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用户生命周期价值(Lifetime Value,简称LTV)是一个非常重要的指标，它反映了单个用户从开始使用产品到停止使用期间为产品创造的总价值，是评估产品商业潜力和盈利能力的关键指标之一。与LTV紧密相关的还有用户获取成本(Customer Acquisition Cost,简称CAC)和投资回报率(Return on Investment,简称ROI)。

CAC指吸引一个新用户所需的平均成本，它与产品的获客渠道、营销投入等密切相关。ROI是衡量产品获客效果的关键指标，它等于LTV/CAC。一般来说,ROI大于1表示产品盈利，ROI大于3显示产品有很强的盈利潜力。如果ROI小于1，则显示产品的商业模式还需要优化，甚至放弃。作为产品经理,我们需要深入理解这三个指标之间的关系,并能够运用这些指标来评估产品的商业潜力,优化产品策略。接下来，我来分享一下如何计算LTV。

LTV是什么？

LTV是用户从接触产品到离开产品，这一完整生命周期内产生的价值，一般是以付费作为价值的体现。作为产品经理,我们需要深入分析LTV的驱动因素，并制定提高LTV的产品策略。例如，我们可以通过提高产品黏性来增加用户使用频率和续订率，进而提高LTV；我们也可以引入更加合理的定价策略和商业模式，如加入订阅制；我们甚至可以考虑开发新的高价值功能或产品来达成提高LTV的目标。但这一切的前提，是我们先能够计算出LTV。

LTV怎么算？

LTV有两种算法：

1、粗略的计算LTV：

①计算公式：LTV=用户平均生命周期（天）*用户平均营收（天）=LT*ARPU

②计算用户平均生命周期（LT）：

用户平均生命周期=用户总生命周期/总用户数，这是一个衡量用户对产品忠诚度和黏性的关键指标。上述公式即为LT的计算基础公式。上述公式将分子除以分母，实际上也等价于下面的公式：

跟踪用户在不同天数的留存率，然后将各天的留存率相加，即可计算出平均生命周期LT。让我们举个例子来理解这个公式：假设某APP在一周内新增了1000个用户：第一天留存率100%，第二天留存率90%,第三天留存率75%,第N天留存率A(n)……那么,这1000个用户的平均生命周期=

1(第一天留存率)

+0.9(第二天留存率)

+0.75(第三天留存率)

+…

+A(n)(第N天留存率)

③计算用户平均营收（ARPU）：ARPU值的计算相对简单，只要统计跟LT同周期的用户付费金额，再取一下周期内的平均值即可。

④计算LTV：带入公式LT*ARPU即可算出用户生命周期价值LTV。

2、精细的计算LTV：LT计算的基本方法没有改变，变化是在于ARPU值的统计，是根据每天的真实ARPU值来统计，然后直接将LT与每一天的ARPU值相乘求和。

案例：手把手教你计算LTV

下面跟我一起通过一个实际的案例来计算LTV。

①获得产品留存基础数据：理论上，只需要5天左右的数据，就可以拟合一个比较好的LTV曲线了，当然了，数据越多越好。

②通过excel拉出以上留存散点图：

添加趋势线，勾选“显示公式”和“显示R平方值”，这两个选项是关键，它们可以帮助我们模拟计算每一天的留存率。之后在“趋势线选项”中，可以看到“指数”、“线性”、“对数”等选项，它们是指拟合曲线的方式，可以都选择试试，找到一个R平方值最接近1的（R平方值越接近1，说明拟合越准）。

之后，就会得到一个留存的拟合公式，我们按之前推导的计算LT的方式，来计算一下。

在Excel中输入公式，留存=0.3633*EXP(-0.039*天数)，得到如下结果：

按照LT=1+第一天留存率*+第二天留存率*+……可以计算出该产品的31天内生命周期LT=7.3天。再拉取一下同周期内，付费的平均ARPU值是8.7元。

最终，我们可以算出这款产品的LTV=7.3 x 8.7=63.51元。

作为产品经理,我们必须把提高和优化LTV置于产品开发和商业化的核心位置。只有深入理解LTV、学会计算LTV及其驱动因素，我们才能制定出积极有效的产品战略，实现产品的长期成功和盈利最大化。LTV的提高和优化，是产品经理这个角色的基本目标和职责。

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