LTV（生命周期总价值）
说明
数据分析教程 正在计划编写中，欢迎大家加微信 gr99123 （备注：数据分析教程） 提供意见、建议、纠错、催更。应大家要求，作者开办数据产品和数据分析培训班，详情 数据产品经理培训 / 数据分析培训。欢迎关注作者出版的书籍：《深入浅出Pandas》 和 《Python之光》。
LTV（Life Time Value）生命周期总价值，是指用户终身价值。在市场营销中，客户终身价值（customer lifetime value，CLV 或通常称 CLTV）、终身客户价值（LCV）或终身价值（life-time value，LTV）是对未来与客户关系中净利润的预测。预测模型可以有不同程度的复杂度和准确性，从粗糙的启发式到复杂的预测分析技术的使用。
与它有紧密关系的指标是 CAC。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。
意义
客户终身价值（CLTV）是任何一个成长中的公司最重要的衡量指标之一。通过衡量 CLTV 与客户获取成本（CAC）的关系，公司可以衡量收回赢得新客户所需的投资所需的时间，例如销售和营销成本。
终身价值（LTV）是某些公司的一个重要指标，尤其是那些拥有服务或订阅模式（或者存在多次购买可能）的公司，比如 SaaS 业务。清楚地了解普通客户在平台上的生命周期中应该带来多少收入，将有助于做出更明智的营销和销售战略决策，有助于增加利润和潜在客户开发。
LTV 指标会影响企业做出的几乎每一个决策。因此，从这个意义上说，拥有正确的度量标准来计算生命周期价值对于每个组织都是至关重要的。
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），即 LTV>CAC，否则获取的用户越多，亏损越严重。
市场普遍认为：
- LTV>CAC: 公司是有发展空间的，一般有明确的变现方式，这时市场可以继续推广自己的产品，吸纳更多的用户；
- LTV<CAC: 模式要么是产品还在初期发展，要么就是商业变现失败的，应该重新审视产品的发展；
- LTV/CAC=3: 是最健康发展的（小于3说明转化效率低，大于3说明在市场拓展上还太保守）。
计算
当然，根据不同的商业模式，计算 LTV 的精确方法而不同。计算 LTV 需要找到平均流失率和用户在特定时间段内的平均消费，以此来预测用户在应用中的全部消费。一个计算 LTV 的简单公式：
LTV = ARPU x 1/流失率
此公式通过预测用户在特定时间段内的消费金额（即 ARPU，每用户平均收入）及用户返回应用的概率（1/流失率）来计算生命周期价值。通过这个公式，您可以尝试预测一位用户在使用应用的全部时间内能产生多少价值。
挑战
计算 LTV 的最大挑战在于这是一个预测性的指标，不是固定不变的。本质上讲，LTV 会随着用户行为不断变化。这意味着，虽然上述公式建立了可以展示如何使用 LTV 的模型，但它还是太简单了，无法得出精确数据，实现营销目标。
例如，100 位应用用户中有 20 位在应用内留存了三个月，但在最后一个月，由于一次失败的应用更新，用户的 ARPU 突然发生变化。在这个例子中，用来计算用户营销成本的 LTV 过高，可能会改变未来的 LTV 值。大多数的 LTV 计算方法还包含一层额外的以预测为主的数据计算，这让 LTV 的计算过程更加复杂了。
LTV 计算的另外一个主要难点在于将该数值应用于个体用户。大多数应用通常能产生成千上万的用户，要基于每个用户的 LTV 制定个性化的营销预算非常困难。使用 LTV 的营销人员必须将自己的用户分成同期群，为特定行为人群设立整体 LTV，这样才能更好地将 LTV 应用于营销预算制定。
参考
- https://www.adjust.com/zh/glossary/lifetime-value/
更新时间：2021-03-20 23:30:39 标签：ltv 数据分析
