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“ 今天和大家分享一個做營銷投放、做用戶增長非常關(guān)注的指標(biāo)模型：用戶生命周期價值。”
用戶生命周期價值CLV（Customer Lifetime Value，也有稱LTV：Life Time Value，兩者完全一樣），相信是很多小伙伴都聽過的概念，可能很多朋友也應(yīng)用過。但是真正這個模型的應(yīng)用場景、計算邏輯的演變，可能很多朋友并沒有做詳細(xì)的探究。
目前行業(yè)中大部分的文章也是泛泛而談，簡單套用 LTV = LT × ARPU 公式，沒有對本質(zhì)原理有所講解。今天我來做個嘗試，爭取把用戶生命周期這個模型徹底講明白，希望對大家有所幫助。
首先聊聊，什么是用戶生命周期價值，以及是用于解決什么問題的。
（1）用戶生命周期價值的定義
顧名思義，用戶生命周期價值，是衡量用戶在整個產(chǎn)品周期中（或者一個時間階段內(nèi)），對于平臺或者企業(yè)貢獻總的價值收益多少的指標(biāo)。這是一個偏長期的衡量指標(biāo)。
舉個例子，一個用戶注冊了京東APP，一共使用了2年，后來就流失了、轉(zhuǎn)戰(zhàn)拼多多。這個用戶2年期間一共在京東貢獻了23000的消費金額，那這個用戶在京東的生命周期價值就是23000。
當(dāng)然，由于整體的生命周期往往比較長，可能是幾年、幾十年，特別靠后的階段，往往貢獻的價值極低，因此在實踐過程中，往往用一段時間內(nèi)的收益作為整個生命周期的衡量。比如3個月、1年等，因為1年的時間，對于絕大部分用戶可能以及完成了從引入到流失的過程。
但是哪怕再短，和ROI相比都長很多，因為ROI的計算周期通常也就15天左右。
（2）圖形化解釋
下面，我們從圖形化的角度解釋一下生命周期價值。
先看下圖，這是我們做用戶生命周期時經(jīng)?？吹降囊粡垐D（關(guān)于生命周期可以參考文章《生命周期劃分邏輯計算》）。
橫軸：即LT（生命周期）。代表了時間維度，即用戶在平臺的所處階段。這個階段的劃分邏輯和名稱有各式各樣的，但大同小異，一般就是引入期、成長期、成熟期、衰退期。
縱軸：代表了用戶對平臺貢獻的價值。用戶在不同階段，往往對于平臺的貢獻價值也是不一樣的。穩(wěn)定成熟期，通常貢獻的價值多一些；考察引入期、衰退期自然貢獻的少。
我們假設(shè)用戶的創(chuàng)造價值是個連續(xù)的過程，而根據(jù)定義，用戶生命周期價值是整個用戶生命周期內(nèi)，創(chuàng)造的總的價值。因此，曲線下的陰影面積就是我們關(guān)注的用戶生命周期價值LTV（CLV）。這有點像積分的意思。
本文第二節(jié)分享LTV的計算邏輯演算，理解了這里的面積代表LTV（CLV）的基礎(chǔ)設(shè)定，后面很多邏輯的計算就清晰多了。
（3）解決了什么問題
從定義上能看出來，用戶生命周期價值其實是兩個維度：生命周期和貢獻價值。
以往我們做用戶運營或者做用戶營銷，往往只關(guān)注了其中一個維度。比如，我們關(guān)心用戶的留存率（關(guān)于留存分析可以參考?xì)v史文章《留存分析》）；比如，我們做了一次廣告投放，關(guān)注投放后的用戶帶來了怎樣的成交價值（關(guān)于投放的指標(biāo)評估可以參考文章《線上廣告效果評估》）。
但是這種單維度的評估，是否存在啥問題呢？
比如說，留存率高、用戶生命周期長，是否代表了用戶價值高？
再比如，投放后的用戶ROI很高，是否代表了這次投放效果一定很好？
答案都是否定的。
用戶留存率高，但是長期貢獻的消費很低（即上面生命價值周期曲線中的縱軸數(shù)值很低），都是白嫖黨，給平臺帶來不了任何收入，那這種用戶并不是平臺要關(guān)注的最優(yōu)用戶，我們產(chǎn)品提供服務(wù)最終都是需要商業(yè)化收入的。
同樣，如果廣告投放只關(guān)注短期ROI，可能很高，但是用戶消費一次就走了（即上面價值曲線圖中的橫軸很短），難以在平臺實現(xiàn)復(fù)購、多次轉(zhuǎn)化，從長期來看，這次投放效果就是失敗的；相反，如果短期內(nèi)的ROI比較低，但是獲取的用戶長期價值貢獻很高，如果單純看短期ROI，很容易就忽略了這種潛在價值，喪失機會抓取。
因此，用戶生命周期價值模型將留存和價值兩個維度結(jié)合在一起，從長期角度評估某個用戶、某群用戶、某個渠道用戶的質(zhì)量水平，這種評估方法更加科學(xué)與全面，會幫助企業(yè)從更加長期的角度發(fā)展業(yè)務(wù)與開展用戶增長運營。
上面我們了解了LTV的背景、相關(guān)定義以及解決的問題，下面我們看看具體LTV的一些細(xì)節(jié)。這里我總結(jié)了一下，和各位朋友一起探討，有助于對于生命價值周期模型的深入理解。
（1）LTV是基于單人量綱的模型
首先，大家講的LTV其實從人群上區(qū)分，可以分為兩類：單個人的，和一群人的。都是可以計算LTV。
針對單個人：我們可以回看一下上文中的生命價值周期曲線圖。把這張圖當(dāng)做一個具體用戶的價值變化，陰影面積則是這個人的LTV。
針對一群人：上文的曲線圖橫軸還是生命周期，這個維持不變可以理解，那縱軸的價值貢獻是這群人的總貢獻還是平均貢獻呢？我們注意一下，當(dāng)一群人衡量LTV的時候，取得是這群人的平均價值貢獻。
因此，無論是單人還是多人，生命周期價值模型算下來都是平均單人的價值。這個其實好理解。如果是總價值貢獻，那么人群數(shù)量將成為影響因素，生命周期價值就很難在同一維度下做對比分析了。
（2）LTV是基于歷史預(yù)測未來的模型
其次，無論是那種LTV或者CLV的計算方法，本質(zhì)上都是預(yù)測算法。這是生命周期價值模型的特征決定的。
我們上面講過，LTV模型是衡量長期價值的模型，一般都是幾個月、年度起，不適用短期價值評估。
我們舉個場景，業(yè)務(wù)人員做了一次廣告營銷投放，想評估這次投放的ROI，這個好說，最多等上10來天，用戶的購買數(shù)據(jù)出來了，做做歸因分析（關(guān)于歸因分析可參考《歸因分析詳解》）就能得出結(jié)果。但是要評估投放帶來用戶的LTV呢？需要等上一年？互聯(lián)網(wǎng)變化日新月異，等上一年可能團隊都換了一撥人了。
因此，在實踐過程中，為了保證業(yè)務(wù)使用時效性，LTV的數(shù)據(jù)肯定是需要進行預(yù)測的，我們下文中闡述的所有的LTV的計算方法，本質(zhì)上也都是預(yù)測的算法或者邏輯。了解算法的朋友們都清楚，做預(yù)測是非常難的。因此這也是計算、應(yīng)用LTV最大的挑戰(zhàn)。
也正是因為是預(yù)測模型，所以才有了不同的計算方法。如果是統(tǒng)計歷史的邏輯，也沒啥好說的，直接按照定義統(tǒng)計時間范圍內(nèi)用戶的價值貢獻總額就好了嘛！
上面關(guān)于一些大的邏輯已經(jīng)介紹的八九不離十了，下面我們詳細(xì)看看有哪些LTV的計算方法以及公式的推演。
（1）基于整體計算
根據(jù)上文中我們闡述的LTV的定義，是平均單個用戶的價值貢獻。因此，根據(jù)這個定義，我們可以有整體的計算邏輯：
LTV = SUM（某批用戶付費總額）/總用戶數(shù)
其中用戶數(shù)我們是可以明確知道的，但是這批用戶的總付費金額需要進行預(yù)測了。具體的預(yù)測方法有很多，比如可以基于用戶的歷史行為（比如點擊、瀏覽、加購等）進行預(yù)測未來一段時間（例如一年）的價值貢獻。我們這里就不展開了，后續(xù)進行算法相關(guān)的分享的時候可以詳細(xì)聊聊。
總之，基于這個最基礎(chǔ)的公式，我們可以計算（預(yù)測）某群用戶的LTV數(shù)值。
（2）基于分階段計算
基于整體進行LTV的計算，邏輯比較清晰明了。但問題是，直接預(yù)測整體的付費金額是比較難的一件事。
為了解決這類難題，我們將整體的付費金額按照生命周期的階段進行劃分拆解。于是有了：
LTV = sum（階段1用戶付費總額+階段2用戶付費總額+……）/總用戶數(shù) =sum（階段1用戶數(shù)×階段1用戶ARPU+階段2用戶數(shù)×階段2用戶ARPU+……）/總用戶數(shù)
我們把上面公式中分母移入每一個分子項目中。有以下式子：
LTV = 階段1用戶ARPU×階段1用戶數(shù)/總用戶數(shù) +階段2用戶ARPU×階段2用戶數(shù)/總用戶數(shù)+……
變形后，出現(xiàn)了【階段1用戶數(shù)/總用戶數(shù)】的數(shù)據(jù)項。如果熟悉用戶留存分析的朋友，應(yīng)該會比較清楚這其實就是【階段1留存率】指標(biāo)。因此，上面的公式最終變?yōu)椋?/p>LTV = 階段1用戶ARPU×階段1留存率+階段2用戶ARPU×階段2留存率+……
總體的推導(dǎo)公式如下：
關(guān)于ARPU值得解釋下文詳述。
（3）基于LT和ARPU計算
這個計算邏輯開頭部分就提出來了，也是目前行業(yè)里大家計算LTV比較流行的方法。
LTV = LT × ARPU
LT：即Life Time，代表群體用戶的平均生命周期長短；
ARPU：即Average Revenue Per User，代表每個用戶在某個周期內(nèi)的平均收入。
注意，ARPU值的單位是某個周期內(nèi)的用戶平均收入，比如一年內(nèi)的平均收入、3個月平均收入。相應(yīng)的LT的單位也需要是年、月。只有這樣，才能保證LT和ARPU兩個數(shù)值相乘，得到的結(jié)果的單位是金額（收入、貢獻）。
這個公式是怎么得出來的呢？其實本質(zhì)是做了多層的假設(shè)，所以簡化了計算模型。下面我們沿著計算方法2繼續(xù)推導(dǎo)一下，R（t）是留存率，如下圖：
這里的核心假設(shè)就是：ARPU值在不同階段是常數(shù)。另外用到了各階段留存率之和等于生命周期，這里就不推導(dǎo)了，感興趣的朋友自己演算一下。
最后，我們聊聊關(guān)于LTV的一些應(yīng)用落地。
（1）京東GOAL模型
之前我們分享過京東GOAL模型（參見文章《GOAL模型》），其中模型的第三個環(huán)節(jié)：A環(huán)節(jié)就是基于CLV進行的價值提升。
通過對高價值CLV的用戶進行分析匯總，對高價值用戶進行營銷投放，提升精準(zhǔn)化營銷的效率和效果。
上圖是樂高綜合定義高生命周期價值用戶，進行CLV相關(guān)的提升的案例。
（2）營銷投放效果分析
在上文的背景部分，我們已經(jīng)提到過，LTV模型可以從長期衡量營銷投放的效果，彌補ROI只關(guān)注短期效果的缺點。
我們可以參考神策系統(tǒng)中關(guān)于LTV相關(guān)的分析能力。
這里的產(chǎn)品功能呢，總體還是比較完備的。但是關(guān)于LTV的周期，這里支持的都比較短，最長也就365天，我覺得應(yīng)該是出于數(shù)據(jù)計算層面的壓力設(shè)計的，因為這里都是基于統(tǒng)計值的。
另外，這里也提供了LTV的預(yù)測模型，我覺得還是有些意思的。
關(guān)于用戶生命周期價值模型，今天我們分享這些內(nèi)容，不知道各位朋友是否有了一個比較基礎(chǔ)的了解？希望本文對大家有所幫助。
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3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
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6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)