在人口紅利不斷衰減的時代，用戶留存越來越重要了。通過控制用戶流失，提高ARPU可以有效穩定用戶量。接下來，讓我們來看看具體的操作思路。

今天為大家拆解「 LTV 生命周期價值（Lifetime Value）」

本文關鍵內容包含：

• LTV 生命周期價值（Lifetime Value）
• LTV= RGP × eLT或 LTV=ARPU ×（1/流失率）+傳播次數
• 如何做低流失率，提升 LTV
• 如何做高 ARPU（平均每付費客戶收入Average Revenue Per User），提升LTV
• 計算指標與計算公式簡介

一、LTV生命周期價值

LTV是指一個客戶從注冊到徹底流失這段時間扣除成本之后貢獻的經濟價值，相當于期末周期總毛利。GMPP是從回收時間角度比較不同分組效率的很好工具，而LTV則更進一步把預期生命周期也考慮了進去。

在償還客戶獲取的所有間接費用成本，以及支持該客戶的任何可變經常性成本之后，LTV還需要償還企業剩余的一般及行政開支與研發成本，一旦上規模的話營業杠桿是很顯著的。

毛利 = LTV（生命周期價值）— CAC（獲客成本）— COC（運營成本）

LTV = RGP x LT =ARPU × ( 1 / 流失率 ) + 傳播次數

我們在計算生命周期價值的時候會通過 ” RGP x LT ” 來做全局統計，通過 ” ARPU ×（1 / 流失率 ）+ 傳播次數 ” 來做局部統計。

LTV = RGP × LT

我們通過 RGP 來做計算的因子的時候，統計的是全局值，不做細分客戶計算。這么做的好處是，我們可以更直觀地觀察出來一類客戶在統計周期類（時間長為：1 月、3 月）貢獻的經濟價值，來做全局決策，是否要繼續對這個產品進行投入。如果繼續投入的產品，我們會通過下面的公式再計算一次。

LTV =ARPU × ( 1 / 流失率 ) + 傳播次數

區別在于，計算 ARPU 、流失率、傳播次數會讓我們深入了解產品需要在哪些點進行優化。下面我們會針對流失率和 ARPU 對 LTV 的影響做深入分析。

二、如何做低流失率，提升 LTV

根據我們的經驗，做低流失率比較有效的方式有 2 個：

• 通過功能間互相導流，拉長客戶生命周期。具體方式可以參考《指標拆解：通過產品閉環，大幅延長客戶eLT》。
• 針對單產品/單功能，通過數據監控對流失客戶做預警，優化產品。

流失預警機制設計步驟如下：

2.1 定義流失用戶

我們通過用戶行為和時間維度來定義流失用戶。

時間維度上，例如 B2B 交易的核心功能是交易，詢單系統的核心功能是詢單量，3月內沒有下單，2周內沒有詢單的客戶就可以定義為預警用戶。

用戶行為上，例如 B2C 在流失前進行了哪些行為，找出這些流失用戶從哪個渠道來的，這個渠道來的用戶群中留存和流失的占比；還要觀察流失用戶的行為特征及用戶畫像，以及分析用戶流失前是否發布了新版本，或者更改了某些用戶習慣使用的功能。

2.2 分析流失預兆

我們一般通過數據監控確定流失用戶，分析用戶流失前的行為。一般可以從以下幾個方向進行數據分析：

• 用戶流失前發生了哪些相似的行為
• 用戶是否集中在某一渠道
• 用戶屬性是否一致
• 流失前，產品、運營、市場是否發生某些變動
• 流失用戶的畫像特征

2.3 設立預警機制

有了流失用戶的行為畫像和屬性畫像以后，就可以開始把這些指標進行量化加入到程序去中去報警。

例如，a-b-c 路徑的用戶流失率高達 80% 。x-y-z 路徑的客戶流失率只有 20% 。那么可以在客戶完成 a-b-c 動作后的 1 天，通過短信和郵件的方式召回客戶去走 x-y-z 路徑。然而最好的解決方式，是去分析 a-b-c 路徑的產品問題。

2.4 完成用戶引導

上面所說的 x-y-z 路徑一般是我們統計留存用戶走的最多路徑。這類優質路徑，除了在召回用戶時候使用以外，更重要的是在新客戶使用產品時，要加入到引導過程。

運營需要弱化 a-b-c 路徑，避免低效運營的狀況出現，通過數據的分析，找到最優的路徑來引到用戶，只有先去延長用戶的生命周期，再通過產品轉化的運營，才能不斷的挖掘出用戶價值，這也是一個用戶從注冊到完成結束的生命周期價值。

三、如何做高 ARPU ，提升 LTV

我們主要用 4 種方式提高 ARPU ：

3.1 提高產品門檻

• 大眾的認知能力有限，比如產品的技術含量高，成本無法估價，大眾沒辦法算清楚你能賺多少錢。
• 競爭對手少，擁有獨家專利，類似于行業壟斷，所以定價權就掌握在自己手上，大眾只能被迫接受。

3.2 拉長客戶生命周期

通過關聯功能/產品間的互相導流，形成自己的私域流量，拉長客戶生命周期，實際案例可參考《指標拆解：通過產品閉環，大幅延長客戶eLT》

3.3 提高付費比例

首先，調查未付費用戶為什么沒有付費購買產品。比如是沒有消費習慣？還是軟性需求？還是沒有使用場景？還是產品性價比低？其次，我們建議統計付費用戶的行為和路徑，引導未付費用戶走一遍。

3.4 增加付費點

這個不用說，在不傷害用戶的前提下，付費點越多越好。我們的建議是：

• 把金額化整為零，降低付費門檻；
• 在路徑的關鍵節點上做第 1 次費用，降低決策成本。

四、從運營角度解讀生命周期價值

從運營角度來看，在分析生命周期價值的時候需要考慮以下幾個方面：

• 對流失用戶進行定義，通過數據分析流失前用戶的行為特征，設定流失預警。
• 分析用戶活躍及留存路徑，將新用戶引導到最優路徑，再通過召回辦法，將已流失用戶引導到最優路徑。
• 新用戶的付費轉化、老用戶復購，挖掘付費用戶的深層需求，推薦增值付費產品，這也是提高轉化并且延長用戶生命周期的路徑。
• 分析平臺用戶產出的轉介拉新用戶數，分析是自驅轉介拉新還是活動轉介拉新，將此類用戶可以設定為 A 類用戶，進行垂直化用戶運營，延長此類用戶的生命周期，產出更高的價值。

五、計算指標與計算公式簡介

DNU（Daily New Users）： 每日的新增用戶數量

AU（Active Users）：活躍用戶，統計周期包括DAU（日活躍用戶）、WAU（周活躍用戶）、MAU（月活躍用戶）

PU ( Paying User）：付費用戶

APA（Active Payment Account）：活躍付費用戶數
PUR（Pay User Rate）：付費比率 = APA/AU

ARPU（Average Revenue Per User）：平均每用戶收入=總收入/AU

ARPPU （Average Revenue Per Paying User）：平均每付費用戶收入=總收入/APA

RR（Retention Rate）顧客保留率=本年度的顧客總數/上年度的顧客總數

SR（Spending Rate）顧客消費率=顧客總消費額/顧客總數

VC（Variable Cost）變動成本=產品成本+服務管理費用+信用卡成本等

AC（Acquisition Cost）獲得成本=本年度廣告、促銷費用/本年度顧客總數

GP（Gross Profit）凈利潤=總收入–總成本

DR（Discount Rate）貼現率= [1+（風險系數×銀行利率）] n

NPV（Net Present Value Profit）利潤凈現值=GP/DR

累積NPV=特定時間內每年NPV的總和；

顧客終身價值（LTV）=累積 NPV/顧客總數。

接下來，我們會按照順序分析rCAC（總客戶獲取成本所得回報率）。喜歡的朋友可以繼續關注 GrowingIO 公眾號后續文章。

作者：李東亮，Herblink創始人及增長負責人；張北，前樂刻運動全國運營創新負責人、互聯網增長專家。