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用户增长 - BGNBD概率模型预测用户生命周期LTV（二）
每个用户交易次数的条件预测 3 Lifetimes package的介绍 3.1 函数：summary_data_from_transaction_data 3.2 标准建模数据样式 参考文献 目前该系列的几篇： 用户增长 ——CLV用户生命周期价值CLTV 笔记（一） 用户增长 - BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV（二） 用户增长——Cohort Analysis 留存分析（三） 1 理论 1.1 BG / NBD概率模型介绍 数据运营36计(六)：BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV，Python实现 用户存续期价值评估(CLV) 一 想象你有一批客户，可能会重复购买，有些频繁一些而有些不太频繁 参考文献： BG-NBD MODEL FOR CUSTOMER BASE ANALYSIS IN PYTHON 数据运营36计(六)：BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV，Python实现 使用数据
2.4K31编辑于 2021-12-07 - 来自专栏FREE SOLO
什么是 LTV CAC?
LTV 是客户终身价值，CAC 是客户获取成本， LTV / CAC 为二者的比值。 客户终身价值（LTV：Life time Value)：有时被称为客户全生命周期价值，指的是每个用户（购买者、会员、使用者）在未来可能为该服务带来的收益总和。 ② 为什么要计算 LTV / CAC？ LTV / CAC 是一个计算效率的关键工具，即销售和市场营销漏斗。它通过提出一个简单的问题：一个客户的价值（LTV）是否大于获取该客户的成本（CAC）？ LTV的计算方法为： 如何有效计算LTV和CAC？ ? 其中LT为用户的平均生命周期，ARPU(Average Revenue Per User) 为用户在平均生命周期中的平均收入。
6.9K21发布于 2019-12-19 - 来自专栏云爬虫技术研究笔记
不懂LTV，怎么做用户增长？详解用户生命周期价值计算方法
本文对用户增长中LTV这一重要概念进行介绍。 1 什么是 LTV？ LTV的全称是Life Time Value，用来衡量用户的生命周期价值。 收入口径的LTV大于用户获取成本，或利润口径的LTV大于0，则代表在测算模型中，我们是否能够从用户处赚到钱的。 ? 2 LTV的作用 以利润为导向，综合考虑渠道留存率、收入、维护成本，获客成本，作为判断渠道质量的重要依据 了解不同渠道在各项指标上的差异，有针对性的改善 观测及预估用户的成本回收情况 3 LTV的计算方法 ，长期来看总收入（或毛利）与（LTV x 总用户数）差距不大，LTV能够较准确的衡量用户价值。 获客成本=总获客支出/新增用户数 5 TIPS 5.1 对于单一用户，无法进行LTV核算 LTV的本质是根据某一用户群群体特征指标进行计算的预测值，对于单一用户，不存在留存率、arpu等概念。
11.6K10发布于 2019-11-05 - 来自专栏可以叫我才哥
浅谈游戏运营中LTV的计算
用于预估LTV的计算公式 3. 计算及预估LTV 3.1. Excel计算及预估LTV 3.2. Python计算及预估LTV 4. 补充 1. 基于以上概念，接下来我们再详细介绍LTV的数理逻辑、利用历史数据计算N日-LTV以及利用历史数据预估LTV。 还是根据LTV的定义，假定arpu为恒定值，则LTV = LT * arpu。 Excel计算及预估LTV >>直接利用历史LTV计算和预估x日-LTV 操作流程： 将历史N日-LTV绘制成曲线图 选中曲线右键—>添加趋势线 在趋势线选项中选择合适的模型（我这边选的乘幂，大家可以对数 图4：通过现有历史LTV计算和预估x日-LTV 我们对比拟合结果：（如果想知道第N天的LTV预测数据，直接套用拟合函数公式即可） ?
11.6K41发布于 2021-08-05 - 来自专栏秋枫学习笔记
快手 | 通过分桶的方式进行LTV预估
即： LTV_{N-\Delta}\leq \dots \leq LTV_N \leq \dots \leq LTV_{N+\Delta} 多任务框架需要基于输入x去同时预测T个不同时间跨度下的LTV \hat{y}=f(LTV_{N_1},LTV_{N_2},\dots,LTV_{N_t},\dots,LTV_{N_T}|x)\\ 1 \leq t \leq T,N_1 < N_2 < \dots 受此启发，本文尝试将整个样本集按照LTV分布切割成多个片段，使得每个片段中LTV分布的不平衡程度得到极大缓解。 2.4 归一化多项分布和独立单元 不同时间跨度的LTV值满足有序关系，比如 ltv_{30} \leq ltv_{90} \leq ltv_{180} \leq ltv_{365} 。 分布的整体准确性，而不是LTV预测的点估计损失 3 效果 未来30天、90天、180天和365天的LTV值预估对比
4.4K12编辑于 2024-02-27 - 来自专栏秋枫学习笔记
华为 | LTV预测：基于对比学习的多视角模型
如果用户u在T内没有购买i，相对应的周期内LTV标签为0；如果T内有过多次购买行为，则相对应的LTV值则为价值总和。 模型对历史交易数据进行学习后，预测未来的LTV值，作为下一步行动(例如投放广告)的决策和参考 2.2 CMLTV框架 整体的GMLTV框架如下图所示，当每个batch的训练样本到达时，首先使用多视角LTV 预估模型得到用户的购买概率和多个LTV回归结果，接着对batch中的样本应用混合对比学习策略，捕获样本间的内在相关性 2.2.1 多视角LTV预估 多视角LTV预估模块使用不同特征的异构回归器来从多个方面来分析输入样本 因此，变量 \theta 是一个包含形状参数和速率参数两个元素的向量，预测的LTV分数是它们相除的结果。 第二个是基于对数的回归器，旨在对数尺度上预估LTV分数，LTV原始值可以从0到百万级别，但是取对数后差异很小，更适合神经网络来处理，此回归器的输出为： \text{h}_l = ReLU(W_l h +
2.8K11编辑于 2024-03-06 - 来自专栏人称T客
SaaS 厂商关注 CAC<V，不如关注产品提高
客户留存增速 2 保持数据准确性 下面电子表格附有另一个更为详细的模型，这样你可以通过输入数据来反映客户流失率和增长率随整个客户整个生命周期所发生的变化。 但现在我们出现了一个问题：如果我们在 LTV 的公式中插入一个负值，那么我们得不到正确答案。如果客户群组每年以-16% 的速度增长，不用公式你就能知道：一个无限增长的未来收入流。 A=初始 ARPA/月*GM% M=ARPA 月固定美元增长（非混合增长） C=客户流失率% 该公式对年度值同样有效。 8 真实的 LTV: DCF 在负流失情况中的应用 下图展示出在负流失情况下现金流的改变情况： -10% 的流失率，原因在于两个变量： 年客户流失为 10% 现存客户开支以 22% 的原始合同数量的年增速增长 （特别指出是线性而非混合或指数增长） ?
1.6K60发布于 2018-03-22 - 来自专栏秋枫学习笔记
expLTV：通过专家网络路由和高价值用户识别进行LTV预测
1.导读 Alt text 本文是针对LTV（生命周期价值）预估，提出的相关方法。 LTV小于R则 p_u^{gwptr}=0 。 LTV就会越大，所以作者把这个任务做成了回归任务。 2.2 LTV预测和损失函数 LTV预测部分整体和ZILN是类似的，但是作者再这两把原始ZILN中的 \mu 和 \sigma 分别拆分成了两个，对应鲸鱼用户和普通用户的 \mu 和 \sigma 。 ltv是具有较强场景属性的问题，不同的方法只能参考。
1.5K10编辑于 2024-01-29 用户获取成本（CAC）：衡量增长引擎效率的“燃料计价器”
在商业增长的征途中，每一分增长都需付出代价。用户获取成本正是精确衡量这笔代价的核心指标。如果说LTV是描绘未来的地图，那么CAC就是您出发时必须支付的油费。 如前所述，它必须与LTV结合审视。LTV > CAC 是商业模式成立的底线；LTV > 3 × CAC 是健康且具投资吸引力的表现。 预测现金流与制定增长节奏的关键输入：CAC决定了“烧钱”的速度。结合资金储备和LTV回收期，可以科学规划“应该以多快的速度增长”，避免因增长过快导致现金流断裂。 如果渠道B的用户LTV也较低，则其实际回报可能很差。 优化成本结构：300万的品牌广告是“固定成本”还是“增长成本”？ 平衡增长与效率：盲目追求最低CAC可能导致增长失速。战略上，有时需要接受短期内较高的CAC以抢占市场，但必须有清晰的LTV模型和资金支持作为前提。
1.9K10编辑于 2025-12-21- 来自专栏素质云笔记
用户增长——CLV用户生命周期价值CLTV 笔记（一）
3.2 完整的LTV数据服务重要性 3.3 LTV如何进行模型修正 4 一些专属模型 4.1 腾讯微视：数据算法驱动的用户增长 4.2 BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV 4.3 简单的二项式函数拟合 参考文献 目前该系列的几篇： 用户增长——CLV用户生命周期价值CLTV 笔记（一） 用户增长 - BG/NBD概率模型预测用户生命周期LTV（二） 用户增长——Cohort Analysis 1.4 LTV的价值 DTC 品牌会采用「增长黑客」的模式关注用户增长，这个法则就是：LTV / CAC > 3。 参考：LTV预测模型：如何实现高质量用户增长 第一版LTV —— 冷启动环节： 在推量后的第5天，得到一个预估的LTV14、LTV30、LTV60的数值，并且这个数值只要符合商业上的误差容忍度，我们便可以 预估，给你的产品算算命 2 生命周期价值LTV预测 3 如何计算用户生命周期价值（CLV） 4 增长策略和LTV基于时间的通用模型 5 LTV预测模型：如何实现高质量用户增长 6 再谈LTV模型的构建和应用
5.7K22编辑于 2021-12-07 - 来自专栏Spark学习技巧
用户增长常见分析模型
用户增长，即以提升用户LTV为目的（含获取、激活、留存、变现、推荐等环节）所进行的一切增长活动。受互联网红利退潮影响，越来越多的企业感到获客不易，所以用户增长是确保产品健康发展下去的永恒话题。 下面是一个用户增长的全流程，分别是用户获取、激活用户、提高留存和增加收入 02 LTV LTV(Life Time Value)指客户终身价值，也被称为客户生命周期价值。 LTV用于衡量你的业务从任何特定客户那里获得的收入，它是对客户在流失之前将产生的平均总收入。 那怎么衡量用户增长的投入产出比呢，有一个指标：ROI一般指投资回报率， CAC：Customer Acquisition Cost，指用户获取成本。 用户增长ROI=LTV/CAC。 通常LTV/CAC>3是健康的状态 下面几种模型就是想办法提高用户LTV，降低CAC, 然后帮助企业获得更好的ROI。
2K10编辑于 2023-10-07 - 来自专栏人称T客
评估SaaS厂商不能只看LTV和CAC 更应看NPS？
如何评价一家SaaS公司，有人说看用户数，看日活，看营收盘面，也有人说更合理的方法是看LTV和CAC，而这些似乎也成为当前投资机构和业内评估SaaS厂商标准，但是LTV和CAC是否是唯一标准？ IDG的投资经理刘雨坤也认为：美国的SaaS增长主要都是以销售驱动，美国所有SaaS公司的平均销售费用率都在40%到50%左右，这一点与其它行业相比并没有不同。 值得注意的是，SaaS的LTV（生命周期总价值）甚至有可能比传统软件的LTV更高。 另外一个参考就是看他的NPS值，因为NPS对于SaaS厂商非常重要，NPS可以反映用户对企业的忠诚度，可以让更多用户自发去推荐企业的产品/服务，提高良性利润占比，提高口碑和销售额，从而促进增长。 所以CAC获客成本多一些无所谓，LTV也可以是一个漫长的过程，但如果NPS净值不高，LTV的回收周期就变得遥遥无期了。
1.5K60发布于 2018-03-21 - 来自专栏曲奇的博客
LTV (Life Time Value) 生命周期价值是怎么计算的
N日-LTV，则直接将公式中的LT改为N日即可。 举个栗子：某日新增用户100，首日他们充值200元，则首日-LTV = 200/100 = 2元；第2天充值300元，则2日-LTV = (200+300) / 100 = 5元，以此类推... 7日LTV 20210101 7 9 20210102 8 10 20210103 8 10 SQL参考2：计算加权LTV（多日） select count(distinct vopenid) as 7日LTV 132432 8 9 预估未来LTV 对于当天的充值收入来说只可能来自当天留存用户，而当天留存用户的人均付费金额为arpu，注意这里的arpu是指留存用户的arpu： 等价于 LTV LT 是用户生命周期， 等价于： 假设arpu为常数，则可LTV = LT * apru估算LTV 同样可用python或excel，拟合并预测未来的留存率，从而求得LT，并预测未来LTV。
5.5K20编辑于 2022-04-02 常见用户增长模型
当谈论常见的用户增长模型时，以下是几种被广泛应用的模型： 1. 特点： 突出了用户留存的重要性，通过留存来驱动增长。 侧重于通过优化用户体验和提供价值来增加用户留存和推荐。 3. 6R模型 定义： 6R模型是一个全新的用户增长模型，它强调数据驱动和运营闭环。 LTV与CAC 定义： LTV（Life Time Value）：客户终身价值，用于衡量业务从任何特定客户那里获得的收入。 关系： 用户增长ROI（投资回报率）= LTV / CAC。通常，LTV/CAC > 3被认为是健康的状态。 总结 这些用户增长模型各有特点和优势，企业可以根据自身需求和资源选择合适的模型进行实施。 同时，关注LTV和CAC的关系，可以帮助企业更好地衡量用户增长的投入产出比，从而做出更明智的决策。
81810编辑于 2025-04-05生命周期价值（LTV）：衡量用户终身价值的“北极星指标”
LTV vs. 个体LTV：战略决策通常关注细分用户群（如同渠道、同产品）的LTV，而非难以预测的单个用户LTV。 在用户获取成本水涨船高的今天，LTV成为衡量增长质量、优化渠道预算的决定性标尺，是“增长黑客”和“精益创业”方法论中的基石概念。 三、核心意义：为何LTV是战略决策的基石？ LTV的价值远超一个财务数字，它是连接用户运营与公司财务健康的桥梁。 衡量用户获取成本的终极天花板：这是LTV最经典、最重要的用途。企业为获取用户所支付的成本（CAC）必须显著低于其LTV。 精通LTV分析，意味着您掌握了在增长迷雾中辨别真伪价值、分配稀缺资源、并最终构建长期可持续商业帝国的核心地图。它并非一颗可以轻松摘取的果实，而是指引您穿越商业丛林、走向长期主义的永恒北极星。
3.1K10编辑于 2025-12-21- 来自专栏SaaS加速器
SaaS销售：增长引擎 or 增长杀手？
将增长押注于销售的ToB公司，试图使用销售员的人海战术，通过冲高销售额实现增长。不幸的是，这种方法本身就是一个增长的销售陷阱；这非但不能增长，还为未来的增长挖了一个个大坑。 对于ToB来说，销售是增长的引擎，也可能变为增长的杀手。 从财务角度看，它们推高了营销与销售（S&M）费用率，既没有实现增长、还产生了亏损。而从营销管理角度看，这些低水平的业务累积起来，公司能活下来都难，更不要提增长了。 好合同能带来盈利和增长，而差合同带来的只能是“负债”。 首先，虽然标杆SaaS公司销售模式提供了好的借鉴，但它是成功SaaS公司的经验总结，说的是销售1到N的事；而国内SaaS公司先要解决销售0到1的问题；二者中一个关注的是增长速度，一个关注的是有无增长。
1.1K20发布于 2020-06-09 - 来自专栏猫头虎博客专区
猫头虎分享：AI时代SaaS项目必备技术名词概述（上）
关键词包括SEM、CAC、MQL/SQL、NPS、DAU/MAU、MRR、ARR、LTV、PMF、GTM、PLG、SLG等，适合所有对SaaS感兴趣的朋友阅读。 1.2 CAC (客户获取成本) 公式：CAC = 总成本 / 获得的客户总数 重要性：合理的CAC与LTV比例，是SaaS项目可持续发展的关键。 重要性：反映SaaS企业财务健康状况和业务增长。 3.2 ARR (年度经常性收入) 类似MRR：但以年度为周期计算。 用途：评估企业的长期业绩和增长趋势。 3.3 LTV (客户终身价值) 公式：LTV = 平均每客户价值 × 平均客户生命周期 关联CAC：理想情况下LTV应远大于CAC。 5️⃣ 其他重要概念 5.1 PLG (产品驱动增长) 核心：依赖产品价值和用户体验推动增长。 特点：低客户获取成本，提高产品黏性。 5.2 SLG (销售驱动增长) 特点：依靠销售团队推动增长。
63610编辑于 2024-04-07 - 来自专栏ToB行业头条
中国SaaS的增长真相｜ToB大师课
可以通过两个指标来看，就是CAC（Customer Acquisition Cost，客户获取成本）=10X的LTV（Life Time Value，客户终身价值）。 * LTV（客户终身价值）是指从客户哪里获取的全部收入总额，LTV由经常性收入、非经常性收入、客户留存、各项收入的毛利水平和客户生命周期等要素决定。LTV真正聚焦的是利润，而不是收入。 我们都知道这一个成功的公司LTV一定要大于CAC，但是在前两年野蛮增长时期，大部分的SaaS企业CAC都是几十倍于LTV的，就是通过10万块钱CAC（其中包括扩招销售，烧钱投广告等）获得一个1万块钱的LTV 目前，大部分SaaS公司已经处于一个进步增长的阶段，即CAC＞LTV，获客成本与客户终身价值基本没有太大的倍数差距，仍然处于一个亏损的状态，有做的好的企业（国内少量）CAC=LTV，甚至有一些增长。 如果你能做到：LTV>CAC，即客户终身价值大于客户获取成本，或者CAC payback（<24个月），即回本周期少于24个月（大部分国外SaaS约在18个月），则盈利能力就问题不大。
54720编辑于 2022-04-15 - 来自专栏Android 开发者
一文教你预测 app 未来的变现情况
仅仅把 LTV 当做一个工具，它会随着其他指标（如契约、留存和变现）的增长而提高。 创造过于乐观的 LTV。 然而许多公司规定 LTV 与 CAC 的比为3：1（CAC 将永远不会超过净 LTV 的33%）。 将高 LTV 看作是一个竞争优势。 LTV 时间长度 大多数开发者以 180 天，一年，二年或者五年计算 LTV。决定 LTV 时间长度的因素可能包括平均用户生命周期或者基于商业模式的选择。 选择 LTV 时间长度需要考虑： 商业环境， 例如，对于某些变现模型（尤其是订阅类）来说，收益可能会更高，而且，如果对变现的激励得当，将在很长的一段时间内持续增长，这一点可以为长期 LTV 正名。 商业模式， 例如，对于某些变现模式（尤其是订阅）收益可能会更高并且会长期增长如果变现激励很恰当（流失为负），使用长期 LTV 是有道理的。
1.4K20发布于 2018-05-31 - 来自专栏Android 开发者
[译] 预测你的游戏的货币化未来
LTV 应尽可能包括所有货币化业务模式，例如 IAP ，广告收入等，否则我们可能因为没有包含合法收入，而错失增长机会。 最后，一些开发商将 LTV 视为竞争优势。但是，LTV 仅仅是一个指标，因此它不代表对其他开发商的竞争优势。 许多开发商在玩家获取中应用的好的经验法则是，成本应该理想地低于总 LTV 的 1/3，但取决于许多其他因素（预期增长，市场格局）。 顶级开发商在启动之前测试新更新的效果，以了解 LTV 的整体影响。 构建新游戏：某些开发商通过查看处于测试阶段的 LTV 来评估未发布游戏的可行性。 在手游中计算 LTV 的流行方式 ? 你希望 LTV 的有效期是多长？ 在计算 LTV 指标之前，开发商通常会就 LTV 计算的目的确定一个时间段，例如，评估 LTV 是未来 90 天，180 天，1 年，2 年甚至 5 年的。
1.5K40发布于 2018-05-31
腾讯云开发者
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