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在產品的運營過程中，離不開LTV模型與用戶增長的討論。產品每進入一個周期，就會有不同的策略。本文從理解LTV模型與用戶增長以及如何應用LTV模型進行總結，希望對你有所啟發。

一、用戶增長與用戶生命周期價值LTV

用戶增長的全流程鏈路基于AARRR模型衍生而來，分別是用戶獲取、用戶激活、提高留存以及提高收益等；但由于用戶周期已經進入存量時代故衍生而來RARRA模型；LTV模型可以應用于用戶增長模型的各個周期進行相應的價值計算與預測。

1. 如何理解用戶增長

簡單理解：用戶增長可以理解為基于用戶生命周期的用戶數體量，當新增用戶數大于用戶流失數時可以簡單的理解為用戶體量在正向增長；

此時公式為：

用戶規模= 新增用戶數+活躍用戶數+沉默喚醒用戶數-用戶流失數

AARRR與RARRA模型的五個數據維度：

1. Acquisition（獲取用戶）：如何把潛在用戶變成真實使用用戶，確保新用戶在首次啟動時看到你的應用產品價值
2. Activation（激發活躍）：用戶的首次體驗如何 如何與產生互動 如何讓用戶激活
3. Retention （提高留存） ：為用戶提供價值，讓用戶回訪
4. Revenue（增加收入）：如何讓用戶多次購買，一個好的商業模式是可以賺錢的
5. Referral、（傳播推薦）：用戶會分享給其他人，鼓勵老用戶帶來新用戶，讓用戶分享、討論你的應用產品

若考慮用戶質量后用戶增長可以理解為：用戶數量與用戶質量的雙影響增長，此時的用戶增長是非單一因素的動態變化，一方面取決于用戶數量一方面取決于用戶的質量。

此時公式為：

用戶規模= （新增用戶數+活躍用戶數+沉默喚醒用戶數-用戶流失數）*用戶質量

用戶質量可以參考RFM模型：

1. RFM模型概述：源自于美國數據營銷研究所提出的一種簡單的分析客戶價值的方法；RFM的三大基本要素為：R、F、M；RFM本質上是一種用三個分類維度，找判斷標準方法；通過三個維度的組合計算，能判定出用戶的好壞，然后采取對應的策略。

• R：Recency-最近一次交易時間
• F：Frequency-交易頻次
• M：Monetary-交易金額

2. 如下圖：通過對每個用戶R值、F值、M值高低的評估，將其對應到不同的區間去，從而將用戶劃分為8種用戶價值類型。在不同應用產品中，R、F、M 可以代表不同的用戶關鍵行為。

比如在社區類應用產品中可以分別代表：最近一次登錄時間、登錄次數和登錄時長。

3. 在RFM模型中，用戶最近一次交易的時間越近越好，因為這類用戶更為敏感，對其進行營銷，效果更為顯著；而交易頻次則是越高越好，因為這說明用戶對應用產品滿意度更高，復購意愿更強；交易金額也是越高越好，交易金額高的用戶對應用產品的貢獻度更大，屬于高價值用戶。

二、LTV用戶生命周期價值模型

1. 如何理解LTV：用戶生命周期價值

用戶生命周期價值 LTV（Lifetime Value）：指一個用戶在生命周期內創造的價值總和。

LTV就是某個用戶在生命周期內為該游戲應用創造的收入總計，可以看成是一個長期累計的ARPU值。

• 對于移動游戲來講就是一個用戶在生命周期中創造的收入綜合；
• 對于電商來說是用戶的活躍天數與客單價的綜合數據。

LTV = LT（活躍天數）* ARPU（用戶每次活躍產生的價值）= 每個用戶平均的【LTV=每月平均用戶收入*用戶按月計的平均生命周期=ARPU * LT】

比如，如果游戲的ARPU = $0.5, 游戲用戶平均生命周期為3個月， 那么LTV = $0.5 * 3 = $1.5

2. 如何理解LT：用戶生命周期

用戶平均生命周期 LT（Lifetime）：指用戶從認知接觸到對此應用喪失興趣的整個流程，但基于應用產品的性質很難捕捉用戶的卸載或流失的行為動作，所以通常會根據用戶的使用頻率低于某個極限值來以此判斷用戶是否流失。

用戶的生命周期：指一個用戶從第一次啟動應用，到最后一次啟動應用之間的時間

生命周期=用戶留存率之和（一般情況下對數和乘冪的擬合優度比較接近于1 ）

• 以天為時間單位，假設一款應用產品第1天新增了一批數量為X的用戶，接著每天都有用戶會流失，第2天這批用戶數量減少到X2，第3天用戶數量減少到X3，直到第n天最后一批數量為Xn用戶登錄。
• 根據定義：LT是用戶平均生命周期，求的是平均數，所以每一天的留存時間都要除以 X求平均。第1天的平均留存時間為X/X=1天，第2天的平均留存時間為X2/X（天），第3天的平均留存時間為X3/X（天），直至第n天的平均留存時間為Xn/X（天），每天平均留存時間的累加就是這批用戶的生命周期。

3. 如何理解ARPU：活躍用戶價值

用戶每次活躍產生的價值ARPU（Average revenue per user）：指的是用戶在每次活躍中產生的收入價值，ARPU值越高代表了用戶的質量越好可以在用戶中獲取的變現價值越高。

ARPU = 某時間周期內用戶總收入 / 同時間周期內的用戶數

例如廣告變現中ARPU代表了在一段時間內的廣告收入與用戶體量的比值，此時的廣告變現收入與eCPM與展示數相關

三、LTV 模型的應用

衡量用戶在整個產品周期中(或者一個時間階段內)，對于平臺或者企業貢獻總的價值收益多少的指標，是一個偏長期的衡量指標。LTV也常被用來衡量商業價值，揭示用戶忠誠度，又或者作為預測增長的工具。

LTV模型的作用：

• 優化投放策略:多渠道投放質量交叉對比，例如，根據不同渠道的用戶下單或購買等行為數據計算LTV，預估該渠道未來的轉化質量，決定是否需要調整渠道投放策略。
• 業務賦能決策:多項目營收貢獻占比分析，對于多個進展中項目的公司來說，通常需要對多個項目進行價值對比。
  基于LTV根據用戶在不同項目內的貢獻判斷該項目的商業價值
• 用戶轉化提升:了解不同時間節點的運營效果，通過LTV曲線橫縱坐標的對比，可查看此次運營活動過程中的關鍵時點，針對不同標簽用戶對運營活動效果進行評估。例如，運營活動開始前后，LTV曲線一般會有明顯變化。

LTV預估模型在用戶的生命周期中要明確以下四點：

1. LTV預估的數據維度：按照用戶ID還是設備數
2. LTV預估中定義周期：是七日、十四日或是一月一年等
3. LTV預估中的準確性：要定義出預估的數值與預估的上下浮動區間，講準確性量化
4. LTV預估中的實效性：要在準確度和得出結果的時間之間找到相應的平衡點既能滿足業務需求又可以保證數據的合理準確預估

LTV預估模型在用戶的生命周期中的策略應用：

• 用戶引入階段：此時應用策略的重點在于降低用戶引入的成本，此時可以根據外部媒體以及相對粗糙顆粒度的用戶畫像將用戶進行分層，預估用戶的價值對買量進行相應的指導，用戶價值越高出價越高從而優化ROI；
• 新增用戶階段：此時應用的策略重點在于衡量預估用戶的買量效果，此時用戶已經被引進應用產品并在其中產生了相應的行為數據與用戶標簽，此時可以通過用戶沉淀的數據進行相關的價值預估或做出一些產品的A/B調整來進行迭代；
• 活躍用戶階段：此時應用的策略重點在于是否可以進一步提升用戶價值，活躍用戶在一定程度上沉淀了大量的數據進一步構建了用戶畫像和分層，此時可以適當的篩選高中低價值用戶并對不同層級用戶進行不同策略的匹配，價值極地的用戶甚至可以采取”忽略”原則；
• 流失預警階段：此時應用的策略重點在于價值下降的提前預警，在一定的時間周期內用戶價值波動較大或到達了用戶流失的閾值臨界點，可以同步殘軀push召回的方式來提升用戶的生命周期或通過一些活動的召回用戶進行應用產品內的活躍程度或其他操作行為，從而拉長用戶的LT；
• 流失召回階段：此時應用的策略重點在于對已經流失的用戶進行召回，通過預估LTV的價值來決定用戶是否有價值被召回以及召回的效率，目前的情況大部分都是召回的成本相較于新增用戶的獲客成本較低。