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产品用户数据分析(产品经理怎么分析用户生命周期价值)

时间:2023-06-10 作者: 小编 阅读量: 4 栏目名: 高考资讯

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。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。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。

编辑导语: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。

一、LTV定义

LTV(life time value)也就是用户生命周期价值,是产品从用户获取到流失所得到的全部收益的总和。LTV用于衡量用户对产品所产生的价值,是所有用户运营手段为了改善的终极指标,同时LTV也应该是所有运营手段的最终衡量指标。

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。同样一个产品,A渠道的新客获取成本是150元,B渠道的新客获取成本是300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100元,B渠道用户平均LTV是400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100元,虽然B渠道新客价格更贵,但是B渠道更加有效。

不管是用户获取、留存还是唤醒,需要投入多少资源,都可以用LTV来进行衡量。统一成公式就是如下所示:

其中rate代表投入产出比, 代表用户运营活动使得LTV增加的量,cost代表运营活动投入的成本。

当投入产出比大于1的时候,则代表这次活动就是有正收益的。这是一个非常简单的公式,但是在实际的用户运营中,却很少用到,除了LTV概念没有深度普及之外,还有一个关键的原因就是,生命周期价值的提升难以在短时间内衡量。实际上这个问题也并非没有解决办法。下面我们就会提到如何计算LTV,从而提升LTV的投入产出比。

二、LTV的计算

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。

三、LTV的应用

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。

我在《流量的本质》一文中讲过一个好的商业模式,LTV应该大于CAC,今天我想阐述一下,如果我们将服务搬到微信上,会对我们的LTV和CAC产生哪些正面的影响,从而提升产品或服务的竞争力。

四、提升LTV之频次高

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。
五、降低CAC之付费意愿强

我们之前讲CAC是获取一个有效用户的成本,而有效用户是实现一次商业价值的用户,在很多商业模式中用户付费就是一次商业价值的实现。幸运的是因为微信支付的迅速普及,用户在移动互联网上已经养成了小额支付的习惯,所以CAC被极大程度的降低了。

因为这个特性,我观察到很多PC时代的商业模式在移动端换发了新生,比如交友和付费阅读,我喜欢的吴军老师在“得到”APP上有上万名付费阅读用户,这在PC时代是很难想象的。

对于单价较高的产品或服务,我们也可以先利用低价的产品或服务吸引用户完成第一次体验,养成用户消费习惯后再进行二次消费引导。我们用这种策略尝试过培训的产品,复购率高的时候有50%,这无疑给了我们更大的动力用低价来吸引用户第一次消费。

六、降低CAC之门槛低

我曾经跟一群普通人推荐我的软件,尴尬的发现很多苹果手机用户根本不知道Apple ID的密码,很多Android用户到搜索引擎去搜索软件,却下载了某手机助手,注册过程中又是手机号又是微信授权的,让整个推荐过程几乎是一场灾难,这让我下定决心开发以微信为应用场景的服务。

如果还是老的思路,在微信上做订阅号,或者策划H5传播方案,再将流量引导到自己的APP和网站,这个损失无疑是巨大的,应该以用户为中心,就在微信上开展自己的服务,这样才能让流量损耗做到最小。这种损耗的降低,意味着就是CAC的下降。有投放经验的人知道,每让用户增加一步操作,带来的都是至少50%以上的损耗。

但很可惜的是,当公司大了以后,很多部门只知道机械的执行完成公司的KPI,如果老板提出了APP的日活是主要目标,那么很多市场人员宁可有损耗也要带来所谓的新增了。

另外,在微信上售卖产品或开展服务,不仅是用户使用门槛低,对于创业团队来讲,先基于微信开发也会节约团队成本,减少固定费用支出,这无疑也是一种门槛的降低。

七、降低CAC之NPS容易

NPS(Net Promoter Score)的含义是净推荐值,亦可称口碑,是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数。这个值的提升意味着公司总推广成本的下降,从而平摊到所有用户上的CAC是降低的,在今天获取有效用户困难的时代无疑是非常重要的。

NPS的提升首先要让用户对产品和服务的满意,其次有方便的途径让用户将满意传递出去,微信无疑是传播的最便捷途径。

通过微信群或朋友圈这种一对多的传播方式,好友看到信息立刻通过微信体验产品,也大大增加了NPS的转化率。

八、总结

我认为长决策链条,或者需要后端具有很强服务能力的模式,即使有创业团队做了基于这样模式的应用号,也很难在后续的过程中战胜市场原有的领导者。比如机票查询,携程的CAC因为品牌效应注定更低,且LTV更高,创业者很难有大的机会。但短决策链条,或冲动型消费的模式,比如交友或者电商导购,应该还是有很大机会。

本文由 @Morning

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