用户生命周期是每个产品经理都必须要注意的一个点，它能够衡量用户对产品产生的价值，也是运营手段的最终衡量指标。那么，产品经理该如何分析用户生命周期，从而提高产品或服务的竞争力，本文对此展开分析，希望对你有所帮助。

当LTV的数据计算方法被各方认同之后，利用LTV可以做用户运营效果的检测，并沉淀为后续用户运营活动的经验。

以用户获取为例，一个用户获取渠道的新客成本是否昂贵，并不仅仅取决于这个新客成本的绝对值的高低，还取决于获取到的用户LTV是多少。比如说同样一个产品，A渠道的新客获取成本是100元，B渠道的新客获取成本是200元，直观地感受A渠道效果更好。但是如果后续追踪LTV之后，A渠道的用户平均LTV是50元，B渠道用户平均LTV是500元。在考虑LTV之后发现，A渠道每个新客亏损50元，B渠道赢利300元，虽然B渠道新客价格更贵，但是B渠道更加有效，获得的经济收益更高。

在网上目前会看到一些比较通识性的LTV计算方法，使用MMR代表每月用户用户给平台带来的收入，churn rate代表用户的月流失率，那么LTV的计算方法如下所示：

这种简单的计算方法隐含了两个假设：用户结构稳定不变、用户质量稳定不变。这两个假设就意味着，新用户的质量总是长期稳定不变，不管从什么渠道获取到的用户都有一样的流失率和收入情况，同时产品的用户规模不会出现比较大的波动。显然这些假设在实际中就是不存在的。用这种方式计算的LTV仅仅能作为一个宏观数据的参考，并不能真正指导业务。

那么，什么样的LTV计算才是有价值的呢？结合我们提到的LTV的应用场景，就是要能够计算用户运营活动的投入产出比。不管是拉新、留存还是召回，本质上都是针对不同用户的活动，每次活动的成本是可以计算的，那么为了计算运营活动的投入产出比，这就意味着需要尽快检测出来不同维度的用户群的LTV变化。

要精确的计算每个用户的LTV，意味着需要等用户流失之后才能知道LTV的精确值，这个过程短则几个月，长则数年。显然用户运营活动显然不可能等比较长时间之后，才去看这个精确的LTV结果。

为了能及时计算LTV的变化，就需要用一些回归或者预测类的算法。比如最典型的新用户获取问题，一般投放的BD衡量一个渠道的好坏，除了看新客成本，还通过一些短期数据来简单判断某个渠道内用户的整体质量如何以及将来的赢利能力如何。

这些短期数据包括新客的次日留存，7日留存，30日留存这些留存数据，以及7日消费额，30日消费额等营收数据。既然BD可以用这些数据可以做出基于人工经验的判断，那么就意味着短期数据中有足够预测用户长期LTV的信息量。

相比于人工考虑的短期数据，数据系统记录用户短期内使用产品的全部行为数据包含了更大的信息量，用这些数据作为入参，可以更好的更好地预测LTV的结果，进而检测LTV的变化。

利用历史上用户行为数据以及最终的LTV情况作为训练数据，利用用户行为数据中的多个维度的特征作为入参，可以做出准确率相对比较高的LTV预测模型。这其中无论是使用决策树、回归算法还是神经网络，只要数据量满足，预测的准确率是可以基本保证的。一旦拥有了这样的LTV预测模型，那么用户运营的结果就可以有效的监控起来。

虽然机器学习关于预测的算法已经非常成熟且越来越普及，但是确实也不是所有的公司都具有开发预测模型的能力。在不具有开发预测模型的能力的情况下，负责用户运营的同学也可以根据历史上用户的短期留存率和短期营收数据作为入参，拟合出来粗略的LTV计算公式。作为用户运营的基础数据模型。

LTV=LT*ARPU
用户生命周期价值=用户的平均生命周期*单个用户的平均收益

LT=1+次日留存率+3日留存率+…+n日留存率
=（新用户+次日留存用户+3日留存用户+…）/新用户

ARPU：每用户平均收益，一般采取日均值即可，即某期间内点总收入/该期间内的用户数，这个用户可以是付费用户，可以是活跃用户等。

LTV的计算涉及到顾客保持率、顾客消费率、变动成本、获得成本、贴现率等信息的正确取得。
其中：
顾客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顾客总数 / 上年度的顾客总数；
顾客消费率（spending rate，SR）= 顾客总消费额 / 顾客总数；
变动成本（variable cost，VC）=产品成本+服务管理费用 + 信用卡成本等；
获得成本（acquisition cost，AC）= 本年度广告、促销费用 / 本年度顾客总数；
净利润（net profit，GP）=总收入–总成本；
贴现率（discount rate，DR）= [1 +（风险系数×银行利率）]n ；
利润净现值（net present valueprofit，NPV）= GP / DR ；
累积NPV= 特定时间内每年NPV 的总和；
顾客终身价值（LTV）= 累积NPV / 顾客总数。

LTV：用户在产品内贡献的总价值，一般用人均值。
CAC：单个用户的获取成本。简单的计算就是市场总花费金额/所花费的预算带来的新增用户数量。
在新用户的获取上，要保证一个用户在整个用户生命周期中带来的价值（LTV）大于获得这个新用户所耗费的成本（CAC），否则获取的用户越多，亏损越严重，即LTV>CAC。

LTV/CAC<1时，说明单个用户的获取成本高，并且随着比例越高，亏损越严重，商业变现失败，缺乏明确的变现方法。
1<LTV/CAC<3时，说明产品有正确的变现方法，获客可以有收益，有一定发展空间，但收益域成本的转化率较低。 LTV/CAC=3时，可以判断产品的具有一定发展潜力，模式容易被认可。需要后期根据数据反馈持续做观察。 LTV/CAC>3时，说明市场拓展太保守，为了维持转化率，过于严控获客成本，不利于开拓市场，应该加大投入。

通过不同渠道中的活跃用户的用户价值，评估不同渠道的未来价值，确定是否需要调整渠道。
对比产品在不同城市中的LTV，评估该产品在不同城市的未来转化率，确认拓展方向集中在哪个方向较好。
通过LTV评估获客成本的最高阈值，获客成本不可超过LTV，争取做到成本可控。
产品功能迭代前后的用户价值的对比，评估功能的变化是否会减少有价值的用户，驱动产品进步，提升产品体验。
运营活动举办前后LTV的对比，判断运营活动是否会带来更大的用户价值。
对不同的业务项目进行用户价值对比，确认哪个更具备商业变现能力，以便及时调整重点运营方向。
预测回本周期，可以通过预测的LTV以及已知的CAC，预估回本周期。倘若预估的回本周期较长，可促使项目负责人可及时调整业务策略。

1.用户基数
用户基数由老用户和新用户组成老用户重要指企业拥有的留存用户。在获取新用户时间，要考虑到CAC用户的获取成本。

2.人均客单价

提高人均客单价总结了三个方法，分别是提高单品价格、拉动向上销售、加强关联销售。
•提高单品价格
这个方法直接，但无故提高产品价格，可能会导致用户流失，如疫情期间，海底捞、西贝等餐饮品牌因上调了菜品价格，就引发了不小的热议。
所以涨价要考虑到用户情绪，正视品牌溢价。

•拉动向上销售
很多用户也许因为低价引流吸引进来的，但如果有其他更好的产品介绍更加细致，也更符合用户发真实需求，也容易被引导去购买其他商品。

•加强关联销售
用户在购买商品时，可以通过推荐用户商品相关性产品或服务，让用户同时购买多款产品，如组合套餐。就像单独购买A产品要50元，单独购买B产品也要50元，但A+B组合购买只要65元，用户的选择不是显而易见了吗。

3.用户消费频次

LTV=频次*毛利

如果某项服务只通过APP来提供，那么这里的频次不仅受制于App的打开频率，还受制于APP的低留存，越是本身服务处于低频的区间，App的劣势就越明显。网站也好不到哪去，网站的流量受制于搜索引擎，很多时候要提升用户的频次，也意味着提升CAC的成本。

微信的打开频次很高，订阅号在没有被折叠前，很多公司享受过这段红利期。折叠后，依然有很多公司聪明的利用微信的流量。

我看到一种玩法，具体的步骤是：

1. 缩短用户转化链条，App、公众号或者广告引导用户添加个人微信；
2. 抢占用户的朋友圈后，实现广告价值，促进用户消费频次；
3. 组织具有共同属性的用户建群，引导用户活跃，要么进一步提升消费频次，要么反向往App或者微信导流量，形成闭环。

提高用户消费频次有三种方法，为会员管理、延长产品生命周期、提升用户生命周期。

•用户召回，会员管理
在各大节假日通过各类促销活动，引导吸引用户的关注。为用户提供提供更多的价值服务。如果能够对用户进行分层管理，建立会员管理机制，消费能力强的VIP 用户提供1对1的单独服务，积累更多用户，根据二八法制，头部用户能够创造更多价值。

用户分层管理是个不小的活，传统的手法要人工识别用户特性，打上标签，在进行用户维护，这样做对于用户基数不多的情况下是可以的，但一旦基数庞大时间，这个做法费人费力，运营成本太高了，而且效果可能还不好。我们设立一款洛书SMR私域服务软件，只要你设置好对应的标签，以及关键词，它就可以帮你自动为用户打上标签，就算有1000万个用户也不带怕的。

•延长产品生命周期
产品不断的迭代升级，让有需要的用户不断的获得更好的体验，这样也可以增加用户多次消费的频次。有些产品，比如美白护肤产品，可以通过专业指导，告诉用户需要长周期的使用才会达到理想效果，也可以加强用户的消费周期。

•提升用户生命周期
通过成熟的私域推广渠道，定期的推送消息给到用户，分享一些产品的知识、商品内容，吸引用户的关注，延长用户生命周期。

当LTV的数据计算方法被各方认同之后，利用LTV可以做用户运营效果的检测，并沉淀为后续用户运营活动的经验。

在用户获取和用户召回的时候，利用不同渠道获取到了用户的短期行为数据作为基础预测出的LTV。在计算出LTV后，就可以同时综合考虑投放成本，确定不同渠道的价值，从而确定怎样的投放组合在用户获取中是最高效的方法。

在用户留存时，不论是做活动还是发送优惠券，都需要衡量这些用户运营活动之后LTV的预测值的变化。根据LTV预测值的提升结果，可以了解到不同活效果的好坏，从而总结后续以留存为目的的运营活动到底该如何改进。

不仅仅日常的用户运营活动需要看LTV，一些特殊阶段也不例外，比如早期增长或者产所在行业面临激烈竞争的时候。在这些特殊阶段，团队决策层的注意力可能会仅仅放在用户运营结果的绝对量上，比如活跃用户数，新增用户数。

即使在这种情况下，用户运营的投入产出比可以为负数，单并不意味这LTV可以放弃去考虑。资源有限的情况下，总是找到最优解。使用LTV来提前预估不同的投资组合的效果之后，在产品早期或者竞争期会更有优势。

有效地利用LTV，不仅仅是为了衡量用户对产品的价值，更重要的是进一步驱动产品的进步。

我一直对一个数字比较感兴趣，可惜没有官方来源，就是微信里面每天产生多少次浏览行为，包括公众账号的浏览量和在微信内产生的Wap浏览量，我估计是几十亿。那么互联网包含PC和WAP的PV量是多少呢？我预计比微信的数据略高，但应该在一个数量级，预估方法是根据公开数据测算，过程就不描述了。

大家都知道互联网开始之初，就是以浏览量为主要指标，所以上面啰嗦这么多，是想说明即使只看页面浏览量，今天微信已经堪比过去的狭义互联网了。且不说因为微信具有的强交互性，它的流量更有价值。所以做流量运营，今天一定要抱紧微信的大腿，找流量就要找用户扎堆的地方。

但微信的流量运营绝对不是开一个公众账号就可以，这种把公众账号当做唯一，并且只把公众账号当做品牌宣传或者网站导流手段的看法，还是典型的PC时代的思维，如图：

这个思路是一定要让用户在自己的网站上完成操作，但用户在移动互联网的时间和注意力已经被极度碎片化，我们应该改为以用户为中心的思维：

每个流量渠道各有特点，网站、app和微信这三种对客户提供服务的介质各有不同，正确的做法应该是针对用户在不同场景下的操作特点，给用户提供相应的服务。既然今天用户已经习惯在微信上浏览、交流和支付，我们一定要抓住这个与用户发生互动的机会，在微信内提供服务，而不是非要把用户从微信场景转化到自己的App中。