LTV计算方法和应用

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大家好，我是大明同学。

这期内容和大家分享的「LTV，用户生命周期价值」，其玄幻则在于每个人似乎都理解它的概念，但每个人似乎都不能把它计算准确。

简单的来说就是指每一位用户可能是购买者、使用者、会员在未来周期内可能给你的产品或服务所贡献的商业价值总和，值得注意的是，它是衡量单个用户价值的，是用来表示这个用户的质量，不是一个规模类的指标。

举个例子

假设某阅读产品在应用商店获取一个用户的获客成本为10块钱，通过用户的付费阅读、广告点击、会员购买等多种方式平均每天能产生0.5元的收益，我们在往期的内容分享过，一款产品的新增次留在30-40%左右，这就意味着会流失60-70%的用户，从商业化变现的角度来看，获客成本与变现收益存在显著的差距，这似乎非常荒谬。

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如果你也这么想。

那就大错特错。

资本都是非常聪明的，他们一定不会干赔本的买卖。

回到上面那个问题，现在我们将时间周期拉长至90天、180天、365天、又或者是更长时间，以90天为例，那么在这90天内，每个用户能为企业创造的总价值LTV就是0.5元/天乘以90天，即45元，在这个过程中用户活跃的天数越长，其收益越高，这么看来花10块钱买一个用户还是非常划算的。

所以，LTV就是指拉长时间周期来衡量一个用户创造的价值。

那说了那么多。

在实际业务中LTV有什么作用呢？

在实际运用中LTV可以评估用户的长期价值，通过深入分析用户的消费、购买、变现行为以及用户留率等关键指标，计算用户在整个生命周期内的预期价值，了解每个用户对业务的长期贡献；

预估成本回收周期，产品未来的DAU趋势；

判断获客成本，对比渠道来用用户质量，调整投放策略，在追求用户规模的同时又难以保证用户质量，可以依据渠道用户质量，来实现高低质量用户的合理配比；

计算投入产出比ROI，验证盈利模式；

评估产品功能更新迭代