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综合排序丨最热优先丨最新优先

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。

2019-12-19

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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） ?

可以叫我才哥

2021-08-05

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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

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2024-02-27

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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 +

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2024-03-06

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SaaS 厂商关注 CAC&LTV，不如关注产品提高

本文编译：杨丽编译自某外文网站客户终身价值（LTV）=平均客户净利润÷流失如果客户终身价值指数很高，却出现了负流失值，那么这个公式就显得不那么合适了，原因在于 LTV 变成了负数，而这明显没有呈现事实 1 新的 LTV 计算公式对于产生「负流失」的订阅式经济而言（相比流失中的收入损失，扩大收入来源在于高比例的客户留存），你需要新公式计算 LTV（包含扩张率和流失率）。建议 LTV/CAC>3。除非你能很容易获取到大量资金，否则建议 12 个月的投资回收期，甚至达到 18 个月或更长。建立新 LTV 模型需要的数据，请使用以下的电子表格工具： 1. 10 CAC 比值我一直以来都在建议 SaaS 初创公司应该有一个 LTV：CAC 比值应该大于 3。通过使用 DCF，LTV 数值降低，因此该比值会降低。我并没有充分证据表明：新比值应该会是多少，哪些公司会花时间决定是否使用 DCF 版本的 LTV 公式来观察影响 LTV 的因素。

2018-03-22

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用户增长 - BGNBD概率模型预测用户生命周期LTV（二）

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

2021-12-07

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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。

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2024-01-29

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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？ LTV和CAC自然是商业模式可行性中不可或缺的两个变量。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。不看LTV和CAC 评估SaaS厂商应该看NPS 即然投资界的大咖们也认为LTV和CAC并非衡量SaaS厂商的唯一准则，那么如何测评一家SaaS公司优劣呢？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。

2018-03-21

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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。

2022-04-02

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腾讯 | ADSNet：基于自适应孪生网络的广告跨域LTV预测

1 引言准确的LTV预估对于广告系统的准确性和有效性有重要意义，真实环境中的LTV数据稀疏性较大，使得模型预估LTV值时面临巨大挑战，这极大的限制了LTV预估模型的能力。因此本文提出以下观点：利用广告平台外的外部数据来扩充样本，增强LTV模型的预测能力。 2.1 LTV预测基础模型为了更好地适应显示广告场景中LTV的复杂分布，本文构造了一个深度神经网络(DNN)，以有序分类作为LTV预测的基础模型，包括编码层，专家层和塔层。门控网络同样是MLP结果加上softmax函数，接受同样的输入并得到权重与每个专家网络输出对应，最终输出为加权和 2.1.2 塔层塔层接收专家网络的输出并生成最终的LTV预测，游戏中客户的LTV数据通常表现出两个显著特征将连续的购买标签转换为一组二元分类标签以反映排名信息，具体地，原始LTV标签被分配到一个段,该段表示LTV排序层级的段标签。这些段标签通过等频的方式划分，以保持各段样本大小相对平衡。

秋枫学习笔记

2024-07-25

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