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转载大师 • 2020 年 3 月 26 日 pm2:12 • APP 营销 • 阅读 1723
有效地利用 LTV 和CAC数值，不仅仅是为了衡量用户对产品的价值，评估目前的营销效果，更重要的是宏观上为产品的发展提供指导，驱动进步。
LTV(Life Time Value) 生命周期总价值，是指用户终身价值，是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。一个用户从注册到卸载，整个生命周期为你带来的全部利润。
CAC（Customer Acquisition Cost）是指用户获取成本，即是你花多少钱获取一个客户。
做产品的新用户获取时，一定要遵循的原则是，获取用户的成本要小于用户给我们带来的价值。
简单来说，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。
市场普遍认为：
我们可以用 LTV/CAC 的值去判定产品的发展情况，是否有潜力，及时调整营销战略。当然这个指数也不是唯一标准，企业还需要考虑相关营销指标和 KPI。比如，每月收入增长、客户增长和流失等。
LTV=LT * ARPU
其中，LT（Life Time）为用户的平均生命周期，是指一个用户从第一次到最后一次使用产品之间的时间段。
ARPU(Average Revenue Per User) 即每用户平均收入。
如上图所示，横坐标为 LT，纵坐标为 ARPU，曲线下方蓝色阴影面积为 LTV 的大小。
举例，某日新增 500 个新用户，之后的第一天这批用户剩余 400 个，留存率为 80%；第二天剩余 300 个，留存率为 60%；则 LT=（500+400+300）/500=2.4 天；或者用第二个公式得出 LT=1+80%+60%=2.4 天。以此类推时间~
综上，将新增用户数假定为 A，第一天后留存数为 A1，第 N 天后留存数为 An；第一天留存率为 R1，第 N 天留存率为 Rn，整理出公式如下：
一般的 APP 接入数据分析平台的话，可以在后台看到具体的留存率数字。后面就以某一个月的数据来算，下图为一个月的具体数据：
将数据复制粘贴到 excel 中，做函数分析
用上面的数据【插入 - 图表 - 散点图】，图表如上图所示，右键【添加趋势线】
在【趋势线选项】中，有指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均多个选项，大家比对自己的数据点，选择一条拟合程度最好的，我一般都是选择【对数】。
最下面勾选【显示公式】和【显示 R 平方值】，R² 代表拟合度，R² 越接近 1 说明拟合度越高。
所以 LT 的函数为【y = -0.096ln(x) + 0.5347】，对于需要超过一个月或者更长时间留存率数据的，都可以代入函数得到。
从上面的公式可以知道，我们要求的 LT 其实就是留存率之和，即图下蓝色区域面积
方法一：
数学好的朋友可以运用定积分计算函数【y = -0.096ln(x) + 0.5347】下方的面积。
方法二：
因为对定积分不太熟悉，我使用的是 excel 简单求和法，就简单把自己需要的数据用公式求值，如下图所示:
最终 excel 求和得到数据 8.87，所以在我选择的一个月时间 LT 平均生命周期为9.87 天。
ARPU 值是有时间属性的，你可以讲日 ARPU、月 ARPU 等。这里我依然选用一个月的数据。
根据财务提供的收入数据和后台的月活数据，求得 ARPU 值为 0.5 元 / 月。因为我的产品属于工具类，整体数值偏低，大家还是以自己的数据为准。
综上，我们求得 LT=9.87 天，ARPU=0.5 元 / 月，这里常见的一个错误时，很多会粗心不看单位，一个是天，一个是月，我们在算 LTV 时，要记得单位统一。
LTV=9.87*（0.5/31）=0.16 元
很多人介绍 CAC 的计算时，都会一笔带过，其实 CAC 的计算也有很多注意点。
首先计算公式为：
其中市场总花费包括推广渠道费用、营销和销售费用，还包括相关运营、市场工作人员的人力成本。一般公司财务都可以提供相关数据。
另外需要提醒的是，这里的 CAC 是个平均值。在市场推广时，很多公司可能会使用多个渠道，每个渠道的 CAC 都不同，可以分开计算作优化。
用户新增数很多人会存在误区，直接在数据后台使用日新增数据，没有区别自然增长和渠道推广增长。
那么如何区分自己产品的自然增长和渠道推广增长的用户数呢？
首先，具体数据方面我仍然参考 APP 数据平台数据，在 APP 分析中有一个【渠道列表】可以看到每个渠道用户每日新增数量，和市场沟通确认打榜时间和具体渠道，当然友盟的折线图也可以看出前后的差异。
因为我们的产品每月一次 ASO 优化，所以我一般选择渠道推广前 10 天和推广中 10 天的数据差值，作为市场新增用户的数量。如果存在一个月多次优化，则可根据实际情况，估算出新增数。
此外若存在地推等其他渠道的推广，可以请技术做渠道标，带上参数，方便后期的数据整理。
以上不足之处，欢迎指正~
本文由 @鱼目小师妹
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转载大师 • 2020 年 3 月 26 日 pm2:12 • APP 营销 • 阅读 1723
一、LTV 和 CAC 的定义
LTV(Life Time Value) 生命周期总价值，是指用户终身价值，是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。一个用户从注册到卸载，整个生命周期为你带来的全部利润。
CAC（Customer Acquisition Cost）是指用户获取成本，即是你花多少钱获取一个客户。
二、计算 LTV 和 CAC 的意义
做产品的新用户获取时，一定要遵循的原则是，获取用户的成本要小于用户给我们带来的价值。
简单来说，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。
市场普遍认为：
我们可以用 LTV/CAC 的值去判定产品的发展情况，是否有潜力，及时调整营销战略。当然这个指数也不是唯一标准，企业还需要考虑相关营销指标和 KPI。比如，每月收入增长、客户增长和流失等。
三、LTV 的计算
LTV=LT * ARPU
其中，LT（Life Time）为用户的平均生命周期，是指一个用户从第一次到最后一次使用产品之间的时间段。
ARPU(Average Revenue Per User) 即每用户平均收入。
如上图所示，横坐标为 LT，纵坐标为 ARPU，曲线下方蓝色阴影面积为 LTV 的大小。
1. LT 的计算公式
举例，某日新增 500 个新用户，之后的第一天这批用户剩余 400 个，留存率为 80%；第二天剩余 300 个，留存率为 60%；则 LT=（500+400+300）/500=2.4 天；或者用第二个公式得出 LT=1+80%+60%=2.4 天。以此类推时间~
综上，将新增用户数假定为 A，第一天后留存数为 A1，第 N 天后留存数为 An；第一天留存率为 R1，第 N 天留存率为 Rn，整理出公式如下：
2. LT 的具体案例计算
一般的 APP 接入数据分析平台的话，可以在后台看到具体的留存率数字。后面就以某一个月的数据来算，下图为一个月的具体数据：
将数据复制粘贴到 excel 中，做函数分析
用上面的数据【插入 - 图表 - 散点图】，图表如上图所示，右键【添加趋势线】
在【趋势线选项】中，有指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均多个选项，大家比对自己的数据点，选择一条拟合程度最好的，我一般都是选择【对数】。
最下面勾选【显示公式】和【显示 R 平方值】，R² 代表拟合度，R² 越接近 1 说明拟合度越高。
所以 LT 的函数为【y = -0.096ln(x) + 0.5347】，对于需要超过一个月或者更长时间留存率数据的，都可以代入函数得到。
从上面的公式可以知道，我们要求的 LT 其实就是留存率之和，即图下蓝色区域面积
方法一：
数学好的朋友可以运用定积分计算函数【y = -0.096ln(x) + 0.5347】下方的面积。
方法二：
因为对定积分不太熟悉，我使用的是 excel 简单求和法，就简单把自己需要的数据用公式求值，如下图所示:
最终 excel 求和得到数据 8.87，所以在我选择的一个月时间 LT 平均生命周期为9.87 天。
3. ARPU 的计算
ARPU 值是有时间属性的，你可以讲日 ARPU、月 ARPU 等。这里我依然选用一个月的数据。
根据财务提供的收入数据和后台的月活数据，求得 ARPU 值为 0.5 元 / 月。因为我的产品属于工具类，整体数值偏低，大家还是以自己的数据为准。
4. LTV 的计算
综上，我们求得 LT=9.87 天，ARPU=0.5 元 / 月，这里常见的一个错误时，很多会粗心不看单位，一个是天，一个是月，我们在算 LTV 时，要记得单位统一。
LTV=9.87*（0.5/31）=0.16 元
四、CAC 的计算
很多人介绍 CAC 的计算时，都会一笔带过，其实 CAC 的计算也有很多注意点。
首先计算公式为：
其中市场总花费包括推广渠道费用、营销和销售费用，还包括相关运营、市场工作人员的人力成本。一般公司财务都可以提供相关数据。
另外需要提醒的是，这里的 CAC 是个平均值。在市场推广时，很多公司可能会使用多个渠道，每个渠道的 CAC 都不同，可以分开计算作优化。
用户新增数很多人会存在误区，直接在数据后台使用日新增数据，没有区别自然增长和渠道推广增长。
那么如何区分自己产品的自然增长和渠道推广增长的用户数呢？
首先，具体数据方面我仍然参考 APP 数据平台数据，在 APP 分析中有一个【渠道列表】可以看到每个渠道用户每日新增数量，和市场沟通确认打榜时间和具体渠道，当然友盟的折线图也可以看出前后的差异。
因为我们的产品每月一次 ASO 优化，所以我一般选择渠道推广前 10 天和推广中 10 天的数据差值，作为市场新增用户的数量。如果存在一个月多次优化，则可根据实际情况，估算出新增数。
此外若存在地推等其他渠道的推广，可以请技术做渠道标，带上参数，方便后期的数据整理。
以上不足之处，欢迎指正~
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