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LTV (Life Time Value) 生命周期价值是怎么计算的

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曲奇
发布2022-04-02 15:48:23
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发布2022-04-02 15:48:23
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LTV(Life Time Ⅴalue)指的是某个用户在生命周期内为该游戏应用创造的收入总计,可以看成是一个长期累计的ARPU值。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动游戏应用,到最后一次启动游戏应用之间的周期。 作用:

  • 衡量用户的质量(付费能力)
  • 计算投资回报率:ROI = LTV / CAC,CAC(Customer Acquisition Cost)是获客成本,ROI>1,我们可以理解为收回了获客成本;业内一般追求ROI≥3
  • 以及基于上述两点延展开的如 渠道用户质量对比、不同用户群质量对比,以此再进行投放计划调整或者产品内容推送优化等等

计算历史LTV

LTV=\frac{新增用户数新增用户在LT内贡献的总收入}{新增用户数}
LTV=\frac{新增用户数新增用户在LT内贡献的总收入}{新增用户数}

LT(Life Time)就是用户生命周期,如果我们要计算N日-LTV,则直接将公式中的LT改为N日即可。

举个栗子:某日新增用户100,首日他们充值200元,则首日-LTV = 200/100 = 2元;第2天充值300元,则2日-LTV = (200+300) / 100 = 5元,以此类推...

SQL参考1:计算每日LTV

代码语言:javascript
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select reg_date,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)=0 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv1,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)<=6 and date_diff(now_date, reg_date)>=6 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv7
from 
(
	select reg_date, sum(money) as money, vopenid, thedate, max(thedate) as now_date from xxx group by vopenid, thedate, reg_date
)
group by reg_date

结果:

注册日期

1日LTV2

7日LTV

20210101

7

9

20210102

8

10

20210103

8

10

SQL参考2:计算加权LTV(多日)

代码语言:javascript
复制
select count(distinct vopenid) as cnt,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)=0 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv1,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)<=6 and date_diff(now_date, reg_date)>=6 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv7
from 
(
	select reg_date, sum(money) as money, vopenid, thedate, max(thedate) as now_date from xxx group by vopenid, thedate, reg_date where reg_date<='20210103' and reg_date>='20210101' and thedate<='20210110' and thedate>='20210101' 
)

结果:

注册人数

1日LTV

7日LTV

132432

8

9

预估未来LTV

对于当天的充值收入来说只可能来自当天留存用户,而当天留存用户的人均付费金额为arpu,注意这里的arpu是指留存用户的arpu:

L T V=\sum_{i=0}^{N} \frac{\text { 第 } i \text { 日留存用户 } * \text { 第 } i \text { 日留存用户的 } \operatorname{arpu}}{\text { 新增用户数 }}
L T V=\sum_{i=0}^{N} \frac{\text { 第 } i \text { 日留存用户 } * \text { 第 } i \text { 日留存用户的 } \operatorname{arpu}}{\text { 新增用户数 }}

等价于

L T V=\sum_{i=0}^{N} \text { 第 } i \text { 日留存率 } * \text { 第 } i \text { 日留存用户的 } a r p u
L T V=\sum_{i=0}^{N} \text { 第 } i \text { 日留存率 } * \text { 第 } i \text { 日留存用户的 } a r p u

LTV = 1*首日apru + 第1日留存率*第1日apru+..

如果我们可以根据历史数据预估后续留存率及对应留存日的arpu,那么就可以预估LTV了。

LT 是用户生命周期,

L T=\frac{\sum_{i=0}^{N} \text { 第 } i \text { 日留存用户数 }}{\text { 新增用户数 }}
L T=\frac{\sum_{i=0}^{N} \text { 第 } i \text { 日留存用户数 }}{\text { 新增用户数 }}

等价于:

L T=1+\sum_{i=1}^{N} \text { 第 } i \text { 日留存率 }
L T=1+\sum_{i=1}^{N} \text { 第 } i \text { 日留存率 }

假设arpu为常数,则可LTV = LT * apru估算LTV

同样可用python或excel,拟合并预测未来的留存率,从而求得LT,并预测未来LTV。

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