如何计算APP的LTV和CAC?

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有效地利用LTV和CAC数值,不仅仅是为了衡量用户对产品的价值,评估目前的营销效果,更重要的是宏观上为产品的发展提供指导,驱动进步。

一、LTV和CAC的定义

LTV(Life Time Value)生命周期总价值,是指用户终身价值,是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。一个用户从注册到卸载,整个生命周期为你带来的全部利润。

CAC(Customer Acquisition Cost)是指用户获取成本,即是你花多少钱获取一个客户。

二、计算LTV和CAC的意义

做产品的新用户获取时,一定要遵循的原则是,获取用户的成本要小于用户给我们带来的价值。

简单来说,在新用户的获取上,要保证一个用户在整个生命周期中给产品带来的价值(LTV)大于获取这个新用户所耗费的成本(CAC),否则获取的用户越多,亏损越严重。即LTV>CAC ,公式看似简单,却是用户获取的本质约束。

市场普遍认为:

  • LTV>CAC的时候公司是有发展空间的,一般有明确的变现方式,这时市场可以继续推广自己的产品,吸纳更多的用户;
  • LTV<CAC的时候模式要么是产品还在初期发展,要么就是商业变现失败的,应该重新审视产品的发展;
  • LTV/CAC=3的时候是最健康发展的(小于3说明转化效率低,大于3说明在市场拓展上还太保守)。

我们可以用LTV/CAC的值去判定产品的发展情况,是否有潜力,及时调整营销战略。当然这个指数也不是唯一标准,企业还需要考虑相关营销指标和 KPI。比如,每月收入增长、客户增长和流失等。

三、LTV的计算

LTV=LT * ARPU

其中,LT(Life Time)为用户的平均生命周期,是指一个用户从第一次到最后一次使用产品之间的时间段。

ARPU(Average Revenue Per User)即每用户平均收入。

如上图所示,横坐标为LT,纵坐标为ARPU,曲线下方蓝色阴影面积为LTV的大小。

1. LT的计算公式

举例,某日新增500个新用户,之后的第一天这批用户剩余400个,留存率为80%;第二天剩余300个,留存率为60%;则LT=(500+400+300)/500=2.4天;或者用第二个公式得出LT=1+80%+60%=2.4天。以此类推时间~

综上,将新增用户数假定为A,第一天后留存数为A1,第N天后留存数为An;第一天留存率为R1,第N天留存率为Rn,整理出公式如下:

2. LT的具体案例计算

一般的APP接入数据分析平台的话,可以在后台看到具体的留存率数字。后面就以某一个月的数据来算,下图为一个月的具体数据:

将数据复制粘贴到excel中,做函数分析

用上面的数据【插入-图表-散点图】,图表如上图所示,右键【添加趋势线】

在【趋势线选项】中,有指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均多个选项,大家比对自己的数据点,选择一条拟合程度最好的,我一般都是选择【对数】。

最下面勾选【显示公式】和【显示R平方值】,R² 代表拟合度,R² 越接近1说明拟合度越高。

所以LT的函数为【y = -0.096ln(x) + 0.5347】,对于需要超过一个月或者更长时间留存率数据的,都可以代入函数得到。

从上面的公式可以知道,我们要求的LT其实就是留存率之和,即图下蓝色区域面积

方法一:

数学好的朋友可以运用定积分计算函数【y = -0.096ln(x) + 0.5347】下方的面积。

方法二:

因为对定积分不太熟悉,我使用的是excel简单求和法,就简单把自己需要的数据用公式求值,如下图所示:

最终excel求和得到数据8.87,所以在我选择的一个月时间LT平均生命周期为9.87天

3. ARPU的计算

ARPU值是有时间属性的,你可以讲日ARPU、月ARPU等。这里我依然选用一个月的数据。

根据财务提供的收入数据和后台的月活数据,求得ARPU值为0.5元/月。因为我的产品属于工具类,整体数值偏低,大家还是以自己的数据为准。

4. LTV的计算

综上,我们求得LT=9.87天,ARPU=0.5元/月,这里常见的一个错误时,很多会粗心不看单位,一个是天,一个是月,我们在算LTV时,要记得单位统一。

LTV=9.87*(0.5/31)=0.16元

四、CAC的计算

很多人介绍CAC的计算时,都会一笔带过,其实CAC的计算也有很多注意点。

首先计算公式为:

其中市场总花费包括推广渠道费用、营销和销售费用,还包括相关运营、市场工作人员的人力成本。一般公司财务都可以提供相关数据。

另外需要提醒的是,这里的CAC是个平均值。在市场推广时,很多公司可能会使用多个渠道,每个渠道的CAC都不同,可以分开计算作优化。

用户新增数很多人会存在误区,直接在数据后台使用日新增数据,没有区别自然增长和渠道推广增长

那么如何区分自己产品的自然增长和渠道推广增长的用户数呢?

 首先,具体数据方面我仍然参考APP数据平台数据,在APP分析中有一个【渠道列表】可以看到每个渠道用户每日新增数量,和市场沟通确认打榜时间和具体渠道,当然友盟的折线图也可以看出前后的差异。

因为我们的产品每月一次ASO优化,所以我一般选择渠道推广前10天和推广中10天的数据差值,作为市场新增用户的数量。如果存在一个月多次优化,则可根据实际情况,估算出新增数。

此外若存在地推等其他渠道的推广,可以请技术做渠道标,带上参数,方便后期的数据整理。

以上不足之处,欢迎指正~

 

本文由 @鱼目小师妹 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. LT的计算公式 疑惑+1 哈哈哈

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  2. LT的计算公式那里是否写错了?感觉应该是 LT= 用户总留存时间 / 总用户数 =(新增用户数+第1天留存的用户数+第2天留存的用户数+……+第n天留存的用户数)/ 总用户数 = 1+ 第一天留存率 + 第二天留存率 + …… + 第n天留存率;
    小白求教~

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  3. 我想问一下arpu值这个地方,是新增用户的arpu还是平台总日活的arpu值

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  4. 计算LT那里,新增客户数500人,第二天留存300,你后面公式里直接按300/500=0.6 算的,但是你公式里面,写的是第二天留存人数*2 再除以总新增客户数,也就是300*2 /500 你是不是写错了?

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  5. 按照你这个用对数跟幂来计算,两个计算出来的lt的数值相差很大是为啥?以哪个为准?
    从趋势图看是对数的跟点的能匹配上,但是看R²越接近1的是幂,该以哪个为准

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  6. 可否加联系赐教 😳

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    1. 我也是菜鸟啦 caili19950621 相互学习 😀

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    2. 改了吗?

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  7. 计算较为繁琐,不如直接用营业额直接计算

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    1. 可否加联系赐教😇

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