如何计算ARPU和LTV |
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在前面的用户增长的文章中,我们介绍了LTV和CAC对于用户增长的约束作用。很多人看完后,反馈对于LTV的计算不是很明白,在网上也找不到特别靠谱的办法,要么是经验公式,适用范围较小,要么太复杂,很难上手。这里跟大家分享一种比较有效计算LTV和CAC的方法。 回顾LTV和CAC的定义和应用大家都知道,我们在做产品的新用户获取时,一定要遵循的原则是,获取用户的成本小于用户给我们带来的价值。一般我们用LTV表示用户带来的价值,获取用户的成本用CAC表示,具体的定义和解释如下: LTV, Life Time Value的缩写,用户的终身价值,即用户在产品内贡献的总的价值,一般用人均值 CAC, Customer Acquisition Cost的缩写,即单个用户的获取成本 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。 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,LTVCAC,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。具体如下图所示: 那么是不是LTV/CAC越大越好呢?其实也不一定,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。 如何计算CAC和LTV?计算CAC的方法比较简单如下: CAC=市场总花费/同时期新增用户数 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。 LTV的计算方法为: 其中LT为用户的平均生命周期,ARPU(Average Revenue Per User) 为用户在平均生命周期中的平均收入。计算LT是比较复杂的,特别是短期的一些情况,只能完全靠预估,没法准确计算。我们按照定义,用户的平均生命周期,推出LT的表达式,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),则这批用户总的生命周期为: 那么这批用户的平均生命周期为: 我们可以知道留存用户数除新增用户数,即是留存,也即 R(n)表示第n天的留存率。 因此我们知道用户平均生命周期为: 由上式可知,用户的平均生命周期等于留存之和。但是很多时候,我们可能刚上线很短的时间,比如一些游戏,刚上线一个月,老板就要看LTV,这个时候的留存可能只出来了很短一段时间。这里就涉及到留存的预估问题了。 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%,我们可以利用强大的Excel来预估长期的留存。 我们将以上假设的点,在Excel中画出来,如下图所示 我们都知道,留存的衰减曲线,实际上与幂函数类似,因此,我们选择添加趋势线, 并用对数函数拟合,然后显示公式和R^2。 得到如下图: image.png 其中公式 是留存的拟合函数,x代表天,y代表留存数值,R^2代表拟合的精度,越接近1代表越准确。 有了这个留存公式后我们就可以预测出长期之后的留存数值。如下图绘制出一直到120天的留存。 留存预测 因为,留存的数不可能小于0,因此留存的函数应该如下: 利用此公式,带入到LT的计算公式,求出LT 这里的求和计算,本质上是对于留存函数的定积分计算,也就是留存函数下方的面积。我们也可以直接通过Excel进行简单的求和。可得到例子中的数值为: 因此人均的生命周期约为13.8天,根据 LTV=LT*ARPU再乘以日均的arpu值,便知道了LTV。 |
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