在人口红利不断衰减的时代,用户留存越来越重要了。通过控制用户流失,提高ARPU可以有效稳定用户量。接下来,让我们来看看具体的操作思路。 今天为大家拆解LTV生命周期价值(LifetimeValue) 本文关键内容包含: LTV生命周期价值(LifetimeValue) LTVRGPeLT或LTVARPU(1流失率)传播次数 如何做低流失率,提升LTV 如何做高ARPU(平均每付费客户收入AverageRevenuePerUser),提升LTV 计算指标与计算公式简介 一、LTV生命周期价值 LTV是指一个客户从注册到彻底流失这段时间扣除成本之后贡献的经济价值,相当于期末周期总毛利。GMPP是从回收时间角度比较不同分组效率的很好工具,而LTV则更进一步把预期生命周期也考虑了进去。 在偿还客户获取的所有间接费用成本,以及支持该客户的任何可变经常性成本之后,LTV还需要偿还企业剩余的一般及行政开支与研发成本,一旦上规模的话营业杠杆是很显著的。 毛利LTV(生命周期价值)CAC(获客成本)COC(运营成本) LTVRGPxLTARPU(1流失率)传播次数 我们在计算生命周期价值的时候会通过RGPxLT来做全局统计,通过ARPU(1流失率)传播次数来做局部统计。 LTVRGPLT 我们通过RGP来做计算的因子的时候,统计的是全局值,不做细分客户计算。这么做的好处是,我们可以更直观地观察出来一类客户在统计周期类(时间长为:1月、3月)贡献的经济价值,来做全局决策,是否要继续对这个产品进行投入。如果继续投入的产品,我们会通过下面的公式再计算一次。 LTVARPU(1流失率)传播次数 区别在于,计算ARPU、流失率、传播次数会让我们深入了解产品需要在哪些点进行优化。下面我们会针对流失率和ARPU对LTV的影响做深入分析。 二、如何做低流失率,提升LTV 根据我们的经验,做低流失率比较有效的方式有2个: 通过功能间互相导流,拉长客户生命周期。具体方式可以参考《指标拆解:通过产品闭环,大幅延长客户eLT》。 针对单产品单功能,通过数据监控对流失客户做预警,优化产品。 流失预警机制设计步骤如下: 2。1定义流失用户 我们通过用户行为和时间维度来定义流失用户。 时间维度上,例如B2B交易的核心功能是交易,询单系统的核心功能是询单量,3月内没有下单,2周内没有询单的客户就可以定义为预警用户。 用户行为上,例如B2C在流失前进行了哪些行为,找出这些流失用户从哪个渠道来的,这个渠道来的用户群中留存和流失的占比;还要观察流失用户的行为特征及用户画像,以及分析用户流失前是否发布了新版本,或者更改了某些用户习惯使用的功能。 2。2分析流失预兆 我们一般通过数据监控确定流失用户,分析用户流失前的行为。一般可以从以下几个方向进行数据分析: 用户流失前发生了哪些相似的行为 用户是否集中在某一渠道 用户属性是否一致 流失前,产品、运营、市场是否发生某些变动 流失用户的画像特征 2。3设立预警机制 有了流失用户的行为画像和属性画像以后,就可以开始把这些指标进行量化加入到程序去中去报警。 例如,abc路径的用户流失率高达80。xyz路径的客户流失率只有20。那么可以在客户完成abc动作后的1天,通过短信和邮件的方式召回客户去走xyz路径。然而最好的解决方式,是去分析abc路径的产品问题。 2。4完成用户引导 上面所说的xyz路径一般是我们统计留存用户走的最多路径。这类优质路径,除了在召回用户时候使用以外,更重要的是在新客户使用产品时,要加入到引导过程。 运营需要弱化abc路径,避免低效运营的状况出现,通过数据的分析,找到最优的路径来引到用户,只有先去延长用户的生命周期,再通过产品转化的运营,才能不断的挖掘出用户价值,这也是一个用户从注册到完成结束的生命周期价值。 三、如何做高ARPU,提升LTV 我们主要用4种方式提高ARPU: 3。1提高产品门槛 大众的认知能力有限,比如产品的技术含量高,成本无法估价,大众没办法算清楚你能赚多少钱。 竞争对手少,拥有独家专利,类似于行业垄断,所以定价权就掌握在自己手上,大众只能被迫接受。 3。2拉长客户生命周期 通过关联功能产品间的互相导流,形成自己的私域流量,拉长客户生命周期,实际案例可参考《指标拆解:通过产品闭环,大幅延长客户eLT》 3。3提高付费比例 首先,调查未付费用户为什么没有付费购买产品。比如是没有消费习惯?还是软性需求?还是没有使用场景?还是产品性价比低?其次,我们建议统计付费用户的行为和路径,引导未付费用户走一遍。 3。4增加付费点 这个不用说,在不伤害用户的前提下,付费点越多越好。我们的建议是: 把金额化整为零,降低付费门槛; 在路径的关键节点上做第1次费用,降低决策成本。 四、从运营角度解读生命周期价值 从运营角度来看,在分析生命周期价值的时候需要考虑以下几个方面: 对流失用户进行定义,通过数据分析流失前用户的行为特征,设定流失预警。 分析用户活跃及留存路径,将新用户引导到最优路径,再通过召回办法,将已流失用户引导到最优路径。 新用户的付费转化、老用户复购,挖掘付费用户的深层需求,推荐增值付费产品,这也是提高转化并且延长用户生命周期的路径。 分析平台用户产出的转介拉新用户数,分析是自驱转介拉新还是活动转介拉新,将此类用户可以设定为A类用户,进行垂直化用户运营,延长此类用户的生命周期,产出更高的价值。 五、计算指标与计算公式简介 DNU(DailyNewUsers):每日的新增用户数量 AU(ActiveUsers):活跃用户,统计周期包括DAU(日活跃用户)、WAU(周活跃用户)、MAU(月活跃用户) PU(PayingUser):付费用户 APA(ActivePaymentAccount):活跃付费用户数 PUR(PayUserRate):付费比率APAAU ARPU(AverageRevenuePerUser):平均每用户收入总收入AU ARPPU(AverageRevenuePerPayingUser):平均每付费用户收入总收入APA RR(RetentionRate)顾客保留率本年度的顾客总数上年度的顾客总数 SR(SpendingRate)顾客消费率顾客总消费额顾客总数 VC(VariableCost)变动成本产品成本服务管理费用信用卡成本等 AC(AcquisitionCost)获得成本本年度广告、促销费用本年度顾客总数 GP(GrossProfit)净利润总收入总成本 DR(DiscountRate)贴现率〔1(风险系数银行利率)〕n NPV(NetPresentValueProfit)利润净现值GPDR 累积NPV特定时间内每年NPV的总和; 顾客终身价值(LTV)累积NPV顾客总数。 接下来,我们会按照顺序分析rCAC(总客户获取成本所得回报率)。喜欢的朋友可以继续关注GrowingIO公众号后续文章。