在产品的运营过程中，离不开LTV模型与用户增长的讨论。产品每进入一个周期，就会有不同的策略。本文从理解LTV模型与用户增长以及如何应用LTV模型进行总结，希望对你有所启发。

一、用户增长与用户生命周期价值LTV

用户增长的全流程链路基于AARRR模型衍生而来，分别是用户获取、用户激活、提高留存以及提高收益等；但由于用户周期已经进入存量时代故衍生而来RARRA模型；LTV模型可以应用于用户增长模型的各个周期进行相应的价值计算与预测。

1. 如何理解用户增长

简单理解：用户增长可以理解为基于用户生命周期的用户数体量，当新增用户数大于用户流失数时可以简单的理解为用户体量在正向增长；

此时公式为：

用户规模= 新增用户数+活跃用户数+沉默唤醒用户数-用户流失数

AARRR与RARRA模型的五个数据维度：

1. Acquisition（获取用户）：如何把潜在用户变成真实使用用户，确保新用户在首次启动时看到你的应用产品价值
2. Activation（激发活跃）：用户的首次体验如何 如何与产生互动 如何让用户激活
3. Retention （提高留存） ：为用户提供价值，让用户回访
4. Revenue（增加收入）：如何让用户多次购买，一个好的商业模式是可以赚钱的
5. Referral、（传播推荐）：用户会分享给其他人，鼓励老用户带来新用户，让用户分享、讨论你的应用产品

若考虑用户质量后用户增长可以理解为：用户数量与用户质量的双影响增长，此时的用户增长是非单一因素的动态变化，一方面取决于用户数量一方面取决于用户的质量。

此时公式为：

用户规模= （新增用户数+活跃用户数+沉默唤醒用户数-用户流失数）*用户质量

用户质量可以参考RFM模型：

1. RFM模型概述：源自于美国数据营销研究所提出的一种简单的分析客户价值的方法；RFM的三大基本要素为：R、F、M；RFM本质上是一种用三个分类维度，找判断标准方法；通过三个维度的组合计算，能判定出用户的好坏，然后采取对应的策略。

• R：Recency-最近一次交易时间
• F：Frequency-交易频次
• M：Monetary-交易金额

2. 如下图：通过对每个用户R值、F值、M值高低的评估，将其对应到不同的区间去，从而将用户划分为8种用户价值类型。在不同应用产品中，R、F、M 可以代表不同的用户关键行为。

比如在社区类应用产品中可以分别代表：最近一次登录时间、登录次数和登录时长。

3. 在RFM模型中，用户最近一次交易的时间越近越好，因为这类用户更为敏感，对其进行营销，效果更为显著；而交易频次则是越高越好，因为这说明用户对应用产品满意度更高，复购意愿更强；交易金额也是越高越好，交易金额高的用户对应用产品的贡献度更大，属于高价值用户。

二、LTV用户生命周期价值模型

1. 如何理解LTV：用户生命周期价值

用户生命周期价值 LTV（Lifetime Value）：指一个用户在生命周期内创造的价值总和。

LTV就是某个用户在生命周期内为该游戏应用创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。

• 对于移动游戏来讲就是一个用户在生命周期中创造的收入综合；
• 对于电商来说是用户的活跃天数与客单价的综合数据。

LTV = LT（活跃天数）* ARPU（用户每次活跃产生的价值）= 每个用户平均的【LTV=每月平均用户收入*用户按月计的平均生命周期=ARPU * LT】

比如，如果游戏的ARPU = $0.5, 游戏用户平均生命周期为3个月， 那么LTV = $0.5 * 3 = $1.5

2. 如何理解LT：用户生命周期

用户平均生命周期 LT（Lifetime）：指用户从认知接触到对此应用丧失兴趣的整个流程，但基于应用产品的性质很难捕捉用户的卸载或流失的行为动作，所以通常会根据用户的使用频率低于某个极限值来以此判断用户是否流失。

用户的生命周期：指一个用户从第一次启动应用，到最后一次启动应用之间的时间

生命周期=用户留存率之和（一般情况下对数和乘幂的拟合优度比较接近于1 ）

• 以天为时间单位，假设一款应用产品第1天新增了一批数量为X的用户，接着每天都有用户会流失，第2天这批用户数量减少到X2，第3天用户数量减少到X3，直到第n天最后一批数量为Xn用户登录。
• 根据定义：LT是用户平均生命周期，求的是平均数，所以每一天的留存时间都要除以 X求平均。第1天的平均留存时间为X/X=1天，第2天的平均留存时间为X2/X（天），第3天的平均留存时间为X3/X（天），直至第n天的平均留存时间为Xn/X（天），每天平均留存时间的累加就是这批用户的生命周期。

3. 如何理解ARPU：活跃用户价值

用户每次活跃产生的价值ARPU（Average revenue per user）：指的是用户在每次活跃中产生的收入价值，ARPU值越高代表了用户的质量越好可以在用户中获取的变现价值越高。

ARPU = 某时间周期内用户总收入 / 同时间周期内的用户数

例如广告变现中ARPU代表了在一段时间内的广告收入与用户体量的比值，此时的广告变现收入与eCPM与展示数相关

三、LTV 模型的应用

衡量用户在整个产品周期中(或者一个时间阶段内)，对于平台或者企业贡献总的价值收益多少的指标，是一个偏长期的衡量指标。LTV也常被用来衡量商业价值，揭示用户忠诚度，又或者作为预测增长的工具。

LTV模型的作用：

• 优化投放策略:多渠道投放质量交叉对比，例如，根据不同渠道的用户下单或购买等行为数据计算LTV，预估该渠道未来的转化质量，决定是否需要调整渠道投放策略。
• 业务赋能决策:多项目营收贡献占比分析，对于多个进展中项目的公司来说，通常需要对多个项目进行价值对比。
  基于LTV根据用户在不同项目内的贡献判断该项目的商业价值
• 用户转化提升:了解不同时间节点的运营效果，通过LTV曲线横纵坐标的对比，可查看此次运营活动过程中的关键时点，针对不同标签用户对运营活动效果进行评估。例如，运营活动开始前后，LTV曲线一般会有明显变化。

LTV预估模型在用户的生命周期中要明确以下四点：

1. LTV预估的数据维度：按照用户ID还是设备数
2. LTV预估中定义周期：是七日、十四日或是一月一年等
3. LTV预估中的准确性：要定义出预估的数值与预估的上下浮动区间，讲准确性量化
4. LTV预估中的实效性：要在准确度和得出结果的时间之间找到相应的平衡点既能满足业务需求又可以保证数据的合理准确预估

LTV预估模型在用户的生命周期中的策略应用：

• 用户引入阶段：此时应用策略的重点在于降低用户引入的成本，此时可以根据外部媒体以及相对粗糙颗粒度的用户画像将用户进行分层，预估用户的价值对买量进行相应的指导，用户价值越高出价越高从而优化ROI；
• 新增用户阶段：此时应用的策略重点在于衡量预估用户的买量效果，此时用户已经被引进应用产品并在其中产生了相应的行为数据与用户标签，此时可以通过用户沉淀的数据进行相关的价值预估或做出一些产品的A/B调整来进行迭代；
• 活跃用户阶段：此时应用的策略重点在于是否可以进一步提升用户价值，活跃用户在一定程度上沉淀了大量的数据进一步构建了用户画像和分层，此时可以适当的筛选高中低价值用户并对不同层级用户进行不同策略的匹配，价值极地的用户甚至可以采取”忽略”原则；
• 流失预警阶段：此时应用的策略重点在于价值下降的提前预警，在一定的时间周期内用户价值波动较大或到达了用户流失的阈值临界点，可以同步残躯push召回的方式来提升用户的生命周期或通过一些活动的召回用户进行应用产品内的活跃程度或其他操作行为，从而拉长用户的LT；
• 流失召回阶段：此时应用的策略重点在于对已经流失的用户进行召回，通过预估LTV的价值来决定用户是否有价值被召回以及召回的效率，目前的情况大部分都是召回的成本相较于新增用户的获客成本较低。