如何計(jì)算ARPU和LTV

在前面的用戶增長(zhǎng)的文章中卓囚,我們介紹了LTV和CAC對(duì)于用戶增長(zhǎng)的約束作用簿盅。很多人看完后,反饋對(duì)于LTV的計(jì)算不是很明白揽祥,在網(wǎng)上也找不到特別靠譜的辦法讽膏,要么是經(jīng)驗(yàn)公式,適用范圍較小拄丰,要么太復(fù)雜府树,很難上手。這里跟大家分享一種比較有效計(jì)算LTV和CAC的方法料按。

回顧LTV和CAC的定義和應(yīng)用

大家都知道奄侠,我們?cè)谧霎a(chǎn)品的新用戶獲取時(shí),一定要遵循的原則是载矿,獲取用戶的成本小于用戶給我們帶來的價(jià)值垄潮。一般我們用LTV表示用戶帶來的價(jià)值,獲取用戶的成本用CAC表示闷盔,具體的定義和解釋如下:

LTV, Life Time Value的縮寫弯洗,用戶的終身價(jià)值,即用戶在產(chǎn)品內(nèi)貢獻(xiàn)的總的價(jià)值逢勾,一般用人均值

CAC, Customer Acquisition Cost的縮寫牡整,即單個(gè)用戶的獲取成本

簡(jiǎn)單來說,在新用戶的獲取上溺拱,要保證一個(gè)用戶在整個(gè)生命周期中給產(chǎn)品帶來的價(jià)值(LTV)大于獲取這個(gè)新用戶所耗費(fèi)的成本(CAC)逃贝,否則獲取的用戶越多,虧損越嚴(yán)重迫摔。即 LTV>CAC 秋泳,公式看似簡(jiǎn)單,卻是用戶獲取的本質(zhì)約束攒菠。

很多風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)普遍認(rèn)為 LTV>CAC的時(shí)候產(chǎn)品或者公司是有可能性的迫皱,LTV<CAC的時(shí)候模式是無意義的,除了LTV需要大于CAC之外,兩者比值也是體現(xiàn)產(chǎn)品商業(yè)價(jià)值的指標(biāo)卓起。在有競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境下和敬,即使LTV>CAC,但是如果LTV/CAC的比值小于其它競(jìng)品公司戏阅,同樣會(huì)在競(jìng)爭(zhēng)中很多被抬高的CAC壓垮昼弟。因此投資機(jī)構(gòu)在投資時(shí),還會(huì)關(guān)注LTV/CAC的比例奕筐,一般認(rèn)為L(zhǎng)TV/CAC>3是有較大概率占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位的舱痘。具體如下圖所示:

LTV和CAC的關(guān)系(來源:pritzker venture capital)

那么是不是LTV/CAC越大越好呢?其實(shí)也不一定离赫,如果過大芭逝,很有可能說明在市場(chǎng)拓展中還太保守,沒有盡快的的占領(lǐng)市場(chǎng)渊胸。因此旬盯,需要保持在大幅推廣的情況下,LTV/CAC在3左右翎猛,是一個(gè)比較好的狀態(tài)胖翰。

如何計(jì)算CAC和LTV?

計(jì)算CAC的方法比較簡(jiǎn)單如下:

CAC=市場(chǎng)總花費(fèi)/同時(shí)期新增用戶數(shù)

市場(chǎng)總花費(fèi)一般包括推廣渠道花費(fèi)切厘,營(yíng)銷和銷售的總費(fèi)用萨咳,甚至包括所有市場(chǎng),運(yùn)營(yíng)人員的人力成本疫稿,這里只要把我們付出的成本都算進(jìn)去就好培他。

LTV的計(jì)算方法為:

其中LT為用戶的平均生命周期,ARPU(Average Revenue Per User) 為用戶在平均生命周期中的平均收入而克。計(jì)算LT是比較復(fù)雜的靶壮,特別是短期的一些情況,只能完全靠預(yù)估员萍,沒法準(zhǔn)確計(jì)算腾降。我們按照定義,用戶的平均生命周期碎绎,推出LT的表達(dá)式螃壤,假設(shè)新增一批用戶A,用戶在后面第n天的留存用戶數(shù)為A(n)筋帖,則這批用戶總的生命周期為:

那么這批用戶的平均生命周期為:

我們可以知道留存用戶數(shù)除新增用戶數(shù)奸晴,即是留存,也即


R(n)表示第n天的留存率日麸。

因此我們知道用戶平均生命周期為:

由上式可知寄啼,用戶的平均生命周期等于留存之和逮光。但是很多時(shí)候,我們可能剛上線很短的時(shí)間墩划,比如一些游戲涕刚,剛上線一個(gè)月,老板就要看LTV乙帮,這個(gè)時(shí)候的留存可能只出來了很短一段時(shí)間杜漠。這里就涉及到留存的預(yù)估問題了。

假設(shè)察净,我們已經(jīng)知道部分留存數(shù)據(jù)驾茴,比如,次留50%氢卡,7日留存30%锈至,30日留存15%,我們可以利用強(qiáng)大的Excel來預(yù)估長(zhǎng)期的留存异吻。

我們將以上假設(shè)的點(diǎn)裹赴,在Excel中畫出來喜庞,如下圖所示

實(shí)際留存

我們都知道诀浪,留存的衰減曲線,實(shí)際上與冪函數(shù)類似延都,因此雷猪,我們選擇添加趨勢(shì)線,

添加趨勢(shì)線


并用對(duì)數(shù)函數(shù)擬合晰房,然后顯示公式和R^2求摇。

得到如下圖:

image.png

其中公式

是留存的擬合函數(shù),x代表天殊者,y代表留存數(shù)值与境,R^2代表擬合的精度,越接近1代表越準(zhǔn)確猖吴。

有了這個(gè)留存公式后我們就可以預(yù)測(cè)出長(zhǎng)期之后的留存數(shù)值摔刁。如下圖繪制出一直到120天的留存。

留存預(yù)測(cè)

因?yàn)楹1危舸娴臄?shù)不可能小于0共屈,因此留存的函數(shù)應(yīng)該如下:

利用此公式,帶入到LT的計(jì)算公式党窜,求出LT

這里的求和計(jì)算拗引,本質(zhì)上是對(duì)于留存函數(shù)的定積分計(jì)算,也就是留存函數(shù)下方的面積幌衣。我們也可以直接通過Excel進(jìn)行簡(jiǎn)單的求和矾削。可得到例子中的數(shù)值為:

因此人均的生命周期約為13.8天,根據(jù) LTV=LT*ARPU再乘以日均的arpu值哼凯,便知道了LTV垦细。

最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市挡逼,隨后出現(xiàn)的幾起案子括改,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖家坎,帶你破解...
    沈念sama閱讀 216,544評(píng)論 6 501
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件嘱能,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異,居然都是意外死亡虱疏,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)惹骂,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 92,430評(píng)論 3 392
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來做瞪,“玉大人对粪,你說我怎么就攤上這事∽芭睿” “怎么了著拭?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 162,764評(píng)論 0 353
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長(zhǎng)牍帚。 經(jīng)常有香客問我儡遮,道長(zhǎng),這世上最難降的妖魔是什么暗赶? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,193評(píng)論 1 292
  • 正文 為了忘掉前任鄙币,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上蹂随,老公的妹妹穿的比我還像新娘十嘿。我一直安慰自己,他們只是感情好岳锁,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 67,216評(píng)論 6 388
  • 文/花漫 我一把揭開白布绩衷。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般浸锨。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪唇聘。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上,一...
    開封第一講書人閱讀 51,182評(píng)論 1 299
  • 那天柱搜,我揣著相機(jī)與錄音迟郎,去河邊找鬼。 笑死聪蘸,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛宪肖,可吹牛的內(nèi)容都是我干的表制。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,063評(píng)論 3 418
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼控乾,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼么介!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起蜕衡,我...
    開封第一講書人閱讀 38,917評(píng)論 0 274
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤壤短,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后慨仿,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體久脯,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,329評(píng)論 1 310
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點(diǎn)故事閱讀 37,543評(píng)論 2 332
  • 正文 我和宋清朗相戀三年镰吆,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了帘撰。 大學(xué)時(shí)的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,722評(píng)論 1 348
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡万皿,死狀恐怖摧找,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情牢硅,我是刑警寧澤蹬耘,帶...
    沈念sama閱讀 35,425評(píng)論 5 343
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站唤衫,受9級(jí)特大地震影響婆赠,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏绵脯。R本人自食惡果不足惜佳励,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,019評(píng)論 3 326
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望蛆挫。 院中可真熱鬧赃承,春花似錦、人聲如沸悴侵。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 31,671評(píng)論 0 22
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽可免。三九已至抓于,卻和暖如春,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間浇借,已是汗流浹背捉撮。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 32,825評(píng)論 1 269
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留妇垢,地道東北人巾遭。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 47,729評(píng)論 2 368
  • 正文 我出身青樓肉康,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親灼舍。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子吼和,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 44,614評(píng)論 2 353

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容