最近连续两周研究用户价值LTV预测，总结出预测方法和使用场景，文章逻辑如下：
一、LTV定义与应用场景
1.LTV定义
LTV(life time value)：用户生命周期终身价值，指在获得新用户后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。
可根据业务场景分别计算实际收入价值、毛利GMV价值。LTV是单用户价值指标，属于衡量用户质量指标，非规模类指标。
2.LTV指标定位
LTV、获客成本、ROI这些是公司级的大帐，是关系到战略定位及产品方向的核心指标。当公司开始寻找规模化盈利的增长模式，扩大业务时，需要先算清楚这些大帐指标，且LTV要有预测价值。
3.LTV使用场景
通常应用于市场营销领域，判定企业是否能够取得高利润的重要参考指标，最初多应用于游戏行业。
3.1 计算投入产出比ROI
获客成本：如CPM、CPC、CPD、CPA等代表获客成本,或者CAC(Customer Acquisition Cost）这些都是获客成本简称。
投入产出比：ROI=LTV / 获客成本
3.2 预估成本回收期
如以下产品：新用户CAC成本29元，计算出各阶段用户LTV后，可评估出在第24天时可收回成本，90日LTV=32，成本回收期=24天
发现回收期太长，或难以收回成本时，则需要改造产品功能及商业逻辑。
3.3 判定渠道质量
渠道评估：分渠道，分注册日期、分人群属性等多维度新用户LTV对比，评估渠道质量。
成本控制：知道每新增用户LTV情况下，可评估单新增最大买量成本，实现成本可控，提升ROI。
投放配比：在游戏中使用广泛，追求用户规模时往往保证不了用户质量，这时可依据渠道用户LTV，实现高低质量用户策略配比，保证游戏氛围活跃又有一定充值用户。
3.4 支持产品运营
产品功能调整：功能变化后用户价值对比，判定功能效果好坏。
运营策略方向：如电商不同品类下用户价值（女装用户LTV与包包用户LTV对比哪个高，据此调整运营位）。
二、LTV计算逻辑
3月1日新增10000用户，截止到5月7日有67天数据，则这1w用户价值67日LTV=（第1日贡献金额+第2日贡献金额......+第67日贡献金额）/1w新增
原则上，随着时间累积LTV基本符合幂函数规律，随着时间推进，用户价值逐渐累加，但后续价值增长幅度不大。（以下函数拟合R方0.9918，拟合程度很高）
三、LTV预测方法
方法1：LT*活跃ARPU
1.1 预测逻辑
①单用户的在时间范围内的活跃天数（LT），预测LT主要是对留存率衰减趋势的预测，可参考我之前文章：Excel实现：预测产品的未来DAU 里面有详细操作步骤。
②单用户活跃天内ARPU：活跃天内ARPU趋势不稳定较难预估，一般直接使用一定时期内均值。这种情况假定不同生命周期用户活跃ARPU值相同，显然是不合理的。
1.2 适用场景：被广泛使用，尤其适合功能稳定产品LTV预测
1.3 优缺点
优点：简单、常用、模型化，适合产品功能稳定后预测。
缺点：①留存率拟合存在误差 ②忽视了不同生命周期用户ARPU是动态变化的，用户贡献价值是不同的。
方法2：依据交易预测
2.1 预测逻辑
新客预测：付费LT*付费ARPU
全量用户预测：付费LT*付费ARPU*新付费转化率
- 预测用户付费生命周期（Pay_LT）：幂函数拟合各周付费率衰减趋势
- 假定不同阶段用户周付费ARPU值稳定不变
- 如需预测全部用户，需加入付费转化率
2.2 适应场景
适合电商、游戏等付费用户价值预估，重视付费转化的行业。
2.3 优缺点
优点：简单粗暴、常用、模型化
缺点：需要预测3个变量增大预测偏差
①付费率拟合存在误差
②不同付费周期用户ARPU是动态变化的，用户贡献价值是不同的。
③付费转化率受产品调整及运营活动影响较大
方法3：实际LTV数据拟合预测
3.1 预测逻辑
依据LTV历史数据，拟合幂函数趋势预测未来LTV。
优点：只有LTV单变量，预测精度较高
缺点：①需要足够历史数据拟合函数 ②幂函数数据量越少，预测结果越低，需要人工修正
3.2 预测实例
预测某月新用户价值，在分别使用200天实际数据、90天、30天、7天预测结果如下图：
数据结论：预测同样人群LTV，使用数据天数越多预测越准确。
200天、90天数据R方达到1，基本较精准的预测360天LTV，在数据不充分时使用90天数据可预估全年结果。
使用30天数据时，比实际值低5.3元，预测值低17%。
仅使用7天数据时，比实际值低10.6元，预测值低35%。
3.3 模型偏差修正
当5月仅有7天数据，仍要预估360天数据时，是否可以预测？
答案是可以的，使用7天数据预测，需要加上后续偏差修正值。
仅使用7天数据拟合，跟实际值之间的偏差是有规律的，偏差幅度可以拟合出规律函数，可以函数计算出7天之后每一天预测少了多少，实际预测值将偏差修正回来
3.4 修正前后对比实例
4月仅使用7天数据预测时，预测360天价值23.69，修正后360天价值为39.40，验证修正后结果更符合实际情况。如需要具体数据逻辑，可以找我要模板，个人微信joan_712
（文章使用的数据均为随机函数产生，非实际业务）