Пожизненная ценность - сложный вопрос. На сайте Самые простые - и одновременно самые надежные - расчеты LTV расскажут вам, что было в прошлом: сегмент X зарабатывал Y долларов с каждого пользователя. В идеальном мире этого было бы достаточно.
Но обычно вы хотите знать будущее, а это значит строить более сложная модель.
Слово "сложный" может означать множество вещей: от относительно быстрых и простых формул до передовых систем машинного обучения. Большинство стартапов, приступая к изучению моделей LTV, обнаруживают, что легко найти примеры, но трудно найти обзоры или доказательства того, какая модель лучше.
Отсутствие существенной информации объясняется не только тем, что крупные компании не хотят говорить о том, что они используют. Другая причина заключается в том, что не существует "лучшей" практики. Есть только то, что работает в конкретной ситуации. Поэтому в этом посте, который является продолжением нашего Введение в LTV 101Я расскажу о том, почему вам могут понадобиться модели и как начать с нуля.
Краткий обзор
LTV 101 предлагает несколько типичных причин, по которым разработчики рассчитывают LTV: разумное расходование средств на приобретение, информирование о состоянии приложения и принятие бизнес-решений.
Каждая из этих целей может быть достигнута даже самым простым расчетом: возьмите известный доход когорты за определенный период и разделите его на время. Например, если вы знаете, что ваша когорта 18-25-летних пользователей Facebook, состоящая из 1 000 человек, получила доход в размере $10 000 за 90-дневный период, то у вас есть доказанный LTV за 90 дней в размере $10 на пользователя.
Эта цифра может сказать вам, что можно приобретать подобных пользователей до $10, что у вашего приложения есть шансы перед инвесторами и что вы можете масштабировать привлечение пользователей. Но оно не говорит вам о будущем других когорт.
А что, если доход составил всего $1 000? Невозможность спрогнозировать будущий LTV означает упущенные шансы изменить ситуацию, когда это необходимо, или уверенно двигаться вперед, когда все признаки положительны.
Один из методов прогнозирования LTV
Вы можете начать прогнозировать LTV для дополнительных когорт с помощью простой исторической модели, которую мы называем "Метод соотношения".
Для использования этого метода вам понадобятся данные за 90 дней как минимум одной прошлой когорты. На основе данных о прошлой когорте вы сможете определить темп роста, который можно применить к будущим когортам.
Вот пошаговый метод использования метода соотношений:
- Для своей прошлой когорты найдите долларовые суммы 7-дневного и 90-дневного LTV (например, $1.50 в 7-й день и $6 в 90-й день).
- Разделите сумму за 90 дней на сумму за 7 дней (6 / 1,50 = 4)
- Найдите 7-дневную сумму LTV для новой когорты (например, $2).
- Умножьте LTV новой когорты $2 на коэффициент 4 исходной когорты
В этом сценарии ожидаемый 90-дневный LTV новой когорты составляет $8.
С течением времени и сбором большего количества данных по когортам ваши коэффициенты будут становиться все более точными, поэтому этот метод будет оставаться полезным резервным вариантом даже при наличии более сложной формулы, как для быстрых расчетов "на глазок", так и для сравнения с другими вашими расчетами.
Далее: Более сложная модель
Следующим шагом после изучения метода соотношений будет построение своей полной формулы, которая может быть основана на таких принципах, как кривая мощности или даже машинное обучение. В процессе работы над этой целью стоит помнить о двух других факторах, которые могут влиять на LTV:
- Реклама - Если вы размещаете рекламу в своем приложении, вам нужно будет добавить доход к расчетам LTV.
- Виральность - Вирусные приглашения также могут быть добавлены к LTV в приложениях с измеряемой вирусностью: когда один пользователь приглашает другого, пригласивший фактически несет ответственность за будущие расходы приглашенного. Рассчитайте коэффициент K (например, 0,1), умножьте его на прогнозируемый LTV приглашенного (например, $5) и добавьте результат к LTV пригласившего (0,1 * $5 = $0,50 дополнительного LTV).
Собственные инструменты Tenjin учитывают рекламу и вирусность уже на стадии разработки.
То, что последует за этим, будет немного сложнее - но вполне выполнимо! Следите за нашим третьим постом в этой серии, в котором мы представим несколько моделей, которые Tenjin держит наготове для LTV.
