LTV的计算方法与应用

        本期的主题是“LTV，用户寿命价值”，其神奇之处就是人人都懂，却没有一个人能精确地计算出来。简而言之，每个用户都可能是购买者、使用者、会员在今后的周期中可能为您的产品或者服务提供的商业价值的总和，这里需要指出的是，它是对个体用户的价值的度量，是对该用户的品质的反映，而不是一个尺度的度量。
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        举个例子，假定一款阅读商品在应用市场上获得一个用户的获客成本是10元，通过付费阅读、广告点击、会员购买等各种形式，平均每天可以获得0.5元的收入，我们之前的文章中也提到过，一个产品的新增次保持在30%-40%之间，这就意味着将有60-70%的用户流失，从商业化变现的角度来说，这是一件很荒唐的事情。—可是如果你是这样认为的话。这是错误的。资本家很聪明，不会做亏本的生意。
        回到刚才的问题，如果我们把90天，180天，365天，甚至更久，假设90天，那么在90天里，每位用户给公司带来的总价值 LTV是每天0.5元/天×90天，也就是45元，在此期间，用户的活跃天数越多，收益也就越大，从这个角度来看，10块钱买一个用户是很值得的。因此， LTV就是通过对一个用户的长期创造的价值的度量。
        LTV在现实中扮演的角色是什么？在实践中， LTV能够对用户的长远价值进行评价，并通过对用户的消费、购买、变现行为、保留率等重要指标进行深度剖析，从而对用户全寿命周期的期望价值进行测算，从而理解用户对企业的长远贡献。预测成本收回周期，预测产品的发展趋势；
        通过对获客成本的评估，与渠道来用的用户质量进行比较，从而对投放战略进行调整，既要追求更多的用户，又要很好地保障用户的品质，才能根据渠道中的用户素质，对高品质的用户进行合理的搭配。计算投资回报率，确认利润模型；对产品特性的更新和操作进行评估。在进行 LTV计算前，必须对“LTV”进行“保留”处理。
        LT=使用者的平均寿命，注：与 LTV相比， LT这个词的“价值”词要小一些，它指的是从第一次上网到最后一次上网的时间。另外，关于留存数据采样，大多数学生都是选择了最近一天1-30天的留存数据，也可以是直接取平均值。但是，在计算平均值的时候，不能忽视了权重，而要把平均值转化成加权平均。如果不加权重的话，平均分的话，平均分就太大了，而加权平均分，才能更好地体现整体的水平。
        新用户是一个可变因素，如果有一天，由于新用户数量的下降，而保持率又刚好处于一个较高的水平，那么保留率的平均值就会上升，但是，在进行了加权以后，非正常日的数据对他们的影响就不大了。这是两种不同计算方式中数据所带来的误差。数据样本一般取1日留存，2日留存，3日留存，4日留存，5日留存，6日留存，7日留存，14日留存，30日留存，理论上留存数据样本越完整，数据误差越低。注意：以上使用的数据样本均为随机数，跟实际业务无关。
        这期内容主要分享常见的生命周期公式推导和用EXCEL表格预估用户生命周期的方式。要注意的是，LTV是个静态拟合数据，在实际业务中预估数据会有一定的误差，需要结合产品实际情况，不停的修正才能降低数据误差。
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