个体层面的方法
正如前面所提到的，在个体层面上，CLV的计算是作为某客户在与公司的整个关系期内累计现金流的总额（使用加权平均资本成本进行贴现），它是一个函数，可以预计边际贡献、客户继续与公司保持关系的倾向程度，以及如何将营销资源分配给客户。
对CLV的计算包括确定未来边际贡献和未来成本，这两者要根据资金的时间价值进行调整。下面将介绍边际贡献和未来成本的计算，我们将探讨计算CLV时所需的条件。
(积极)概率
为了计算客户在非契约模式下的未来贡献，公司需要知道客户是否可能在未来时段内继续积极地保持与公司的关系。在这一情况下，就要使用(积极)概率，它指的是客户在以后时段间内保持积极关系的概率。计算在个体层面的概率对计算个体层面的CLV至关重要，因为每位客户的购买形式可能不同，不积极的时期也可能不同。
在图3—2中，星号标记显示的是客户的购买情况，因此，客户1和客户2在第12个月的(积极)概率就是：
客户1在第12个月的(积极)概率=（8/12）4=，其中n=4
客户2在第12个月的(积极)概率=（8/12）2=，其中n=2
在前面的例子中，一位客户在前8个月购买了4次，而后4个月没有任何购买行为；另一位客户在8个月的同一时期只购买了2次。比较两个人在第12个月的购买概率，前者要比后者低。这是因为，可以看出，客户1每两个月进行一次购买，而第10个月和第12个月却没有进行购买，因而没有保持他的购买频率。尽管客户2的总购买数量少，但他每6个月购买1次，且没有错过任何购买时机，这意味着客户2的未来积极性更高，因此他的(积极)概率更高。
使用这一方法计算(积极)概率时，存在局限性。首先，这一模型只适用于在某时段内客户的SOW值固定的情况，因此，客户早期购买的次数越多，未来时段购买的次数就越少。其次，该模型对高频率购买是不利的，因为任何分数的幂值（购买频率）越高，得到的概率就会越低。如果关注的是对预期购买间隔时间的设定，则可放宽对这些局限性的要求。
平均每月总贡献
用公司在一位客户身上的平均每月所得收入减去所售商品的平均成本，就可以得到平均总边际贡献（AMGC）。这一计算基于客户的往期购买情况，并适用于所有客户（i）及估算终身价值的时段（t）。为了得到未来贡献的现值，客户的平均总边际贡献要按时段量（n）及折现率（d）进行调整。
净现值（NPV）
预期总贡献（EGC）的净现值（NPV）的计算方法是，用客户在n时段的(积极)概率乘以经过贴现调整后的所有客户的平均总边际贡献，将所得的乘积在所有未来时段（T）的数值加总。
下面的案例研究显示的是个体层面上的净现值。
案例研究
以在前面章节中提到的ABC运动服公司的两位客户的消费模式为例。参考表3—6，在为期5个月的期间内（1—5月）两位客户的消费模式，客户1的AMGC计算方法如下：
AMGC1=(200+50+80+100+200)/5=126
使用式(3—8)，对以下3个月（1月、7月和8月）客户表现积极的概率进行计算，计算结果见表3—9。
根据表3—8和表3—9中的数据，客户1在6月、7月和8月的预期总贡献的净现值可用如下方法计算。假设每年的贴现率为15%，每月的贴现率为。
预期总贡献的净现值1=040×126/+×126/+×126/(美元)
计算CLV
为了计算客户的终身价值，需要从客户的预期总贡献的净现值中减去在未来时段产生的获得成本（A）和营销成本（M）。未来时段的营销成本应该按照适当的贴现率（d）进行贴现以得到这些成本的现值，然后用预期总贡献的净现值减去经过贴现之后的营销成本(M)和获得成本（A），得出客户的CLV。
计算CLV的条件
确定CLV预测的成本和未来边际贡献的条件如下：
■ 营销成本（M）营销成本指的是那些为客户账户提供服务、增加如忠诚度或飞行常客计划等现有关系的价值，以及试图赢回流失客户的计划的成本。一般而言，它包括开发成本和维系成本。这些成本主要是由通过如直接邮寄、电子邮件，以及面对面的互动等多种沟通渠道进行营销而产生的成本构成的。如果公司确定了接触的渠道、接触的次数，以及接触每位客户所涉及的成本，营销成本的计算就易如反掌了。计算营销成本有助于公司开发针对客户的特定沟通策略。
■ 贴现率（d）因为货币价值不是随着时间的变化而恒久不变的，而且因为今天所得到的货币比未来期间将得到的货币更有价值，所以总贡献和营销成本必须经过贴现来获取当前的货币价值。方法是，将某一期间的现金流除以(1+d)t，这里的d为贴现率。贴现率（d）取决于一般利率，并且通常与短期国库券或银行支付给储蓄账户的利率有关。根据各公司不同的资本成本，其贴现率也有所不同。
■ 时段（t）未来时期的长度指的是客户的自然生命周期。在考虑一次购销（如住房）和定期采购（如食品）时，“生命周期”一词具有不同的含义。还有一个重要的方面，即制定营销决策时对持续期的评估。对大多数公司而言，期待客户多年（t）后再回归本公司是合理的，然而，没有严格的准则来决定t的值。例如，日用品直接营销商可能认为4年的时间跨度是最大值了，而对于其他公司，在开发营销决策时认定的时段最大值也许只有2年。一旦超过某一期间，由于不可控因素的存在，如客户流失（客户转向不同的公司或产品）、新的竞争者等，任何计算和预测都可能变得非常困难。
