顾客终生价值的复杂性和变化性，使得采用何种方法准确地测量和计算成为了企业面临的最大挑战之一。目前，比较流行和具有代表性的顾客终生价值预测方法为DWYER方法和顾客事件预测法。
DWYER方法
根据顾客购买行为的差异，把工业客户分为两大类：永久流失型和暂时流失型。永久流失型指的是这样一类客户，他们要么把其业务全部给予现在的供应商，要么完全流失给与另一供应商。这类客户这样做的原因是，或者其业务无法分割，只能给予一个供应商;或者其业务转移成本很高，一旦将业务给予某供应商则很难转向其他供应商。这种客户一旦流失，便很难再回来，故称之为“永久流失”客户。
暂时流失型指的是这样一类客户，他们将其业务同时给予多个供应商，每个供应商得到的只是其总业务量的一部分(一份)。这类客户的业务转移成本低，他们可以容易地在多个供应商之间转移业务份额，有时可能将某供应商的份额削减到零，但对该供应商来说不一定意味着已经失去了这个客户，客户也许只是暂时中断购买，沉寂若干时间后，有可能突然恢复购买，甚至给予更多的业务份额。
顾客事件预测法
利用“顾客事件”的概念预测未来的顾客终生价值是一般营销领域比较常用的方法，这种方法主要是针对每一个客户，预测一系列事件发生的时间，并向每个事件分摊收益和成本，从而为每位顾客建立一个详细的利润和费用预测表。
顾客事件预测可以说是为每一个顾客建立了一个盈亏账号，顾客事件档案越详细，与事件相关的收益和成本分摊就越精确，预测的准确度就越高。
但是，顾客未来事件预测的精准度并不能完全保证，主要有两个原因。其一，预测依据的基础数据不确定性很大，顾客以后的变数、企业预计的资源投入和顾客保持策略，以及环境变数等都具有很多不确定性。其二，预测的过程不确定性很大，整个预测过程是一个启发式的推理过程，涉及大量的判断，需要预测人员具有丰富的经验，所以预测过程和预测结果因人而异。
顾客终生价值对营销政策的影响
医药行业和信用卡行业等服务业从顾客终生价值中获益更大。因为对于这些行业来说，顾客随着时间的推移，需求和消费行为可能会发生巨大的变化。有的顾客目前的购买量较大，但不一定在未来具有增长潜力;有的顾客目前的购买量很小，但是未来的潜力惊人。
对于那些获得新顾客和维护客户关系成本较高的行业，顾客终生价值特别有意义，例如金融服务行业、航空业和酒店业。当企业是运用‘不对称的分配体系’(Skewed Dis tributi-on)来处理业务时，顾客终生价值就更加有用了。以酒店行业为例，一小部分客户推动了企业的大部分业务，因此企业可以通过奖赏和激励手段来影响他们的消费行为;航空公司可以给一部分顾客免费升舱，这对于顾客来说受益很大，但其实企业付出的代价很小。”
按照顾客终生价值来收集客户资料和数据可以为企业带来一些特别的好处，比如企业或企业联盟可以挑选出他们觉得最具潜力的顾客，并对他们交叉销售其他相关产品和服务;按照顾客终生价值分配营销资源能够大大节约企业的经费，甚至可以根据顾客终生价值的预测来修正企业的产品和营销组合。将顾客终生价值模型过于复杂化也是一种不正常的趋势，对企业并没有什么好处。尝试用消费者购买的时间(Recency)和购买频率(Frequ-ency)这样的简单易得的数据来作为预测标准，有时候反而能够得到较为准确的预测结果。
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