如何做好用户生命周期价值分析(LTV)

如何做好用户生命周期价值分析(LTV)

文 /Janie

字数 /3349

估计阅览时长 / 5分钟

我是一个专共享干货的号主

前语

叮!新的干货出炉了~

这几天一直在考虑写个什么好呢?想到之前写了留存和预估的干货,爽性这次综合利用一下,就出了这篇用户生命周期价值的文章。

那么什么是用户生命周期价值呢?

先来给我们举个比方,xx公司开发了一款app,投钱进行营销活动,12月2日新增了100个人拜访,12月3日的时分这100个人还有90个人拜访,12月4日的时分这100个人还有70个人拜访……也便是说,跟着时刻的推移留下来持续拜访的用户数在削减,怎样评价这100个人给产品带来了多大的价值呢?

这就用到了用户生命周期价值LTV目标。

目录

1. 什么是用户生命周期价值(LTV)

2. LTV的使用场景

3. LTV与CAC协同剖析

4. LTV核算公式拆解

5. 核算用户生命周期价值LTV实战事例

01

什么是用户生命周期价值(LTV)

LTV(全称为Life Time Value)即用户生命周期总价值,用于衡量用户对产品发生的价值。

要确保产品不亏本,就需求确保用户在整个生命周期中给产品带来的价值大于获取用户所消耗的本钱,即LTV>CAC(CAC为取得单个客户的均匀费用)。

获客本钱低并不代表用户就能给产品带来正向的价值,获客本钱高也不代表就不能为产品带来正向的价值。这就需求采纳LTV来评价用户的终身价值。

以获客为例:

从本钱来看,A途径的获客本钱低,可是从LTV来看,B途径的LTV更高,且扣除本钱之后盈余也更高,因而采纳B途径作为首选获客途径效果更好。

这便是用户生命周期价值LTV的效果。

02

LTV的使用场景

文字云制造来源于https://www.moage.cn/materia

场景一:经过不同途径中的活泼用户的用户价值,评价不同途径的未来价值,承认是否需求调整途径,辅佐广告投进决议计划。

场景二:经过比照产品在不同城市中的LTV,评价该产品在不同城市的未来转化价值,承认未来拓宽方向更集中于哪个城市较好。

场景三:经过LTV评价获客本钱的最高阈值,获客本钱不行超越LTV,争夺做到本钱可控。

场景四:产品功用迭代前后的用户价值的比照,评价功用的改变是否会削减有价值的用户,驱动产品前进,提高产品体会。

场景五:运营活动举行前后ltv的比照,判别运营活动是否会带来更大的用户价值。

场景六:对不同的事务项目进行用户价值比照,承认哪个更具有商业变现才能,以便及时调整要点运营方向。

场景七:猜测回本周期,能够经过猜测的LTV以及已知的CAC,预估回本周期。假使预估的回本周期较长,可促进项目负责人可及时调整事务战略。

场景六:……

03

LTV与CAC协同剖析

LTV:前面现已说到指的是取得单个客户的均匀收益。

CAC:指的是取得单个客户的均匀费用,比方包含推行途径费用、销售费用、运营的人力本钱、商场的人力本钱、营销东西费用等,实际情况依据公司详细需求来核算。

① 当LTV/CAC<1时,阐明用户获取越多,亏本越严峻,商业变现失利,缺少清晰的变现办法。

② 当1 < LTV/CAC < 3时,阐明产品是有清晰的变现办法的,获客能够取得正向收益,存在必定的开展空间,但收益与本钱的转化率较低。

③ 当LTV/CAC = 3时,能够判别该产品的开展潜力较大,形式更简单被认可。

④ 当LTV/CAC>3时,阐明商场拓宽太保存,为了坚持该转化率,过于严控获客本钱,不利于开拓商场,应该加大投入。

04

LTV公式了解

LTV=LT*ARPU

即:用户的均匀生命周期*单个用户的均匀收益

其间:

(1)关于LT的了解

LT:用户的均匀生命周期(留意不同于LTV,比LTV少个“价值”二字,两者单位不同),是用户初次拜访至末次拜访期间的活泼天数。比方LTn就代表用户的生命周期是n天,其实便是活泼n天。所以,LT考虑的仅仅活泼用户。

LTn=1+次日留存率+3日留存率+...+n日留存率

关于留存的常识能够参阅我之前写的一篇笔记《留存剖析3500字干货,办法+事例+参阅代码》,这篇文章在“人人都是产品司理”平台上现已有4.8k的阅览量了,自我感觉讲的还算理解,欢迎我们参阅看看哈~

那么问题来了,LT为什么等于留存率之和呢?

我们先将以下公式做个转化:

LT=1+次日留存率+3日留存率+...+n日留存率=(新用户+次日留存用户+3日留存用户+...)/新用户

然后回到“前语”中举的比方,该产品在在12月2日新增了100个人拜访,极点点,12月3日的时分这100个人悉数又拜访了,12月4日这100个人悉数再次拜访了,那么这100个人均匀每个人拜访的天数为:

(100+100+100)/100=3天,即均匀每个人拜访了3天,这个3便是用户生命周期LT。
将以上极点的拜访留存数据换成正常的留存数据,12月2日新增了100个人拜访,12月3日的时分这100个人中还有90个人拜访,12月4日的时分这100个人中还有70个人拜访,那么用户生命周期便是(100+90+70)/100=2.6天,

其实也是1+90/100+70/100=1+次日留存率+3日留存率=2.6天。

这就很好了解了用户生命周期LT为什么是留存率之和了吧?

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