在產(chǎn)品的運營過程中，離不開LTV模型與用戶增長的討論。產(chǎn)品每進入一個周期，就會有不同的策略。本文從理解LTV模型與用戶增長以及如何應(yīng)用LTV模型進行總結(jié)，希望對你有所啟發(fā)。

一、用戶增長與用戶生命周期價值LTV

用戶增長的全流程鏈路基于AARRR模型衍生而來，分別是用戶獲取、用戶激活、提高留存以及提高收益等；但由于用戶周期已經(jīng)進入存量時代故衍生而來RARRA模型；LTV模型可以應(yīng)用于用戶增長模型的各個周期進行相應(yīng)的價值計算與預(yù)測。

1. 如何理解用戶增長

簡單理解：用戶增長可以理解為基于用戶生命周期的用戶數(shù)體量，當(dāng)新增用戶數(shù)大于用戶流失數(shù)時可以簡單的理解為用戶體量在正向增長；

此時公式為：

用戶規(guī)模= 新增用戶數(shù)+活躍用戶數(shù)+沉默喚醒用戶數(shù)-用戶流失數(shù)

AARRR與RARRA模型的五個數(shù)據(jù)維度：

1. Acquisition（獲取用戶）：如何把潛在用戶變成真實使用用戶，確保新用戶在首次啟動時看到你的應(yīng)用產(chǎn)品價值
2. Activation（激發(fā)活躍）：用戶的首次體驗如何 如何與產(chǎn)生互動 如何讓用戶激活
3. Retention （提高留存） ：為用戶提供價值，讓用戶回訪
4. Revenue（增加收入）：如何讓用戶多次購買，一個好的商業(yè)模式是可以賺錢的
5. Referral、（傳播推薦）：用戶會分享給其他人，鼓勵老用戶帶來新用戶，讓用戶分享、討論你的應(yīng)用產(chǎn)品

若考慮用戶質(zhì)量后用戶增長可以理解為：用戶數(shù)量與用戶質(zhì)量的雙影響增長，此時的用戶增長是非單一因素的動態(tài)變化，一方面取決于用戶數(shù)量一方面取決于用戶的質(zhì)量。

此時公式為：

用戶規(guī)模= （新增用戶數(shù)+活躍用戶數(shù)+沉默喚醒用戶數(shù)-用戶流失數(shù)）*用戶質(zhì)量

用戶質(zhì)量可以參考RFM模型：

1. RFM模型概述：源自于美國數(shù)據(jù)營銷研究所提出的一種簡單的分析客戶價值的方法；RFM的三大基本要素為：R、F、M；RFM本質(zhì)上是一種用三個分類維度，找判斷標(biāo)準(zhǔn)方法；通過三個維度的組合計算，能判定出用戶的好壞，然后采取對應(yīng)的策略。

• R：Recency-最近一次交易時間
• F：Frequency-交易頻次
• M：Monetary-交易金額

2. 如下圖：通過對每個用戶R值、F值、M值高低的評估，將其對應(yīng)到不同的區(qū)間去，從而將用戶劃分為8種用戶價值類型。在不同應(yīng)用產(chǎn)品中，R、F、M 可以代表不同的用戶關(guān)鍵行為。

比如在社區(qū)類應(yīng)用產(chǎn)品中可以分別代表：最近一次登錄時間、登錄次數(shù)和登錄時長。

3. 在RFM模型中，用戶最近一次交易的時間越近越好，因為這類用戶更為敏感，對其進行營銷，效果更為顯著；而交易頻次則是越高越好，因為這說明用戶對應(yīng)用產(chǎn)品滿意度更高，復(fù)購意愿更強；交易金額也是越高越好，交易金額高的用戶對應(yīng)用產(chǎn)品的貢獻度更大，屬于高價值用戶。

二、LTV用戶生命周期價值模型

1. 如何理解LTV：用戶生命周期價值

用戶生命周期價值 LTV（Lifetime Value）：指一個用戶在生命周期內(nèi)創(chuàng)造的價值總和。

LTV就是某個用戶在生命周期內(nèi)為該游戲應(yīng)用創(chuàng)造的收入總計，可以看成是一個長期累計的ARPU值。

• 對于移動游戲來講就是一個用戶在生命周期中創(chuàng)造的收入綜合；
• 對于電商來說是用戶的活躍天數(shù)與客單價的綜合數(shù)據(jù)。

LTV = LT（活躍天數(shù)）* ARPU（用戶每次活躍產(chǎn)生的價值）= 每個用戶平均的【LTV=每月平均用戶收入*用戶按月計的平均生命周期=ARPU * LT】

比如，如果游戲的ARPU = $0.5, 游戲用戶平均生命周期為3個月， 那么LTV = $0.5 * 3 = $1.5

2. 如何理解LT：用戶生命周期

用戶平均生命周期 LT（Lifetime）：指用戶從認知接觸到對此應(yīng)用喪失興趣的整個流程，但基于應(yīng)用產(chǎn)品的性質(zhì)很難捕捉用戶的卸載或流失的行為動作，所以通常會根據(jù)用戶的使用頻率低于某個極限值來以此判斷用戶是否流失。

用戶的生命周期：指一個用戶從第一次啟動應(yīng)用，到最后一次啟動應(yīng)用之間的時間

生命周期=用戶留存率之和（一般情況下對數(shù)和乘冪的擬合優(yōu)度比較接近于1 ）

• 以天為時間單位，假設(shè)一款應(yīng)用產(chǎn)品第1天新增了一批數(shù)量為X的用戶，接著每天都有用戶會流失，第2天這批用戶數(shù)量減少到X2，第3天用戶數(shù)量減少到X3，直到第n天最后一批數(shù)量為Xn用戶登錄。
• 根據(jù)定義：LT是用戶平均生命周期，求的是平均數(shù)，所以每一天的留存時間都要除以 X求平均。第1天的平均留存時間為X/X=1天，第2天的平均留存時間為X2/X（天），第3天的平均留存時間為X3/X（天），直至第n天的平均留存時間為Xn/X（天），每天平均留存時間的累加就是這批用戶的生命周期。

3. 如何理解ARPU：活躍用戶價值

用戶每次活躍產(chǎn)生的價值A(chǔ)RPU（Average revenue per user）：指的是用戶在每次活躍中產(chǎn)生的收入價值，ARPU值越高代表了用戶的質(zhì)量越好可以在用戶中獲取的變現(xiàn)價值越高。

ARPU = 某時間周期內(nèi)用戶總收入 / 同時間周期內(nèi)的用戶數(shù)

例如廣告變現(xiàn)中ARPU代表了在一段時間內(nèi)的廣告收入與用戶體量的比值，此時的廣告變現(xiàn)收入與eCPM與展示數(shù)相關(guān)

三、LTV 模型的應(yīng)用

衡量用戶在整個產(chǎn)品周期中(或者一個時間階段內(nèi))，對于平臺或者企業(yè)貢獻總的價值收益多少的指標(biāo)，是一個偏長期的衡量指標(biāo)。LTV也常被用來衡量商業(yè)價值，揭示用戶忠誠度，又或者作為預(yù)測增長的工具。

LTV模型的作用：

• 優(yōu)化投放策略:多渠道投放質(zhì)量交叉對比，例如，根據(jù)不同渠道的用戶下單或購買等行為數(shù)據(jù)計算LTV，預(yù)估該渠道未來的轉(zhuǎn)化質(zhì)量，決定是否需要調(diào)整渠道投放策略。
• 業(yè)務(wù)賦能決策:多項目營收貢獻占比分析，對于多個進展中項目的公司來說，通常需要對多個項目進行價值對比。
  基于LTV根據(jù)用戶在不同項目內(nèi)的貢獻判斷該項目的商業(yè)價值
• 用戶轉(zhuǎn)化提升:了解不同時間節(jié)點的運營效果，通過LTV曲線橫縱坐標(biāo)的對比，可查看此次運營活動過程中的關(guān)鍵時點，針對不同標(biāo)簽用戶對運營活動效果進行評估。例如，運營活動開始前后，LTV曲線一般會有明顯變化。

LTV預(yù)估模型在用戶的生命周期中要明確以下四點：

1. LTV預(yù)估的數(shù)據(jù)維度：按照用戶ID還是設(shè)備數(shù)
2. LTV預(yù)估中定義周期：是七日、十四日或是一月一年等
3. LTV預(yù)估中的準(zhǔn)確性：要定義出預(yù)估的數(shù)值與預(yù)估的上下浮動區(qū)間，講準(zhǔn)確性量化
4. LTV預(yù)估中的實效性：要在準(zhǔn)確度和得出結(jié)果的時間之間找到相應(yīng)的平衡點既能滿足業(yè)務(wù)需求又可以保證數(shù)據(jù)的合理準(zhǔn)確預(yù)估

LTV預(yù)估模型在用戶的生命周期中的策略應(yīng)用：

• 用戶引入階段：此時應(yīng)用策略的重點在于降低用戶引入的成本，此時可以根據(jù)外部媒體以及相對粗糙顆粒度的用戶畫像將用戶進行分層，預(yù)估用戶的價值對買量進行相應(yīng)的指導(dǎo)，用戶價值越高出價越高從而優(yōu)化ROI；
• 新增用戶階段：此時應(yīng)用的策略重點在于衡量預(yù)估用戶的買量效果，此時用戶已經(jīng)被引進應(yīng)用產(chǎn)品并在其中產(chǎn)生了相應(yīng)的行為數(shù)據(jù)與用戶標(biāo)簽，此時可以通過用戶沉淀的數(shù)據(jù)進行相關(guān)的價值預(yù)估或做出一些產(chǎn)品的A/B調(diào)整來進行迭代；
• 活躍用戶階段：此時應(yīng)用的策略重點在于是否可以進一步提升用戶價值，活躍用戶在一定程度上沉淀了大量的數(shù)據(jù)進一步構(gòu)建了用戶畫像和分層，此時可以適當(dāng)?shù)暮Y選高中低價值用戶并對不同層級用戶進行不同策略的匹配，價值極地的用戶甚至可以采取”忽略”原則；
• 流失預(yù)警階段：此時應(yīng)用的策略重點在于價值下降的提前預(yù)警，在一定的時間周期內(nèi)用戶價值波動較大或到達了用戶流失的閾值臨界點，可以同步殘軀push召回的方式來提升用戶的生命周期或通過一些活動的召回用戶進行應(yīng)用產(chǎn)品內(nèi)的活躍程度或其他操作行為，從而拉長用戶的LT；
• 流失召回階段：此時應(yīng)用的策略重點在于對已經(jīng)流失的用戶進行召回，通過預(yù)估LTV的價值來決定用戶是否有價值被召回以及召回的效率，目前的情況大部分都是召回的成本相較于新增用戶的獲客成本較低。