Что такое LTV и как оно считается?
LTV (от англ. Lifetime Value) — ценность клиента (value), которую он приносит для продукта за все время своей жизни в нем (lifetime). Фактически, это валовая прибыль, которую средний пользователь принесет за все время использования продукта.
Для расчет LTV используется валовая прибыль (Gross Profit), а не доход (Revenue). То есть с вычетом переменных затрат – тех, которые растут пропорционально объемам продаж.
LTV обычно оценивают за период с момента первого визита пользователя. Например, за 7 дней, 30, 365 и т. д.
Многие считают, что LTV – это фактическое значение, посчитанное на исторических данных. На практике, она часто принимает форму прогноза.
Например, для маркетинга, который привлекает клиентов из платных каналов, важно понимать LTV с целью оценки окупаемости инвестиций. Но маркетологи не могут ждать полгода или год для подсчета фактического LTV и принятия решении о продолжении рекламной компании. Решение нужно как-то принять по первым дням жизни когорты.
Из моего опыта команды для этого вырабатывают эвристики. В частности, на основе исторических данных оценивают, каким должно быть значение ROI или LTV на 1, 2 и последующие дни для достижения целевых показателей. Если рекламная кампания показывает себя хуже целевых значений – ее отключают. Если близко или выше – масштабируют. Такой подход не идеален, но приемлем для принятия решений.
На картинке делюсь тем, как на практике как-то считал LTV я. Я смотрю на LTV когортно и куммулятивно. Для тех периодов, которые когорты уже фактически прожили – учитывается фактический LTV. Но в зависимости от того, выполнил ли пользователь некоторые условия (совершил определенную покупку, активировался в фичу, заполнил что-то и т. д.) – поверх фактического прибавляются прогнозные инкрементальные значения ценности выполненного условия. Далее график можно использовать как для сравнения когорт, так и для более точного прогнозирования как когорта будет вести себя дальше.
А как вы подходите к задаче расчета и прогнозирования LTV?
LTV (от англ. Lifetime Value) — ценность клиента (value), которую он приносит для продукта за все время своей жизни в нем (lifetime). Фактически, это валовая прибыль, которую средний пользователь принесет за все время использования продукта.
Для расчет LTV используется валовая прибыль (Gross Profit), а не доход (Revenue). То есть с вычетом переменных затрат – тех, которые растут пропорционально объемам продаж.
LTV обычно оценивают за период с момента первого визита пользователя. Например, за 7 дней, 30, 365 и т. д.
Многие считают, что LTV – это фактическое значение, посчитанное на исторических данных. На практике, она часто принимает форму прогноза.
Например, для маркетинга, который привлекает клиентов из платных каналов, важно понимать LTV с целью оценки окупаемости инвестиций. Но маркетологи не могут ждать полгода или год для подсчета фактического LTV и принятия решении о продолжении рекламной компании. Решение нужно как-то принять по первым дням жизни когорты.
Из моего опыта команды для этого вырабатывают эвристики. В частности, на основе исторических данных оценивают, каким должно быть значение ROI или LTV на 1, 2 и последующие дни для достижения целевых показателей. Если рекламная кампания показывает себя хуже целевых значений – ее отключают. Если близко или выше – масштабируют. Такой подход не идеален, но приемлем для принятия решений.
На картинке делюсь тем, как на практике как-то считал LTV я. Я смотрю на LTV когортно и куммулятивно. Для тех периодов, которые когорты уже фактически прожили – учитывается фактический LTV. Но в зависимости от того, выполнил ли пользователь некоторые условия (совершил определенную покупку, активировался в фичу, заполнил что-то и т. д.) – поверх фактического прибавляются прогнозные инкрементальные значения ценности выполненного условия. Далее график можно использовать как для сравнения когорт, так и для более точного прогнозирования как когорта будет вести себя дальше.
А как вы подходите к задаче расчета и прогнозирования LTV?