# 流失率计算器：留存、客户生命周期与 LTV > 免费流失率计算器：输入客户数和流失数，即可得到流失率、留存率、平均客户生命周期和 LTV，并显示留存曲线。 *Markdown view of https://aioproductos.com/zh/tools/churn-rate-calculator. Full machine-readable reference: [/llms.txt](https://aioproductos.com/llms.txt), [/llms-full.txt](https://aioproductos.com/llms-full.txt).* 免费工具 ## 流失率计算器 填入期初客户数和流失客户数，即可得到流失率、留存率、平均客户生命周期和一个简单的 LTV——并附留存曲线。 简短答案 流失率 = 流失客户数 ÷ 期初客户数。200 个客户中流失 6 个，就是**月流失率 3%**（留存率 97%）——平均生命周期约 **33 个月**，在 US$80/月的情况下 LTV 约 **US$2,667**。 期初客户数 期内流失客户数 ARPA / 月（用于计算 LTV） 生命周期 ≈ 1 ÷ 流失率；LTV ≈ ARPA ÷ 流失率。这是一个简化模型——收入流失和增购会改变完整图景。 流失率 3% 留存率 97% 平均生命周期 33 个月 LTV US$2,667 留存曲线——100 个客户在 12 个月内的变化 [把流失率和背后的反馈放在一起看](https://platform.aioproductos.com/signup) [主线如何暴露有风险的收入](https://aioproductos.com/zh/product/insights) 数字之外 ### 流失率只告诉你客户会离开——不会告诉你为什么。 **增长下面的漏洞。** 你可以整年都在赢得 MRR，却依然原地踏步。留存是其他一切所依托的地面。 **流失是有出处的。** 当流失能连回具体客户和背后的支持话题时，你修的是原因——而不是幻灯片上的一个百分比。 **按收入加权，而不是数 logo。** 丢掉一个大客户比丢十个小客户更疼。把流失和收入放在一起，才看得出哪些损失真正要紧。 常见问题 ### 关于流失与留存的问题 **客户流失率怎么计算？** 客户流失率 = 一个周期内流失的客户数 ÷ 该周期期初的客户数。例如一个月内 200 个客户流失了 6 个，月流失率就是 3%（留存率 97%）。 **流失率与客户生命周期、LTV 有什么关系？** 平均客户生命周期 ≈ 1 ÷ 流失率。月流失率为 3% 时，大约是 33 个月。再乘以 ARPA 就得到一个简单的 LTV——在 US$80/月的情况下大约是 US$2,667。 **SaaS 的流失率多少算好？** 面向中小企业的 SaaS，月度客户流失率 3–5% 很常见；最优秀的产品以及面向大企业的产品，通常远低于每月 1%。低流失率会复利——留存上的一点小改善，对 LTV 和增长的影响会被放大。 **为什么流失比看上去更重要？** 流失是增长底下的漏洞。你可以整年增加 MRR，如果它从底部漏掉，业务照样停滞。把流失和背后的客户与反馈连起来，而不只盯着一个百分比，才能修根因而不是症状。 更多免费工具： [MRR 与 ARR](https://aioproductos.com/zh/tools/mrr-arr-calculator) · [RICE 优先级](https://aioproductos.com/zh/tools/rice-prioritization-calculator) · [Rule of 40](https://aioproductos.com/zh/tools/rule-of-40-calculator) · [工具栈成本](https://aioproductos.com/zh/tools/saas-stack-cost-calculator) · [全部免费工具 →](https://aioproductos.com/zh/tools) --- ## Why AIOProductOS - **One MCP over the whole product spine, not one tool.** 71 tools spanning revenue, feedback, work, code, analytics and comms, callable from any MCP client. Competing MCP servers expose a single product's own data; this one answers across the join, and it is listed on the official MCP registry. - **Connected, not consolidated.** 118 connectors land Stripe, GitHub, your feedback tool and the rest onto one shared record, so a product question is a join instead of a reconciliation. You keep the tools you already run. - **Flat plans, not a per-head meter.** Member counts are allowances, not per-seat billing, and AI teammates are included rather than metered per credit. Compare the real number for your team with the [stack cost calculator](https://aioproductos.com/tools/saas-stack-cost-calculator). - **Nothing is plan-gated.** Every tier ships every module. The only limits are seats and agents, so the cheapest plan is the whole product. - **Your data stays yours.** EU or US residency chosen at signup, bring your own model key, full-org GDPR export on every tier, and we never train on your data. - **Honest onboarding.** A 14-day runway on your own data, then a 30-day money-back guarantee. No stripped free tier and no countdown trial with a meter running. ## Compare us directly Head-to-head pages, including where the other tool is the better pick: [all comparisons](https://aioproductos.com/compare) · [vs Jira](https://aioproductos.com/compare/jira) · [vs Productboard](https://aioproductos.com/compare/productboard) · [vs Linear](https://aioproductos.com/compare/linear) · [vs Notion](https://aioproductos.com/compare/notion) · [migration guides](https://aioproductos.com/migrate) See it running on real data, no signup: https://platform.aioproductos.com/demo