最近連續兩周研究用戶價值LTV預測，總結出預測方法和使用場景，文章邏輯如下：
一、LTV定義與應用場景
1.LTV定義
LTV(life time value)：用戶生命周期終身價值，指在獲得新用戶后的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。
可根據業務場景分別計算實際收入價值、毛利GMV價值。LTV是單用戶價值指標，屬於衡量用戶質量指標，非規模類指標。
2.LTV指標定位
LTV、獲客成本、ROI這些是公司級的大帳，是關系到戰略定位及產品方向的核心指標。當公司開始尋找規模化盈利的增長模式，擴大業務時，需要先算清楚這些大帳指標，且LTV要有預測價值。
3.LTV使用場景
通常應用於市場營銷領域，判定企業是否能夠取得高利潤的重要參考指標，最初多應用於游戲行業。
3.1 計算投入產出比ROI
獲客成本：如CPM、CPC、CPD、CPA等代表獲客成本,或者CAC(Customer Acquisition Cost）這些都是獲客成本簡稱。
投入產出比：ROI=LTV / 獲客成本
3.2 預估成本回收期
如以下產品：新用戶CAC成本29元，計算出各階段用戶LTV后，可評估出在第24天時可收回成本，90日LTV=32，成本回收期=24天
發現回收期太長，或難以收回成本時，則需要改造產品功能及商業邏輯。
3.3 判定渠道質量
渠道評估：分渠道，分注冊日期、分人群屬性等多維度新用戶LTV對比，評估渠道質量。
成本控制：知道每新增用戶LTV情況下，可評估單新增最大買量成本，實現成本可控，提升ROI。
投放配比：在游戲中使用廣泛，追求用戶規模時往往保證不了用戶質量，這時可依據渠道用戶LTV，實現高低質量用戶策略配比，保證游戲氛圍活躍又有一定充值用戶。
3.4 支持產品運營
產品功能調整：功能變化后用戶價值對比，判定功能效果好壞。
運營策略方向：如電商不同品類下用戶價值（女裝用戶LTV與包包用戶LTV對比哪個高，據此調整運營位）。
二、LTV計算邏輯
3月1日新增10000用戶，截止到5月7日有67天數據，則這1w用戶價值67日LTV=（第1日貢獻金額+第2日貢獻金額......+第67日貢獻金額）/1w新增
原則上，隨着時間累積LTV基本符合冪函數規律，隨着時間推進，用戶價值逐漸累加，但后續價值增長幅度不大。（以下函數擬合R方0.9918，擬合程度很高）
三、LTV預測方法
方法1：LT*活躍ARPU
1.1 預測邏輯
①單用戶的在時間范圍內的活躍天數（LT），預測LT主要是對留存率衰減趨勢的預測，可參考我之前文章：Excel實現：預測產品的未來DAU 里面有詳細操作步驟。
②單用戶活躍天內ARPU：活躍天內ARPU趨勢不穩定較難預估，一般直接使用一定時期內均值。這種情況假定不同生命周期用戶活躍ARPU值相同，顯然是不合理的。
1.2 適用場景：被廣泛使用，尤其適合功能穩定產品LTV預測
1.3 優缺點
優點：簡單、常用、模型化，適合產品功能穩定后預測。
缺點：①留存率擬合存在誤差 ②忽視了不同生命周期用戶ARPU是動態變化的，用戶貢獻價值是不同的。
方法2：依據交易預測
2.1 預測邏輯
新客預測：付費LT*付費ARPU
全量用戶預測：付費LT*付費ARPU*新付費轉化率
- 預測用戶付費生命周期（Pay_LT）：冪函數擬合各周付費率衰減趨勢
- 假定不同階段用戶周付費ARPU值穩定不變
- 如需預測全部用戶，需加入付費轉化率
2.2 適應場景
適合電商、游戲等付費用戶價值預估，重視付費轉化的行業。
2.3 優缺點
優點：簡單粗暴、常用、模型化
缺點：需要預測3個變量增大預測偏差
①付費率擬合存在誤差
②不同付費周期用戶ARPU是動態變化的，用戶貢獻價值是不同的。
③付費轉化率受產品調整及運營活動影響較大
方法3：實際LTV數據擬合預測
3.1 預測邏輯
依據LTV歷史數據，擬合冪函數趨勢預測未來LTV。
優點：只有LTV單變量，預測精度較高
缺點：①需要足夠歷史數據擬合函數 ②冪函數數據量越少，預測結果越低，需要人工修正
3.2 預測實例
預測某月新用戶價值，在分別使用200天實際數據、90天、30天、7天預測結果如下圖：
數據結論：預測同樣人群LTV，使用數據天數越多預測越准確。
200天、90天數據R方達到1，基本較精准的預測360天LTV，在數據不充分時使用90天數據可預估全年結果。
使用30天數據時，比實際值低5.3元，預測值低17%。
僅使用7天數據時，比實際值低10.6元，預測值低35%。
3.3 模型偏差修正
當5月僅有7天數據，仍要預估360天數據時，是否可以預測？
答案是可以的，使用7天數據預測，需要加上后續偏差修正值。
僅使用7天數據擬合，跟實際值之間的偏差是有規律的，偏差幅度可以擬合出規律函數，可以函數計算出7天之后每一天預測少了多少，實際預測值將偏差修正回來
3.4 修正前后對比實例
4月僅使用7天數據預測時，預測360天價值23.69，修正后360天價值為39.40，驗證修正后結果更符合實際情況。如需要具體數據邏輯，可以找我要模板，個人微信joan_712
（文章使用的數據均為隨機函數產生，非實際業務）