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excel预测准确度

来源:baiyundou.net   日期:2024-09-19

用户生命周期价值,如何帮助决策该投入那款产品重点做获客呢?本文作者对用户生命周期价值和获客之间的联系进行了分析,希望能给你带来一些帮助。

最近突然接到老板需求:分析一下咱们的用户生命周期价值,帮助决策接下来投入哪款产品重点做获客。

乍听是一头雾水,我内心:用户生命周期价值跟获客有什么联系?再说,用户生命周期价值可咋算呀?

这个时候难道要老板手把手教你算?那是不可能的。众所周知,仅仅是接到老板的靠谱需求就已经花光了毕生的运气(狗头保命.jpg)。但是打工人的生存绝技就是兵来将挡水来土掩,不懂也要现学现用。现在我将自己从摸索到实操的案例拿来分享,全文基本从小白视角阐述,聪明的你理解起来应该不难!

一、LTV与CAC是什么关系

接着上文,老板要看用户生命周期价值背后的原因是什么?为什么这个东西对获客决策有帮助?我们先来梳理一下两个概念吧。

LTV(Life Time Value):英文又叫CLV (Customer Life Time Value),顾名思义,就是老板口中的用户生命周期价值,指的是平均一个客户终身能为企业贡献多少价值。

CAC(Customer Acquisition Cost):这个很好理解,指的是单个客户获取成本,如果一款产品的CACLTV,是不是代表获客成本太高,客户质量待提升,以及获取渠道需要优化呢?通过以上思考,老板的需求和动机就变得合情合理了。原来通过用户终身价值分析可以反过来指导营销策略的呀!一个业界给出的参考值:“LTV/CAC=3的时候是公司最能健康发展的(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)”。

二、如何计算LTV?

Step 1:确定LTV计算公式

简单理解一下,假设一个用户在一款游戏app终身留存了300天就流失了,平均每天给游戏充值了5块钱,那么这个用户的LTV=300*5=1500块大洋。得出结论:实际上LTV是以用户生命周期为单位的ARPU值。我们只需要计算用户的平均生命周期,再计算这个周期内的ARPU值,就能得出平均每个用户可以带来多少价值。拆解一下我们可以得出LTV的计算公式:

LTV=平均用户生命周期(天)*用户平均营收(天)=LT*ARPU

Step 2:确定平均用户生命周期(LT)计算公式

先试着理解:平均用户生命周期=用户总留存时间/总用户数,根据公式继续反推:(第一天留存用户数+第二天留存用户数+…第N天留存用户数)*1/总用户数= 第一天留存率*1+第二天留存率*1+…+第N天留存率*1。是不是有点晕?我们试着代入以下案例理解: 假设一款游戏应用在某个时间段内新增1000用户,当天留存率100%,次日留存率90%,次日的第2天留存率75%,第N天留存率A(n),那么这1000个用户的平均生命周期=1*1+0.9*1+0.75*1+…A(n)*1。

Step 3:确定用户平均营收(ARPU)

补充一下,如果公司度是多品牌多品类多渠道策略,建议还是做下用户分层再做数据分析,增加分析结果的可靠度。例如:可以将用户按照品类、渠道、会员等维度划分。所以,当我们算ARPU的时候,公式应该是这样的:ARPU=对应分层用户的总收入/对应分层用户的总人数。

三、LTV计算案例实操

前面说了那么多其实已经解决了最难的那一步,此刻你脑海应该已经有了一个大致的概念和想法。为了辅助消化,我们来看一个手把手的实操案例。

Step 1:留存样本数据采集

这里我从神策上导出了过去180天新增用户的30日留存数据。注意: 这个取数区间要结合实际业务,这样拉出来的数据才具有代表性(最好覆盖淡季和旺季)。如果取的仅仅是淡季或者旺季的数据,不能代表实际的用户活跃和留存。这一步主要是为了第二步的留存率预测做数据支撑,所以我取30天的数据增加预测的准确度。

Step 2:基于已有留存率预测用户未来留存率

1)通过excel拉出以上留存率的散点图,可以看到这些点基本在一条直线上

2)鼠标右击散点,出现弹窗,选择“添加趋势线”

3)通过拟合函数预测留存率

在“指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均”中选择一条跟留存曲线拟合最好的曲线,拟合度越高预测结果越精准。注意:这里要勾选上“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。

备注:因为留存数不可能<0,所以系统帮我计算出的留存曲线公式实际为:y = -0.09ln(x) + 0.7159,y>=0 (x代表第几天,y代表对应留存率)。假设这批用户全部流失完,y=0即算一个完整的生命周期,代入以上公式得出: x≈2848。也就是根据留存曲线公式预测出这批新增用户在未来的第2848天会全部流失完。

4)计算平均用户生命周期(LT)

文章前面介绍过了平均用户生命周期=(第一天留存用户数+第二天留存用户数+…第N天留存用户数)*1/总用户数= 第一天留存率*1+第二天留存率*1+…+第N天留存率*1,实际上这是一个累加求和的过程。怎么快速计算大家八仙过海各显神通了。本学渣费劲半天,最终用EXCEL中的SUMPRODUCT函数, 基于样本数据计算出LT≈257。也就是说这批样本数据的平均用户生命周期约为257天。

5)计算平均用户营收(ARPU)

这个很简单,不再赘述。你需要做的是导出一份特定时间段内的历史订单数据统计GMV。我的实操数据拉取了过去180天的销售额和对应的用户数,最终统计出了以下结果:

6)计算用户生命周期价值(LTV)

终于来到了最后一步!直接套公式!LTV=LT*ARPU,得出最终结果,平均用户生命周期价值$71.68(千呼万唤始出来!)

算到这里鬼知道我到底经历了什么,太难了!但是接下来可以拿着LTV 去找老板高谈阔论了。以为到这里就结束了?NO!真正的战争刚刚打响:这是预测出的LTV,跟实际情况是否吻合?假如这是一个比较合理的结果,那跟当前的CAC相比,是什么水平?接下来是要加大获客预算争夺市场还是减少获客预算提高用户复购?总之围绕着LTV有很多可以发散的业务增长策略可以讨论,希望以上的分享刚好能解决你的问题!如有细节或关于函数公式不清楚的话给我留言。

本文由 @BunnyBad 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

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