實例講解:手把手教你算LTV和CAC

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LTV和CAC是用戶增長的重要數據,有效的LTV和CAC數值對于用戶增長具有約束作用。其中,LTV的計算較為復雜,筆者在此以實例講解了LTV的計算方法,希望能解答同學們的疑問。

前面的用戶增長的文章中,我們介紹了LTV和CAC對于用戶增長的約束作用。很多人看完后,反饋對于LTV的計算不是很明白,在網上也找不到特別靠譜的辦法,要么是經驗公式,適用范圍較小,要么太復雜,很難上手。

這里跟大家分享一種比較有效計算LTV和CAC的方法。

一、回顧LTV和CAC的定義和應用

大家都知道,我們在做產品的新用戶獲取時,一定要遵循的原則是,獲取用戶的成本小于用戶給我們帶來的價值。一般我們用LTV表示用戶帶來的價值,獲取用戶的成本用CAC表示,具體的定義和解釋如下:

LTV, Life Time Value的縮寫,用戶的終身價值,即用戶在產品內貢獻的總的價值,一般用人均值。

CAC, Customer Acquisition Cost的縮寫,即單個用戶的獲取成本。

簡單來說,在新用戶的獲取上,要保證一個用戶在整個生命周期中給產品帶來的價值(LTV)大于獲取這個新用戶所耗費的成本(CAC),否則獲取的用戶越多,虧損越嚴重。即LTV>CAC ,公式看似簡單,卻是用戶獲取的本質約束。

很多風險投資機構普遍認為LTV>CAC的時候產品或者公司是有可能性的,LTV<CAC的時候模式是無意義的。

除了LTV需要大于CAC之外,兩者比值也是體現產品商業價值的指標。在有競爭的環境下,即使LTV>CAC,但是如果LTV/CAC的比值小于其它競品公司,同樣會在競爭中很多被抬高的CAC壓垮。

因此投資機構在投資時,還會關注LTV/CAC的比例,一般認為LTV/CAC>3是有較大概率占據行業領先地位的。

具體如下圖所示:

如何有效計算LTV和CAC?

LTV和CAC的關系(來源:pritzker venture capital)

那么是不是LTV/CAC越大越好呢?其實也不一定,如果過大,很有可能說明在市場拓展中還太保守,沒有盡快的的占領市場。

因此,需要保持在大幅推廣的情況下,LTV/CAC在3左右,是一個比較好的狀態。

二、如何計算CAC和LTV?

計算CAC的方法比較簡單如下:

CAC=市場總花費/同時期新增用戶數

市場總花費一般包括推廣渠道花費,營銷和銷售的總費用,甚至包括所有市場,運營人員的人力成本,這里只要把我們付出的成本都算進去就好。

LTV的計算方法為:

如何有效計算LTV和CAC?

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。

計算LT是比較復雜的,特別是短期的一些情況,只能完全靠預估,沒法準確計算。我們按照定義,用戶的平均生命周期,推出LT的表達式,假設新增一批用戶A,用戶在后面第n天的留存用戶數為A(n),則這批用戶總的生命周期為:

如何有效計算LTV和CAC?

那么這批用戶的平均生命周期為:

如何有效計算LTV和CAC?

我們可以知道留存用戶數除以新增用戶數,即是留存:

如何有效計算LTV和CAC?

R(n)表示第n天的留存率

因此我們知道用戶平均生命周期為:

如何有效計算LTV和CAC?

由上式可知,用戶的平均生命周期等于留存之和。

但是很多時候,我們可能剛上線很短的時間,比如一些游戲,剛上線一個月,老板就要看LTV,這個時候的留存可能只出來了很短一段時間。這里就涉及到留存的預估問題了。

假設,我們已經知道部分留存數據,比如,次留50%,7日留存30%,30日留存15%,我們可以利用強大的Excel來預估長期的留存。

我們將以上假設的點,在Excel中畫出來,如下圖所示:

如何有效計算LTV和CAC?

實際留存

我們選擇添加趨勢線:

如何有效計算LTV和CAC?

添加趨勢線,并用對數函數擬合,然后顯示公式和R^2。

如何有效計算LTV和CAC?

得到如下圖:

如何有效計算LTV和CAC?

其中公式為:

如何有效計算LTV和CAC?

是留存的擬合函數,x代表天,y代表留存數值,R^2代表擬合的精度,越接近1代表越準確。有了這個留存公式后我們就可以預測出長期之后的留存數值。

繪制出到120天的留存,如下圖所示:

如何有效計算LTV和CAC?

留存預測

因為,留存的數不可能小于0,因此留存的函數應該如下:

如何有效計算LTV和CAC?

利用此公式,帶入到LT的計算公式,求出LT:

如何有效計算LTV和CAC?

這里的求和計算,本質上是對于留存函數的定積分計算,也就是留存函數下方的面積。

我們也可以直接通過Excel進行簡單的求和,可得到例子中的數值為:

如何有效計算LTV和CAC?

因此人均的生命周期約為13.8天,根據LTV=LT*ARPU再乘以日均的ARPU值,便知道了LTV。

 

作者:南村小付,微信公眾號:南村小付,快手高級產品經理,曾任職阿里,歡聚時代,7年互聯網產品設計運營經驗。

本文由@南村小付 原創發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash, 基于CC0協議

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評論
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  1. 求問,只能用對數函數嘛,我用30天留存擬合出來的曲線,最貼合的是冪函數,那還需要用對數計算嘛

    來自北京 回復
  2. arpu值是這些活躍用戶在120天內人均每日的收入么?即收入/120/uv?

    來自浙江 回復
  3. 請問老師利用趨勢線得出公式之后,怎么推演到120天的,excel好像不能帶微積分?。ú缓靡馑伎赡苡悬c小白

    來自北京 回復
  4. 老師,問下,最后那一部分求和,“我們也可以直接通過Excel進行簡單的求和,可得到例子中的數值為”——這是怎么做的?能具體點講講嗎?謝謝

    來自北京 回復
  5. 弱弱問,最后得出13天,然后計算ARPU的時候,是全體用戶的平均天收入嗎?還是說找某個13天區間來算的平均天收入?謝謝

    來自北京 回復
  6. 真的很棒,但是最終是怎么計算將留存函數套入LT公式計算的,可否麻煩解答一下。謝謝

    來自福建 回復
  7. 這批用戶總的生命周期是不是應該是:A*1 + A(1)*2 + A(2)*3 + … + A(n)*(n+1) 。按文章中算出來的只是人數的累加吧

    來自上海 回復
    1. 你這個算重復了,應該用每天離開人數乘天數,[A-A(1)]*1 + [A(1)-A(2)]*2 +… + [A(n-1)-A(n)]*n + A(n)*(n+1) 和作者結果一樣

      來自河北 回復
    2. 明白了,感謝大佬!

      來自上海 回復
  8. 太贊了

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  9. 怎么計算出的12.883呢?我不太懂

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    1. 同問

      來自江蘇 回復
    2. 同問

      來自福建 回復
    3. 按照這個函數,y = -0.103ln(x) + 0.5001;在excel中將x=1,2,3,4,…..帶入后,得到具體的數值,然后求和得到的哈

      來自北京 回復
    4. 我是這么帶入計算的,但求和后得出來的是負數啊。。。 我說一下我的計算過程:
      1、按次日50%、7日30%、30日15%的留存率擬合對數趨勢線;
      2、得到y = -0.103ln(x) + 0.5001計算公式
      3、設定X從1-120,求對數后,按公式計算y值合計數

      最終是負數。。。

      來自上海 回復
  10. 想請問一下,最后擬合出的曲線方程是:y = -0.103ln(x) + 0.5001,可是后面計算定積分的時候去掉了對數之前的負號是為什么呢

    來自香港 回復
    1. 有負號的,寫錯了

      來自北京 回復
  11. 太清晰了,點贊

    來自河北 回復
  12. 想請問一下,最后擬合出的曲線方程是:y = -0.103ln(x) + 0.5001,可是后面計算定積分的時候去掉了對數之前的負號是為什么呢

    來自日本 回復
    1. 有負號的,寫錯了

      來自北京 回復
    2. 大佬請問,12.883是怎么計算的

      來自福建 回復
    3. 按照這個函數,y = -0.103ln(x) + 0.5001;在excel中將x=1,2,3,4,…..帶入后,得到具體的數值,然后求和得到的哈

      來自北京 回復
    4. 謝謝大佬

      來自福建 回復
  13. 最實用的一個計算LTV的公式,感謝~

    來自上海 回復
  14. 很實用,之前用的是計算出每一天的用戶價值然后去累加求得LTV。太麻煩了

    來自四川 回復
  15. 很實用,感謝 ??

    來自日本 回復
    1. 與哈哈

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