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产品运营终极指标：用户生命周期价值LTV
更新时间：2025-5-4 17:36:54 作者：爱短链
对于从事移动互联网产品商业化的人来说，如何衡量产品的实现效率至关重要。
一般来说，我们在讨论商业化效率时讨论的指标是Gross Profit、ARPU、eCPM、CAC。
但有一个终极操作指标，即用户生命周期的价值（Life Time Value，LTV），对于商业化来说，最终的追求是让用户在使用我们的产品的过程中尽可能提高商业价值。
一、用户生命周期（LT） 要彻底了解用户生命周期的价值（LTV），我们必须首先了解用户的生命周期（Life Time，LT）。
我们可以简单地定义用户的生命周期，即用户从使用我们的产品到不再使用我们的产品的整个时间段。
这个指标在微观上意义不大，因为用户和用户之间的个体差异太大，用户A可能会一直使用我们的产品。
但如果我们单独看这两个用户，用户B将在第一次使用后直接卸载LT几乎没有什么价值。
因此，当我们谈论用户的生命周期时，我们都是从宏观角度看整个产品的用户。
用户生命周期生命周期密切相关的指标是用户留存率（Retention Rate，RR），该指标熟悉产品工作，用于衡量用户在一段时间后留下的比例。
例如，第二天的保留是指今天新用户明天留下的比例。
我们通常跟踪第二天、三天、七天和30天。
保留率和用户生命周期一样，是一个宏观指标，我们可以用概率思维来理解。
App第二天保留55%意味着第二天继续使用我们产品的概率为55%。
结合产品保留率，我们可以了解用户的生命周期。
假设一款App第n天的留存率为Rn-1.对于任何用户来说，他第二天使用我们产品的概率是R1.第三天继续使用我们产品的概率是R2….第n天不离不弃的概率是Rn-1.那么这个用户在n天内使用我们产品的预期是1 R0 R1 …… Rn-1。
这个求和值就是我们在这里LT，即：LT = 1 R0 R1 …… Rn-1。
当我们谈论用户的生命周期时，一般指固定时间窗口，如30天LT，45天的LT。
二、用户生命周期的价值（LTV） 然后是我们今天的主菜——用户生命周期的价值（Life Time Value，LTV）。
我们先来看看LTV用户生命周期价值的定义是指开发者/公司在用户使用产品过程中不断产生的价值总和。
一般来说，我们也会看一段时间的用户生命周期价值，比如30天LTV，45天的LTV。
要想弄明白LTV，同样，我们必须理解另一个指标——每个用户的平均收入（Average Revenue Per User，ARPU），ARPU计算方法是指每个用户在一段时间内贡献的平均收入ARPU = 总收入 / 总是活跃用户。
比如说，某App一个月的总收入是$10000，000，月活跃用户2000，000，所以这个App这段时间ARPU为$100,000 / 2,000,000 = $0.05。
到目前为止，我们已经介绍了用户的生命周期（LT）每个用户的平均收入（ARPU），事实上，在这里，用户生命周期的价值已经呼之欲出。
这个公式更容易理解。
一段时间内用户生命周期的价值是，在此期间，用户将使用我们产品的天数乘以单个用户的平均收入。
如果是这样的话App 30天内的LT为14天，ARPU为$0.05，用户的LTV就是$0.7。
三、用户生命周期价值的意义 从某种意义上说，LTV是对产品价值进行综合评价的指标。
若将产品价值分为用户价值和商业价值，则LTV这两种价值可以客观地衡量，因为它包含了LT和ARPU前者是衡量产品粘度的两个子指标，后者是评估实现效率。
如果我们想判断产品的新功能对我们来说是否积极，那么LTV很有参考价值的指标。
此外，对于需要通过市场投放获取用户的用户App来说，LTV也很重要，我们经常结合LTV和CAC（Customer Acquisition Cost，对比用户获取成本)这两个指标，评估产品是否值得投放。
比如，LTV
一般来说，我们在讨论商业化效率时讨论的指标是Gross Profit、ARPU、eCPM、CAC。
但有一个终极操作指标，即用户生命周期的价值（Life Time Value，LTV），对于商业化来说，最终的追求是让用户在使用我们的产品的过程中尽可能提高商业价值。
一、用户生命周期（LT） 要彻底了解用户生命周期的价值（LTV），我们必须首先了解用户的生命周期（Life Time，LT）。
我们可以简单地定义用户的生命周期，即用户从使用我们的产品到不再使用我们的产品的整个时间段。
这个指标在微观上意义不大，因为用户和用户之间的个体差异太大，用户A可能会一直使用我们的产品。
但如果我们单独看这两个用户，用户B将在第一次使用后直接卸载LT几乎没有什么价值。
因此，当我们谈论用户的生命周期时，我们都是从宏观角度看整个产品的用户。
用户生命周期生命周期密切相关的指标是用户留存率（Retention Rate，RR），该指标熟悉产品工作，用于衡量用户在一段时间后留下的比例。
例如，第二天的保留是指今天新用户明天留下的比例。
我们通常跟踪第二天、三天、七天和30天。
保留率和用户生命周期一样，是一个宏观指标，我们可以用概率思维来理解。
App第二天保留55%意味着第二天继续使用我们产品的概率为55%。
结合产品保留率，我们可以了解用户的生命周期。
假设一款App第n天的留存率为Rn-1.对于任何用户来说，他第二天使用我们产品的概率是R1.第三天继续使用我们产品的概率是R2….第n天不离不弃的概率是Rn-1.那么这个用户在n天内使用我们产品的预期是1 R0 R1 …… Rn-1。
这个求和值就是我们在这里LT，即：LT = 1 R0 R1 …… Rn-1。
当我们谈论用户的生命周期时，一般指固定时间窗口，如30天LT，45天的LT。
二、用户生命周期的价值（LTV） 然后是我们今天的主菜——用户生命周期的价值（Life Time Value，LTV）。
我们先来看看LTV用户生命周期价值的定义是指开发者/公司在用户使用产品过程中不断产生的价值总和。
一般来说，我们也会看一段时间的用户生命周期价值，比如30天LTV，45天的LTV。
要想弄明白LTV，同样，我们必须理解另一个指标——每个用户的平均收入（Average Revenue Per User，ARPU），ARPU计算方法是指每个用户在一段时间内贡献的平均收入ARPU = 总收入 / 总是活跃用户。
比如说，某App一个月的总收入是$10000，000，月活跃用户2000，000，所以这个App这段时间ARPU为$100,000 / 2,000,000 = $0.05。
到目前为止，我们已经介绍了用户的生命周期（LT）每个用户的平均收入（ARPU），事实上，在这里，用户生命周期的价值已经呼之欲出。
这个公式更容易理解。
一段时间内用户生命周期的价值是，在此期间，用户将使用我们产品的天数乘以单个用户的平均收入。
如果是这样的话App 30天内的LT为14天，ARPU为$0.05，用户的LTV就是$0.7。
三、用户生命周期价值的意义 从某种意义上说，LTV是对产品价值进行综合评价的指标。
若将产品价值分为用户价值和商业价值，则LTV这两种价值可以客观地衡量，因为它包含了LT和ARPU前者是衡量产品粘度的两个子指标，后者是评估实现效率。
如果我们想判断产品的新功能对我们来说是否积极，那么LTV很有参考价值的指标。
此外，对于需要通过市场投放获取用户的用户App来说，LTV也很重要，我们经常结合LTV和CAC（Customer Acquisition Cost，对比用户获取成本)这两个指标，评估产品是否值得投放。
比如，LTV
