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一、LTV与CAC简介

在做用户增长时,LTV与CAC是非常重要的量化指标,只有当用户给我们平台带来的价值高于获取用户的成本时,我们才能保证收益的正向。

比如美团的平台战略,基于LTV与CAC来分析,就是用户因为某个细分业务成为平台用户,那当用户开始在平台内的其他细分业务转化时,就可以实现单个用户CAC保持不变,而用户在平台内的总LTV不断增加的效果,从而达到单用户变现收益最大化。

可见,在做用户增长与运营时,LTV是必不可少的关注指标。

这篇文章跟大家简单分享一下LTV的计算思路。

二、LTV、CAC的定义

首先我们先了解下LTV与CAC的定义是什么。

LTV,Life Time Value的缩写,用户的终身价值,指用户在产品内所贡献的总价值CAC, Customer Acquisition Cost的缩写,指单个用户的获取成本

显而易见,只有当LTV>CAC的时候,业务运转模式才是健康与盈利的,否则不断的获客只会不断的亏损。同时,对于平台内各个获客渠道或者行业内竞争对手而言,LTV/CAC的比值也是衡量竞争力的方法之一

三、LTV怎么计算

我们先熟悉一下它的计算公式:LTV=LT * ARPU.

  • LT(Life Time)指用户的平均生命周期时长

  • ARPU(Average Revenue Per User) 指用户在平均生命周期中的平均收入

需要注意的是,LTV一般是指定时间窗口的LTV,比如半年LTV,1年LTV,甚至在游戏行业,时间粒度可以细化到用户的3天LTV、7天LTV与30天LTV等等,更细的时间粒度有助于快速预估与判断收益以便于快速迭代

所谓用户平均生命周期时长,也就和用户的留存有关。我们来看下平均生命周期时长是怎么计算的,假设第一天我们平台新增了K个用户,这批用户在第n天的留存用户数为K(n),那么这批用户平均生命周期时长LT计算逻辑为:

留存率等于留存用户/新增用户,所以R(n)表示了第n天的留存率

所以LT公式又可以转换成:

即用户平均生命周期时长也等于留存率的加和。

当拥有存量用户数据的时候,我们可以利用实际数据计算用户的实际LTV,但对于短期新增的用户来说,用户的LTV只能通过预估的方式进行测算。

假设我想计算180天内用户的LTV,当我有180天历史数据的时候,我可以计算到精确的LT,而当我的数据只表现到比如90天的时候,我们可以通过留存率的预估值来计算180天内用户的LT。

通过已知的留存率数据,可以拟合出对数函数/幂函数,并通过R方观察拟合程度,越接近1越精准。利用拟合出来的公式,我们可以得到直到180天的留存率,基于上述的公式,我们可以通过留存率的求和得到LT的预估值。而这里的求和,相当于求留存率曲线下方的面积,即求留存率函数的定积分。

我们可以通过编程/在线定积分计算小工具计算留存率函数的定积分值,也可以简单粗暴地通过各点相加得到LT。

四、小应用

当我们得到了LT,结合ARPU值就可以计算出来LTV,再结合CAC即可判断收益情况,甚至我们可以判断回本周期。

在做投放获客时,前期我们可以通过短且相同的时间窗口下用户LTV与整体渠道获客成本来对比渠道质量,从而调整投放策略,比如测试期间渠道A用户的14天LTV比渠道B用户的14天LTV高,渠道A的获客成本也高,但当渠道B的14天LTV/获客成本的比值高于渠道A或者持平的话,也可以判断渠道B的效能并不差,以利润为导向,综合考虑留存率、获客成本、收益来评估渠道效能就会更全面。

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