获客成本计算器

输入营销/销售投入和同期新增客户数,按同一归因口径算出获客成本 CAC;再填 LTV 与月均毛利,可同时查看 LTV∶CAC、单客净贡献和回本周期。

同期投入的广告、渠道、内容、活动等营销费用总和。可 0,但与销售费用之和需大于 0。

销售团队工资提成、差旅、CRM/工具等获客相关支出;纯投放可留 0。营销 + 销售 = 总获客投入。

这段投入带来的新增(获取)客户数,与费用取同一时间段口径。以「人」计,需为大于 0 的整数。

勾选后填 LTV(单客一生带来的毛利/利润),额外算出 LTV∶CAC 比值、每客户净贡献与 3∶1 经验参考线。

勾选后填每客户每月带来的毛利(月 ARPU × 毛利率),算出「多少个月收回 CAC」。

获客成本 CAC(每获取一个客户的成本)
¥500.00
总获客投入¥100,000.00
新增客户数200

CAC = 总获客投入 ÷ 新增客户数 = 100,000 ÷ 200 = 500 元/人。 勾选「填 LTV」可对比客户价值,判断这笔获客成本是否划算。

怎么用

  1. 填写营销费用填这段时间投入的营销费用总和——广告费、渠道推广、内容制作、活动赞助、达人佣金等都算进去。可以填 0,但要和销售费用之和大于 0。费用要和新增客户取同一时间段、同一归因窗口。
  2. 填写销售费用(选填)有销售团队的填上销售相关支出:销售工资提成、差旅、CRM/销售工具费等。营销 + 销售 = 总获客投入,也就是 CAC 的分子。纯线上投放没有销售团队可留 0。
  3. 填写同期新增客户数填这段投入实际带来的新增(获取)客户数,作为分母,需大于 0 且为整数。注意用「新客户」而非全部订单或全部用户,且时间段要和费用对齐,避免把老客户复购也算成获客。
  4. 选填 LTV 与月均毛利做判断只看 CAC 只能说明获客贵不贵。勾选「填 LTV」输入客户生命周期价值,算出 LTV∶CAC 比值(业界常用 3∶1 经验参考线)与每客户净贡献;勾选「月均毛利」还能算出多少个月收回 CAC。

核心要点

获客成本 CAC 衡量「获取一个客户平均要花多少钱」,适合复盘投放、渠道和销售投入,通常要和 LTV、回本周期一起看。

  • CAC= 总获客投入 ÷ 新增客户数;费用与客户数要取同一时间段和归因窗口。
  • LTV∶CAC 比值= 客户生命周期价值 ÷ CAC,业界常用 3∶1 作为「较健康」的经验参考线(非硬性标准)。
  • 每客户净贡献= LTV − CAC,为正才说明这类客户长期能覆盖获客成本。
  • 回本周期= CAC ÷ 每客户月均毛利,看几个月收回获客成本。
  • 算例:营销 10 万、新增 200 客户 → CAC 500 元;LTV 2000 时 LTV∶CAC = 4∶1、净贡献 1500 元;月均毛利 100 元时回本 5 个月。
  • 判断框架:先统一费用和新客口径,再看 LTV∶CAC 是否接近经验线,随后用回本周期和现金流决定是否继续放大。
  • 边界提醒:3∶1 是软参考;接近临界值时,把展示比值视为约数,并回到原始 LTV、CAC、退款和复购数据复核。

原理与公式

获客成本(CAC,Customer Acquisition Cost)
总获客投入 = 营销费用 + 销售费用
CAC = 总获客投入 ÷ 同期新增客户数

衡量平均获取一个客户的代价。口径可从「仅广告花费」到「营销 + 销售全成本」,越全越接近真实获客代价;关键是长期用同一口径,分子分母取同一时间段。

LTV∶CAC 比值(判断获客是否划算)
LTV∶CAC = 客户生命周期价值 ÷ CAC
每客户净贡献 = LTV − CAC

3∶1 主要来自 SaaS/订阅业务的经验总结:低于 1 是赔本获客,接近 3 通常视为较健康,远高于 3 有时反而说明投入偏保守、增长过于谨慎。它是经验参考线而非硬性标准——电商、教育、金融等不同行业的毛利率、回本周期、复购频次与退款率差异很大,应结合自身毛利与现金流一并判断,不要只盯着这一个比值。

回本周期(Payback Period)
回本周期(月)= CAC ÷ 每客户月均毛利
用毛利(月 ARPU × 毛利率)而非营收,才是真实收回获客成本的时间。

算例:某月营销投入 100000 元、销售投入 0、新增客户 200 → CAC = 100000 ÷ 200 = 500 元/人。 若客户 LTV = 2000 元:LTV∶CAC = 2000 ÷ 500 = 4∶1(≥ 3,达到经验参考线),每客户净贡献 = 2000 − 500 = 1500 元。 若每客户月均毛利 100 元:回本周期 = 500 ÷ 100 = 5 个月。

提醒:CPA(每次转化成本)≠ CAC——一次转化不等于一个有效付费客户,CAC 通常高于同期 CPA。

金额采用高精度十进制计算避免浮点误差,金额四舍五入到分,比值与回本月数保留两位小数。

常见问题

获客成本 CAC 怎么算?公式是什么?
CAC(Customer Acquisition Cost,客户获取成本)= 一段时间的总获客投入 ÷ 同期新增客户数。总获客投入通常包含营销费用(广告、渠道、内容、活动等)和销售费用(销售团队工资提成、差旅、销售工具等)。例如一个月花了 10 万元营销、新增 200 个客户,CAC = 100000 ÷ 200 = 500 元/人。分子和分母务必取同一时间段。
CAC 的成本要算哪些?只算广告费吗?
口径可粗可细。粗略口径只算媒体广告花费(相当于单次获客的广告成本);更完整的「全成本 CAC」会把营销和销售的相关支出都计入:广告与渠道费、内容与素材制作、活动与赞助、达人/分销佣金、营销和销售人员工资提成、CRM 与营销工具订阅费等,再除以新增客户数。口径越全,CAC 越接近真实获客代价。关键是长期用同一口径,才能横向、纵向比较。
归因窗口和新增客户口径怎么选?
归因窗口要和你的业务成交周期匹配:短链路电商可能看点击后 1–7 天,SaaS 或高客单服务可能看 30 天甚至更长。新增客户口径也要先定清楚,是注册、留资、首单付费,还是扣除退款后的有效付费客户。口径不同,CAC 会差很多;做渠道对比时,费用、客户数、LTV 和回本周期都要使用同一套归因规则。
LTV∶CAC 比值多少算健康?为什么常说 3∶1?
LTV∶CAC = 客户生命周期价值 ÷ 获客成本,衡量「获来的客户值不值这份获客钱」。业界(尤其 SaaS/订阅)常引用 3∶1 作为经验参考线:低于 1∶1 基本是赔本获客;接近 3∶1 通常被视为较健康;远高于(如 5∶1 以上)有时反而说明投入不足、增长偏保守。这只是常见经验值、不是硬性标准,实际要结合毛利率、回本周期、复购、退款和行业阶段判断。接近 3∶1 临界时,把页面提示当作约数,回到原始 LTV 与 CAC 再核对。
CAC 回本周期(Payback Period)怎么算?
回本周期 = CAC ÷ 每客户月均毛利,表示要几个月才能靠客户贡献的毛利收回这次获客花的钱。例如 CAC 500 元、每个客户平均每月贡献 100 元毛利,回本周期 = 500 ÷ 100 = 5 个月。回本越快,现金流压力越小、越能加速再投入。注意分子用的是毛利(月 ARPU × 毛利率)而不是营收,否则会低估真实回本时间。
CAC 和 CPA、单次转化成本有什么区别?
CPA(Cost Per Action/Acquisition)通常指广告口径下每完成一次目标动作(注册、下单、留资等)的成本,分母是「转化次数」;CAC 更偏经营口径,分子是全部营销+销售投入、分母是「真正获取到的付费/有效客户数」,一次转化不等于一个客户(可能有重复、未付费或退款)。简单说 CPA 更靠近渠道投放指标,CAC 更靠近生意的单客获客代价,CAC 往往高于同期 CPA。
怎么降低获客成本 CAC?
从公式看两条路:降低分子(总获客投入)或提高分母(新增客户数/转化效率)。常见做法有:优化投放定向与素材、提高落地页与转化漏斗的转化率、做内容/SEO/私域等低边际成本的自然流量、老带新与转介绍、提升留存与复购摊薄单客成本等。CAC 要和 LTV、回本周期一起看——只压 CAC 可能牺牲客户质量与 LTV,反而拉低 LTV∶CAC。本工具只做纯数学测算,不构成投放或经营建议。

来源与更新

获客成本(CAC)、LTV∶CAC 比值、回本周期均按数字营销与财务通用定义计算 (CAC = 总获客投入 ÷ 新增客户数、LTV∶CAC = LTV ÷ CAC、回本周期 = CAC ÷ 每月毛利), 为纯数学公式、无时效政策参数,无需登记政策日历。3∶1 为业界常见经验参考线(非硬性标准); 费用、客户数、LTV、毛利的具体口径(含哪些成本、如何界定新客、归因窗口、是否扣退款)请以你的广告后台、CRM 与财务实际设置为准。资料核对日期:2026-07-14。

定义与口径参考:Corporate Finance Institute — Customer Acquisition Cost(CAC)定义For Entrepreneurs — SaaS Metrics 2.0(LTV∶CAC 与回本周期经验值)。CAC、LTV∶CAC、3∶1 均为经营指标的通用经验口径,并非官方强制标准; 以上为定义与经验值参考,实际数据以你的广告后台、CRM 与财务统计为准。

最近更新:2026-07-14

本工具按获客成本(CAC)与 LTV∶CAC 的通用定义做纯数学计算,结果仅供投放/经营测算参考,不构成投放或投资建议。费用、客户数、LTV、毛利的口径请以你的广告后台、CRM 与财务实际数据为准;3∶1 为业界常见经验参考线,非硬性标准。