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一:ARPU(Average Revenue Per User):平均每用户收入
计算公式为:ARPU 值=总收入 / 用户数
注意:ARPU值是有时间属性的,你可以讲7日ARPU值、10日ARPU值、月ARPU等,不指明时间周期的话,那默认就是月ARPU值。计算的时候就是对应周期内的总收入 / 用户数 。
具体计算的时候,又会出现各种变种,主要是在分母“用户数”上做文章。下面以月ARPU值举例:
- 月总收入 / 月活跃用户数
- 月总收入 / 月付费用户数
- 月总收入 / 累积用户总数
- 月总收入 / 用户分层总数
对应计算方法解读:
- 最传统的定义方法
- 实际上就是ARPPU(Average Revenue Per Paying User):平均每付费用户收入——这样计算会让ARPU值看起来很高,报表很好看。
- 一般不会这么计算,因为存在大量已流失用户和沉默用户,将这部分用户纳入统计是没有意义的。但有时候怕ARPU值太高会有舆论或监管压力,会采用这种计算方法来混淆视听。
- 做数据分析时使用,就是将用户分为不同的类型,总收入也是对应分层用户的总收入。例如可以将用户分为不同渠道来源、是否会员用户、通过使用频次划分等等。可以查看不同渠道来源的用户质量。
不同的定义方法,计算出来的ARPU值差异是很大的。所以给出ARPU值的时候,不给具体计算方法都是耍流氓。
当然,也有人在分子“总收入”上做文章。
理论上这里的总收入应该计算的是毛利,即商业企业商品销售收入(售价)减去商品原进价后的余额。如果有需要跟第三方分成的话,最好将分成也扣除掉。
有人就故意不这么计算,而计算的是营业收入。比如是汽车销售平台,平均一台车单价20万,那计算出来的ARPU值将高得吓死人。
还有人将充值也纳入收入,众所周知用户充值但并未消费,这钱是不能算是你的。除非想着卷款跑路那没话说。
二:LTV(Life Time Value):用户的终身价值或用户生命周期价值(这两种表述都可以)
含义上很好理解,就是平均每个用户可以带来多少价值。可以用来决策可以为每个用户付出多少获取成本。也可以用来计算ROI。
LTV经常会和CAC(Customer Acquisition Cost)“用户获取成本”、PBP(Payback Period)“回收期”一起来讲。
市场普遍认为 LTV>CAC的时候公司是有可能性的,LTV<CAC的时候模式是无意义的,而LTV/CAC=3的时候是公司最能健康发展的(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)。
PBP的意思是花出去的用户获取成本可以在多长时间内回本。PBP越短越好,说明资金周转快,企业能更快增长。
如何计算LTV?
游戏行业经常会遇见这个问题,游戏内测了一个月,老板就要预估LTV是多少,而现在根本就不知道用户生命周期是多长。那该怎么办呢?
LTV短期内只能预估,无法精确计算。但还是有办法的。
实际上LTV是以用户生命周期为单位的ARPU值。LTV=(Life Time)ARPU。我们只需要计算用户的平均生命周期,再计算这个周期内的ARPU值,就能得出平均每个用户可以带来多少价值。
怎么计算LT呢?
假设现在已经知道了一个月的留存情况:
平均用户生命周期=\frac{用户总留存时间}{用户的总数}=\frac{第一天留存用户数_1+第二天用户留存书_1+。。。}{总的用户数}=第一天的留存率+第二天留存率+。。。
**近似等于留存曲线下方扫过的面积。——这个结论很重要 **
至于计算面积,参考了积分的定义,如果做推荐的同学看到这会不会想到AUC的计算?
将留存数据导入到Excel表格中(这里又要进一步带大家领略Excel的魅力了)
1、用Excel画出留存曲线图
2、鼠标右击曲线,出现弹窗,选择“添加趋势线”
3、在指数、线性、对数、多项式、幂、移动平均中选择一条跟留存曲线拟合最好的曲线(实际上是机器代替人进行了数学建模,机器会自动找出拟合最好函数)。这一步是为了对留存率做预测。
注意:这里要勾选上“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。“前推周期”自己根据曲线走势填入一个数字,这里要多尝试几个,目的是让曲线趋近于0,这样计算出来的面积才准确。
4、得出完整留存曲线走势图,我这里机器计算出来的函数是y = 0.5796e^-0.054x
R² = 0.9953
5、到这一步就八仙过海各显神通了,数学好的可以根据高数学的定积分计算函数的面积。还有就是根据函数,将函数写入到Excel表格中,拉一下,得出后续的留存率。注意:这里 x 代表的是第几天。
e=2.718281828459
6、最后根据sum函数得出累积留存率,我这里得出的是1054%。
也就是说平均用户生命周期是10.54天,按10天计算的话,就去计算10天ARPU值,就是LTV了。
以上。