Jak na LTV analýzu — plán projektu
5 fází od zadání po akční doporučení
1
Datový brief
Definice potřebných dat, formátů a rozsahu
Společně
2
Export dat
Objednávky, produkty, zákazníci z WooCommerce + ad spend
Klient / vývojář
3
Zpracování a výpočet
Kohorty, retention, kumulativní revenue, LTV per segment
My
4
Analýza a insights
LTV:CAC poměr, segmentace, identifikace příležitostí
My
5
Doporučení
Kam investovat, co optimalizovat, jaké cíle nastavit
Společně
🏠
Celý e-shop
Celkový LTV zákazníka GSklub — baseline pro vše ostatní
📚
Produktová kategorie
Prostata, klouby, játra, menopauza — LTV podle první kategorie
💊
Konkrétní produkt
RED3 vs. Merilin vs. Kamzík — který první produkt vede k nejvyššímu LTV
📢
Akviziční kanál
Google Ads vs. Meta vs. organik vs. e-mail — odkud chodí nejcennější zákazníci
🛒
Velikost prvního košíku
Low vs. high AOV — koreluje vstupní košík s dlouhodobou hodnotou?
Customer Lifetime Value (LTV) je celková hodnota, kterou zákazník přinese za celou dobu, co u nás nakupuje. U e-shopu s doplňky stravy, kde se produkty pravidelně spotřebovávají, je LTV klíčová metrika — říká nám, kolik si můžeme dovolit investovat do získání nového zákazníka a zároveň odhaluje, které segmenty zákazníků jsou nejcennější.
💰
Reálná hodnota zákazníka
Kolik přinese celkem?
Ne první nákup, ale součet všech objednávek za celý „život" zákazníka u GSklub
📈
Limit investice do akvizice
Kolik investovat?
Pokud LTV = 2 000 Kč, můžeme do akvizice investovat max ~660 Kč (poměr 3:1) a zůstat profitabilní
🎯
Segmentace zákazníků
Kdo je nejcennější?
LTV podle kanálu, prvního produktu a kategorie — kam soustředit budget
Export všech objednávek z WooCommerce — základ pro celý výpočet LTV.
- ID objednávky — unikátní identifikátor
- ID zákazníka / e-mail — propojení objednávek jednoho člověka
- Datum objednávky — kohortní analýza
- Hodnota (s DPH i bez) — revenue výpočet
- Stav objednávky — filtr jen dokončených
- Kupón / sleva — vliv promo na retention
- Doprava + cena — čistý revenue
Detail položek v každé objednávce — pro segmentaci LTV podle produktů.
- ID objednávky — propojení s transakcí
- Název / SKU produktu — identifikace produktu
- Kategorie — prostata, klouby, játra, menopauza…
- Počet kusů — objem nákupu
- Cena za kus / celkem — revenue na úrovni produktu
Základní profil zákazníka — pro rozlišení registrovaných vs. guest.
- ID zákazníka — propojení s objednávkami
- Datum registrace — kdy se poprvé objevil
- Typ zákazníka — registrovaný vs. guest checkout
- Newsletter souhlas — korelace e-mail vs. retention
Náklady na akvizici — pro výpočet LTV:CAC poměru a profitability kanálů.
- Google Ads — spend + konverze / měsíc
- Meta Ads — spend + konverze / měsíc
- Sklik — spend + konverze / měsíc
- Ostatní kanály — affiliate, influenceři, tisk…
Export z e-mail platformy — pro predikci churnu a korelaci s retencí.
- E-mail kontaktu — propojení se zákazníkem
- Datum přihlášení — délka vztahu
- Datum odhlášení — indikátor churnu
- Open rate / click rate — engagement = predikce nákupu
Ideální rozsah dat: 24+ měsíců
Pro smysluplnou kohortní analýzu potřebujeme vidět celý životní cyklus zákazníka. Minimum je 12 měsíců, ideálně vše, co v systému je. U doplňků stravy s 3měsíčními baleními potřebujeme alespoň 4–6 nákupních cyklů.
Formát dat: CSV nebo Excel export z WooCommerce
Nejjednodušší cesta — standardní WooCommerce export objednávek (případně přes plugin jako WP All Export). Data 1–3 mohou jít v jednom souboru, pokud obsahují všechny sloupce.
1
Zákaznické kohorty
Zákazníky seskupíme podle měsíce prvního nákupu. Např. kohorta „leden 2025" = všichni, kdo poprvé nakoupili v lednu 2025.
Každá kohorta se pak sleduje nezávisle — jak se vyvíjí v čase, kolik z nich se vrátí, kolik utratí.
Výstup: kohorty po měsících
2
Retention křivka
Pro každou kohortu sledujeme, kolik % zákazníků nakoupí znovu v daném časovém okně.
Sledovaná okna: 30 dnů, 60 dnů, 90 dnů (typický repurchase cyklus u 3měsíčních balení), 180 dnů, 365 dnů.
Výstup: retention heatmapa
3
Kumulativní revenue
Pro každou kohortu počítáme průměrný kumulativní revenue na zákazníka v čase.
Měsíc 0: průměrný první košík (AOV). Měsíc 3: AOV + opakované nákupy. Měsíc 6, 12, 18, 24… — křivka roste s každým opakovaným nákupem.
Výstup: LTV křivka v čase
4
LTV výpočet
Použijeme kohortní e-commerce model — skutečný revenue dělený počtem zákazníků v kohortě.
Pro mladší kohorty, kde ještě nemáme plná data, použijeme predikci na základě retention křivky starších kohort.
Výstup: LTV v Kč per zákazník
5
Segmentace
LTV napočítáme zvlášť pro klíčové segmenty — odhalíme, kde je zákazník nejcennější.
Podle akvizičního kanálu (Google vs. Meta vs. organik), prvního produktu (RED3 vs. Merilin vs. Kamzík), produktové kategorie a velikosti prvního košíku.
Výstup: LTV per segment
6
LTV:CAC poměr
Porovnáme LTV s náklady na akvizici (CAC) — klíčový ukazatel profitability.
CAC = marketingové náklady kanálu / počet nových zákazníků z kanálu. Cíl: LTV:CAC alespoň 3:1.
Výstup: profitabilita per kanál
Benchmark: LTV:CAC poměr
Jak interpretovat výsledek
| Poměr |
Hodnocení |
Co to znamená |
| < 1:1 |
Ztrátové |
Platíme víc za zákazníka, než přinese. Nutná okamžitá akce. |
| 1:1 – 3:1 |
Hraniční |
Záleží na marži a cash flow. Prostor pro optimalizaci. |
| 3:1 a více |
Zdravé |
Dobrý poměr — můžeme bezpečně škálovat akvizici. |
| 5:1 a více |
Prostor pro růst |
Možná podfinancováno — prostor investovat více do akvizice. |
Proč je to důležité právě u GSklub?
Doplňky stravy jsou typický repeat business — 3měsíční balení znamená přirozený repurchase cyklus. Zákazník, který nakoupí jednou za 572 Kč (RED3), může za 2 roky přinést násobně více. Bez LTV analýzy optimalizujeme kampaně jen na první nákup a nevíme, jestli investujeme do správných kanálů a produktů.
