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计算LTV和CAC

LTV,Life Time Value,用户的终身价值,即用户在产品内贡献的总的价值。

CAC,Customer Acquisition Cost,即单个用户的获取成本。

两者都为均值。

一、LTV与CAC的关系

关系一:计算LTV和CAC

在新用户的获取上,要保证一个用户在整个生命周期中给产品带来的价值(LTV)大于获取这个新用户所耗费的成本(CAC),否则获取的用户越多,亏损越严重。即LTV>CAC ,公式看似简单,却是用户获取的本质约束。

很多风险投资机构普遍认为LTV>CAC的时候产品或者公司是有可能性的,LTV<CAC的时候模式是无意义的。

当然,在一些特定的阶段,会出现虽然LTV<CAC,但还是会大量烧钱获取用户的情况。比如在打车、外卖、共享单车这些行业早期的时候,先补贴获取用户,抢占市场份额,后面再想办法赚钱。

关系二:计算LTV和CAC

除了LTV需要大于CAC之外,两者比值也是体现产品商业价值的指标。在有竞争的环境下,即使LTV>CAC,但是如果LTV/CAC的比值小于其它竞品公司,同样会在竞争中很多被抬高的CAC压垮。

因此投资机构在投资时,还会关注LTV/CAC的比例,一般认为LTV/CAC>3是有较大概率占据行业领先地位的。

计算LTV和CAC

Q1:那么LTV/CAC是不是越大越好呢?

A:并不一定,如果过大,很有可能说明在市场拓展中还太保守,没有尽快的占领市场。因此,需要保持在大幅推广的情况下,LTV/CAC在3左右,是一个比较好的状态。

Q2:为什么是3这个数值呢?

A:这里我并不知道精确的答案,但随意套用了下28法则,“一线希望”部分的面积的确占比20%。

二、计算CAC

计算方法:计算LTV和CAC

参数说明:市场总花费一般包括推广渠道花费,营销和销售的总费用,甚至包括所有市场,运营人员的人力成本,这里只要把我们付出的成本都算进去就好。

三、计算LTV

计算方法:计算LTV和CAC

参数说明:

1)ARPU,Average Revenue Per User,为用户在平均生命周期中的平均收入。

计算LTV和CAC

2)LT,Life Time,为用户的平均生命周期。计算较为复杂,下面将分步进行。

首先,假设新增一批用户A,用户在后面第n天的留存用户数为A(n)

STEP1:计算这批用户的生命周期之和

留存1天的计算LTV和CAC

留存2天的计算LTV和CAC

······

所以,这批用户生命周期之和 = [A-A(1)]*1 + [A(1)-A(2)]*2 +… + [A(n-1)-A(n)]*n +[A(n)-0]*(n+1)

=A+A(1)+A(2)+… +A(n-1)+A(n)

STEP2:计算这批用户的平均生命周期

平均生命周期 = LT = 生命周期之和 / 用户数

计算LTV和CAC

计算LTV和CAC

因为,第n天的留存率 = R(n) = A(n) / A

所以,计算LTV和CAC

由上式可知,用户的平均生命周期 = 留存率之和。

STEP3:计算这批用户的留存率之和

假设,我们已经知道部分留存数据,比如,次留50%,7日留存30%,30日留存15%

留存率之和计算步骤如下:

① 利用Excel根据已有数据绘制散点图

② 根据散点图拟合回归曲线,得出回归方程

③ 根据回归方程预算出更长时间的留存率(譬如120天,或者更长,但留存率要>=0)

④ 然后求和得出留存之和

下图为①②步骤所得留存曲线和拟合方程式,本次采用对数函数进行拟合:

计算LTV和CAC

下图为③④步骤根据拟合方程 y = -0.103ln(x) + 0.5001 计算得到的留存之和:

计算LTV和CAC

STEP4:得出用户的平均生命周期 LT

因为,计算LTV和CAC

所以,计算LTV和CAC

关于LT的补充:

LT我们还可以采用“全样本统计”的方法进行计算。

即用户最后一次使用的日期,减去他注册的日期,得出单个用户的留存天数。把所有用户的单用户留存天数平均一下,我们可以把它视为用户的LT。

这种方法的缺点是非常不灵敏。样本需要足够的大,时间跨度需要足够的长,才能得出真实的数据。譬如,你的app上线时间少于一年,得出的数据则误差很大,是没有意义的。

以上根据计算LTV和CAC即可完成LTV的计算。

声明:本文为自己的“案例练习”模块,并非全部为原创,内容参考于人人都是产品经理的作者“南村小付”。

作者:蛮姐_MEEK

链接:https://www.jianshu.com/p/d2a37a55a4cf

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