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生命周期价值 (LTV)
生命周期价值简称 LTV,是对客户在使用一定产品或服务期间所产生的平均收入的估计。
什么是 LTV?
LTV 是移动业务增长的核心指标,通常用来判断用户在使用 App 期间带来的价值。
LTV 可以精确反映营销人员在维持盈利的前提下能够承受的获客花费,帮助他们优化应用内购买、应用内广告和订阅等收入来源
如何计算 LTV?
![LTV formula](https://www.appsflyer.com/wp-content/uploads/2020/12/how-to-calculate-ltv-min.jpg)
LTV 的计算公式有很多。以下四个步骤可帮助你确定用户的 LTV,其中会用到一个简单实用的计算公式:
- 确定平均购买金额 – 如果你有一阵子没衡量平均购买数据了,可以考虑将衡量的时间跨度由全年缩短为一个月或三个月。
- 计算在一定时期内的平均购买次数 – App 的使用频率是 LTV 的主要推动力。
- 衡量用户留存时间 – 计算用户坚持使用品牌的平均时长。某些品牌设法让用户永远忠诚,但由于用户体验 (UX) 欠佳,竞争环境残酷激烈,大多数品牌难以让用户保持忠诚。
- 正式计算 – 以上三个重要数据确定了以后,就可以将它们带入以下公式:
LTV = 平均购买规模 x 购买次数 x 留存时间
你也可使用以下公式:
LTV = 自安装日期起或指定期间产生的总收入/在该日期或所述期间安装的用户总数
为什么说 LTV 很重要?
![LTV benefits](https://www.appsflyer.com/wp-content/uploads/2020/12/ltv-benefits-min.jpg)
结合考虑每用户平均收入,LTV 是确定用户总预期收入或价值的黄金指标。眼下,免费安装模式在 App 经济中大行其道,而 LTV 是衡量业务健康状况的重要指标。
以下是衡量 LTV 的几大好处:
- 没有评估,就无从改进 – 一旦开始衡量 LTV,对其进行细致分析,你就可以围绕定价、广告和用户留存采取更有针对性的策略,以便持续改进用户体验,增加利润。
- 做出更好的获客决策 – 了解每个用户预计带来的平均收入,就能对广告花费进行相应的增减,最大限度提升盈利能力,继续吸引合适的受众。
- 提升预测质量 – LTV 预测可以帮助你围绕广告花费做出前瞻性的决策。LTV 预测将因花费不足而错失潜在业务或因超额花费而浪费资金的风险降至最低。
- 提高客户忠诚度和留存率 – 如果公司能够通过直观好用的 App、出色的客户支持或完善的忠诚度计划来持续提供价值,该公司的客户忠诚度和留存率往往会大幅提升。
锁定 LTV 更高的用户有助于提升留存率。用户更忠诚意味着他们更不容易流失,而且更有可能向他人推荐产品,给出更多正面评价。
- 推动重复购买 – 你可以使用 LTV 来衡量每年或用户生命周期内的网页浏览情况或 App 使用情况,利用此类数据制定增加回头生意的策略。
- 提高盈利能力 – 总的来说,LTV 越高,利润越大。如果能够延长用户的留存时间,建立鼓励用户增加消费的复购模式,你的利润自然会水涨船高。
LTV 报告与用户行为报告
数据报告是移动营销运营的核心。如果缺乏这些数据报告,你根本无法依据适当的信息做出对成功至关重要的决策。
然而,和移动领域的其他要素一样,数据也具有多元性。在我们的情况下,数据报告有两种主要形式:
生命周期与活跃数据
分析用户事件数据的方法主要有两种:用户 LTV 分析和活跃度分析。事件数据涉及用户在安装后执行的动作,例如应用内购买、注册、等级完成等。安装数据既不属于活跃数据,也不属于 LTV 数据。
- 生命周期 – LTV 数据包含在特定日期范围内进行安装的用户在整个生命周期内执行的所有事件。它有助于表明来自不同媒体渠道的用户的质量,正因如此,出色的广告活动优化取决于 LTV 数据。
- 活跃度 – 活跃数据包括在特定时间范围内由所有活跃 App 用户执行的所有事件,显示了对按时间顺序排列的事件的准确细分。
借助这项可靠的业务指标,你可以牢牢把握市场趋势,比如了解相对 2020 年黑色星期五,App 在 2021 年黑色星期五的销售额表现如何。不过,营销人员通常会研究 LTV 数据,以便锁定特定群组。
我们以关于火车的类比来解释两种数据的区别:
![LTV vs activity data](https://www.appsflyer.com/wp-content/uploads/2020/12/ltv-vs-activity-data-example-min.jpg)
假设有一个人在铁路旁观察经过的火车。在某个时刻,此人能看到的只有所有乘客当前的行为。这就是活跃度数据。
![LTV data](https://www.appsflyer.com/wp-content/uploads/2020/12/LTV-data-example-min.jpg)
而与此同时,有另一个人在火车的一节车厢里。此人只能看到与他一起登上火车的乘客从上车(安装)到下车(卸载)所进行的所有行为。他看不到其他车厢上的乘客进行的任何活动,因为这些乘客要么比他早上车,要么比他晚上车。这是 LTV 数据。
隐私至上时代的 LTV
尽管我们都认同隐私保护是消费者和移动生态系统的福音,但近期由 iOS 14 主导的隐私变革的确给移动生态系列带来了一系列独特挑战。
首先,SKAdNetwork 存在某些局限性,导致 App 营销人员可以获得的数据大幅减少。最大的一项挑战就是缺少 LTV 数据。
SKAdNetwork 机制只能提供一次包含用户转化路径早期互动数据的数据回传,而基本不会提供应用内事件的回传数据。由于大部分 LTV 数据来自应用内活动,App 营销人员最终失去了一些有助于衡量广告活动 LTV 价值的指标。
![LTV in the age of consumer privacy](https://www.appsflyer.com/wp-content/uploads/2020/12/ltv-in-privacy-age-min.jpg)
但他们并没有失去一切。通过利用各种机器学习算法,数字营销人员能够更好地理解用户行为趋势,并根据这些趋势预测用户在一段时间内可能带来的价值。
预测分析建模有助于营销人员尽早预测广告活动的效果并进行相应优化,因而是非常宝贵的衡量利器。
如何提高 LTV?
![How to boost lifetime value](https://www.appsflyer.com/wp-content/uploads/2020/12/boosting-ltv-tips-min.jpg)
提高 LTV 的策略多种多样。以下是你可以考虑使用的十大策略:
- 客户体验 (CX) 决定一切
独特的客户体验全面涵盖了 App、网站、客户服务和所有其他触点。如果你的客户每次都能享受到轻松顺畅的数字体验,他们就更有可能再次使用你的 App,为品牌美言宣传,这会提升你的 App 在应用商店中的排名,推动自然流量的增长。
- 完善新用户引导流程
有些消费者在购买了产品或服务后,却不知道下一步该做什么。优秀的品牌会为客户体验之旅规划一条路径,而其中第一步就是投资打造直观顺畅、互动性强的新用户引导体验。
这有助于最大限度确保用户充分、频繁地使用产品或服务,提升用户在今后升级产品或增加应用内花费的可能性。
- 将 LTV 与归因数据联系起来
将 LTV 与归因数据结合起来看,你就能确定需要重点关注的最佳渠道、媒体渠道、广告活动和广告素材。
- 为客户提供更高价值
如果你专注为客户创造价值,提供他们在其他地方得不到的东西,你就更有可能增加 LTV,甚至提高价格,同时最大限度减少客户流失。不过,在提价前,务必要考虑竞争对手的定价。
- 投资实施客户忠诚度计划或奖励计划
对客户频繁购买或长期订阅的行为进行奖励,会让他们觉得自己受到重视,有参与感。因此,你可以寻找各种创造性的方法来激励客户经常回来消费,并且呼朋引伴,介绍新的客户。
- 提供出色的客户服务
糟糕的客户服务会迅速导致 LTV 下降、客户流失率飙升。而专注于让每一次客户服务都舒心愉快,将进一步提高客户忠诚度,进而提升 LTV。
另外,不要忘了收集客户反馈。除了依靠客户服务来解决问题之外,品牌还需要不断征求客户的反馈意见,以便据此进行常规的产品或服务迭代升级,同时增强客户体验。
- 鼓励追加销售和交叉销售
与获客拉新相比,重新吸引现有客户或向现有客户追加销售通常更为容易,也更加便宜。为此,你可以寻找各种创造性的方法,通过明确阐明产品或服务为客户带来的附加价值,鼓励客户购买更高端或更多样的产品或服务。
- 借助社交媒体触达受众
要想吸引客户的注意力,最好的办法就是跟随用户的脚步,前往他们已经投入大量时间的地方。在 TikTok、Instagram、Twitter 或 Facebook 等社交媒体平台上投放广告并与客户互动,可以给你带来不错的营销效果。
- 确保购买体验顺畅无阻
对大多数企业来说,购物车弃单是一个真实存在而又令人头疼的问题。打造快捷简单的购买体验将助力你不错失每一次销售机会。
- 在自有媒体渠道上提供有针对性的相关内容
你可以充分利用时下流行的各种自有媒体内容形式,即网站、博客文章、电子书、视频、播客和社交媒体内容,借助有针对性的内容,与特定受众群体交流,向他们介绍新的产品或鼓励他们用好产品。
关键结论
- 衡量 LTV 对于营销人员做大移动 App 业务大有裨益。LTV 可以帮助营销人员准确确定在维持盈利的前提下能够承受的获客花费,从而出色地进行营销活动优化。
- 衡量 LTV 的主要好处包括:能够围绕定价、广告和用户留存采取更有针对性的策略,做出更好的获客决策,提升预测质量,提高客户忠诚度,推动重复购买,提高盈利能力等等。
- 通过利用各种机器学习算法,数字营销人员能够克服 Apple SKAdNetwork 框架造成的某些隐私限制,更好地理解用户行为趋势,并根据这些趋势预测用户在一段时间内可能带来的价值。
- 提高 LTV 的方法数不胜数,但最有效的方法包括:
为 App 用户提供更多价值,投资培养客户的忠诚度,将 LTV 与归因数据联系起来,维持出色的客户服务,利用社交媒体,通过自有媒体渠道扩展相关内容。