷成本的預(yù)測，可以計(jì)算出CLV函數(shù)。在其中一項(xiàng)研究中，B2B模式下某公司的客戶購買頻率模型（頻率）的驅(qū)動(dòng)因素如下：

● 產(chǎn)品購買更新的數(shù)量；

● 客戶的交叉購買行為（對于所有產(chǎn)品類別）；

● 由客戶發(fā)起的接觸占總接觸次數(shù)的比例（由客戶發(fā)起的和由供應(yīng)商發(fā)起的）；

● 產(chǎn)品退貨行為；

● 基于網(wǎng)絡(luò)的接觸頻率；

● 公司接觸客戶的頻率（親身拜訪、直接郵寄以及電話）；

● 兩次客戶接觸之間的平均時(shí)間間隔。

同樣，總邊際貢獻(xiàn)（GC）模型的驅(qū)動(dòng)因素可列舉如下：

● 上一年的客戶邊際貢獻(xiàn)；

● 利用所有渠道與客戶接觸的總次數(shù)；

● 購買所有產(chǎn)品類別的總量。

以下兩種方法可以用來預(yù)測未來營銷成本(MCi,l,m)：

● 第一種方法：如果客戶層面的營銷成本在幾年內(nèi)變化不大，則假設(shè)過去成本將持續(xù)到未來。

● 第二種方法：將未來營銷成本看作當(dāng)前購買行為和當(dāng)前營銷成本的函數(shù)。

根據(jù)從這些模型中得出的數(shù)據(jù)可以計(jì)算客戶終身價(jià)值