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用户留存:通过提高ARPU稳定用户量

2020-11-16 11:47:21 阅读(182 评论(0)

今日为大家拆解「LTV生命周期价值(LifetimeValue)」本文的关键内容包括LTV生命周期价值(LifetimeValue)LTV=RGP×eLT或LTV=ARPU×(1/流失率) 如何降低传播次数的流失率?提升LTV如何提升ARPU(平均每付费客户收入AveragerevenuePeruser),提升LTV计算指标和计算公式简介1。LTV生命周期价值LTV是指客户从注册到完全流失扣除成本后贡献的经济价值,相当于期末总毛利。GMPP是从回收时间的角度比较不同分组效率的好工具,而LTV则进一步考虑了预期的生命周期。GMPP是从回收时间的角度比较不同分组效率的好工具,而LTV则进一步考虑了预期的生命周期。LTV在偿还客户获得的所有间接成本和支持客户的任何可变频繁成本后,还需要偿还企业剩余的一般、行政费用和研发费用。一旦达到规模,业务杠杆就非常明显。毛利=LTV(生命周期价值)—CAC(客户获取成本)—COC(运营成本)LTV=RGPxLT=ARPU×(1/流失率) 在计算生命周期价值时,我们将通过传播次数。”RGPxLT"做全局统计,通过"ARPU×(1/流失率) 做局部统计,传播次数。LTV=RGP×当我们通过RGP计算因素时,LT统计了整体值,而不是细分客户计算。这样做的好处是,我们可以更直观地观察一类客户在统计周期(1月和3月)中贡献的经济价值,做出全球决策,是否继续投资于该产品。如果产品继续投入,我们将通过以下公式再次计算。LTV=ARPU×(1/流失率) 传播次数的区别在于计算ARPU、流失率和传播次数会让我们深入了解产品需要优化哪些点。下面我们将深入分析流失率和ARPU对LTV的影响。2、根据我们的经验,有两种有效的方法可以提高LTV的低流失率:通过功能之间的相互分流,延长客户的生命周期。具体方法可参考“指标拆解:通过产品闭环,客户elt大幅延长”。对于单一产品/单一功能,通过数据监控对流失客户进行预警,优化产品。流失预警机制的设计步骤如下:2.1通过用户行为和时间维度定义流失用户。在时间维度上,例如,B2B交易的核心功能是交易,订单查询系统的核心功能是订单查询量。3月内未下订单,2周内未下订单的客户可定义为预警用户。在用户行为方面,如B2C在丢失前的行为,找出丢失用户来自哪个渠道,保留和丢失的比例;观察丢失用户的行为特征和肖像,分析丢失前是否发布新版本,或改变一些用户习惯的功能。我们通常通过数据监控来确定流失用户,分析流失前的行为。一般来说,数据分析可以从以下方向进行:用户流失前发生了哪些类似的行为?用户是否集中在某一渠道的用户属性是否一致流失之前,产品、运营和市场是否发生了一些变化。用户肖像特征是否丢失?2.3建立预警机制。在失去用户的行为肖像和属性肖像之后,您可以开始将这些指标量化并添加到程序中进行报警。例如,a-b-c路径用户流失率高达80%。x-y-z路径客户流失率只有20%。然后你可以在客户中完成a-b-c动作后一天,通过短信和电子邮件召回客户前往x-y-z路径。然而,最好的解决方案是分析a-b-c路径产品问题。2.4完成用户指导上述x-y-z路径通常是我们统计保留用户的最大路径。除了召回用户时使用这种高质量的路径外,在新客户使用产品时,更重要的是添加到指导过程中。操作需要削弱a-b-c路径,避免低效操作,通过数据分析,找到吸引用户的最佳路径,只延长用户的生命周期,然后通过产品转换操作,不断挖掘用户价值,这也是用户从注册到完成的生命周期价值。三、如何提高ARPU,提高LTV,我们主要用四种方式提高ARPU:3.1提高产品门槛的公众认知能力有限。例如,产品技术含量高,成本无法估计,公众无法计算你能赚多少钱。竞争对手少,专利独家,类似于行业垄断,所以定价权掌握在自己手中,公众只能被迫接受。3.2通过相关功能/产品之间的相互分流,延长客户的生命周期,形成自己的私有域流量,延长客户的生命周期。实际案例可参考“指标拆解:通过产品闭环,大大延长客户elt”3.3,提高付费比例。首先,调查未付用户为什么不付费购买产品。比如没有消费习惯?还是软需求?还是没有使用场景?还是产品性价比低?其次,我们建议统计付费用户的行为和路径,引导未付费用户再次行走。3.4不用说,在不伤害用户的情况下,增加付费点越多越好。我们的建议是将金额分成零,降低支付门槛;在路径的关键节点上做第一笔费用,降低决策成本。4、从操作的角度解释生命周期的价值。从操作的角度来看,在分析生命周期的价值时,需要考虑以下几个方面:定义丢失用户,通过数据分析丢失前用户的行为特征,设置丢失预警。分析用户的活跃和保留路径,引导新用户进入最佳路径,然后通过召回将失去的用户引导到最佳路径。新用户付费转型,老用户回购,挖掘付费用户的深层需求,推荐增值付费产品,这也是改善转型、延长用户生命周期的途径。分析平台用户输出的转介拉新用户数量,分析是自驱转介拉新还是活动转介拉新。这些用户可以设置为A类用户进行垂直用户操作,延长此类用户的生命周期,产生更高的价值。五、DNUU计算指标及计算公式简介(DailyNewUsers):AU每日新用户数量(ActiveUsers):活跃用户,统计周期包括DAU(日活跃用户)、WAU(每周活跃用户)、MAU(月活跃用户)PU(PayingUser):付费用户APA(ActivePaymentAccount):活跃付费用户PUR(PayUserRate):付费比率=APA/AUARPU(AverageRevenuePerUser):平均每个用户收入=总收入/AUARPPU(AverageRevenuePerPayingUser):平均每付费用户收入=总收入//APARR(RetentionRate)客户保留率=本年度客户总数/上年度客户总数SR(SpendingRate)客户消费率=客户总消费量/客户总VC(VariableCost)变更成本=产品成本 服务管理费 AC等信用卡成本(AcquisitionCost)成本=今年的广告费用/今年客户总数GP(GrossProfit)净利润=总收入–总成本DR(DiscountRate)贴现率=[1 (风险系数×银行利率)]nNPV(NetPresentValueProfit)利润净现值=GP/DRNPV=每年NPV在特定时间内的总和;客户终身价值(LTV)=NPV/客户总数累计。

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