数据分析实操:生命周期价值

贾利斋
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2020-04-1710:05:00 评论 114 2651字
摘要

摘要:生命周期价值(Lifetime Value)的研究有多重意义,不仅可以预估平台潜力,还可以作为目标管理工具、成本管理以及指导运营等等。文章介绍了统计生命周期价值的方法,具有实操指导价值。

(一)什么是生命周期价值?

生命周期价值,即Lifetime Value(下文简称LTV),意为客户终生价值,即公司从用户使用产品到离开产品中间所得到的全部经济收益总和,不论是何种形式的收益;这里的客户可以是一个C(consumer)端用户,也可以是B(business)端用户。

下面举例说明,以便加深对LTV的理解:

1.美容美发加盟/连锁行业,既有C端用户的LTV,又有B端理发师/美容师的LTV。

1.1 C端LTV 来理发,来美容的消费者的LTV。

LTV高/低 大家都有去美容美发店理发被说服办会员卡的经历,有的人选择办卡,有的人选择不办卡,办卡的人一定是该店的高LTV客户,不办卡的是相对低LTV的客户;

留存/流失 有会员卡的客户每隔几个月会来美容美发店消费,有的人消费几个月后,不满意或搬家了,就不再来了,有的人长达几年在这里消费,我们还来的称为留存,不再来的称为流失,在足够多样本下,这个留存与流失的数据存在一定的规律性;

获利能力高/低 有的人每次来找资深的理发师,客单价高,有的人无所谓,低阶些的理发师,客单价低,这是获利能力高/低的区别,这也给了我们运营的空间,如何提升客单价,也提供了对用户分类运营的思路

1.2 B端LTV 负责理发的、美容的人的LTV。

LTV高/低 美容美发店里有理发师、高级理发师、资深理发师,有刚入行的理发师,有干了很多年的理发师,他们有高低LTV之分;

留存/流失 理发师会走,干的不爽快、或掌握本领自己干了、或被挖墙脚,便会离开该美容美发店,称为流失,流失后,贡献的LTV终止;

获利能力高/低 资深理发师单价高于刚入行理发师,客单价是不同的,客量也有差异,对店的获利能力也有差异;但成本也高

2.互联网行业,也有B端LTV和C端LTV ,对于电商类平台来说,C端是买家,B端是卖家,比如:淘宝和京东;对于资讯平台来说,C端是访问用户,B端是广告商,比如百度和今日头条。淘宝和京东的LTV比较易理解,我们以资讯平台为例:

2.1C端LTV 即访问用户贡献的LTV

LTV高/低 资讯平台大家以CPC(Cost Per Click,每次点击付费)或CPM计费(Cost Per Mille,即每千次访问付费),按CPM付费时,访问用户访问的页面越多,广告曝光的概率越高,该用户贡献的LTV就越高;把推荐做的更精准,引导你看更多的文章,能赚更多的钱。

留存/流失 不再打开今日头条或下载称为流失,比较容易理解。

获利能力高/低 取决于平台留住人的能力,这也是有些公司考核在线时长的含义,停留越久的用户,对平台来说,获利能力越强

2.2B端用户 即内容生产这贡献的LTV

资讯产品上市后,出现了一批靠生产内容赚钱的人,对资讯平台来说,属于B端客户。

LTV高/低 本质是你的内容是否吸引眼球,能否获取更高的浏览

留存/流失 不再在今日头条生产内容,即流失

获利能力高/低 通过大数据,判断以往文章受欢迎度,可以获知每个B端用户获利能力的高低,留住这些人,对资讯平台来说,意义重大

3.房产中介行业,低频行业的LTV,C端用户的生命周期会非常长,B端客户(即经纪人)的生命周期价值更有意义

LTV高/低 跟你在这个行业的时长强挂钩,这是个倒卖房产信息的行业,从业时长越长信息量越大,LTV也越高

留存/流失 这个行业跟政策强相关,大小年明显,在小年,经纪人养活不起自己时,会离开这个行业;能力强的会更强大,赚的盆满钵满

获利能力高/低 看的是促成成交的能力,能促成的成交多,个人和平台获利能力强

(二)如何计算LTV?

以下以房产中介行业为例,通过计算经纪人的LTV来介绍LTV计算方法。

首先,从历年入职的经纪人在后续的表现中,统计出经纪人留存的规律性。

1.统计历年每个月入职的经纪人,在后续月份留存(即仍在职)的人数和在职时长;

2.按在职时长分组,除以入职月入职人数,得到各分组的留存率,可以看到,是有规律性的留存。如图示:

数据分析实操:生命周期价值

说明:各大公司历史数据都有缺失,图示一段段的线条是数据缺失导致,举例--假设仅保留了2018年后在职经纪人数,那么2017年6月的留存就从2018年1月开始,也就是从在职时长7个月开始有留存率,其他以此类推。

3.取每个在职时长的截面数据,做均值,便可得到经纪人入职N月的留存率。

其次,从历年入职的经纪人在后续的成交表现中,统计出成单能力(即人均单量),在职时长不同,成单能力不同。统计方法与留存率类似,不再赘述,需要将后续月份留存(即仍在职)的人数替换成成交单量。注意人均单量计算时,分母是X月入职的经纪人留存至目标月份的所有在职经纪人,非有成交的经纪人。同样如图示,可以看到,同样是有规律的,不同的是,从该图中可以看到房产交易中金三银四的规律(图中红色是3月份的人均单量,黄色是其他月份人均单量),注意考虑这个周期性因素。数据分析实操:生命周期价值数据分析实操:生命周期价值

最后,我们通过计算获取LTV:

LTV=∑新增经纪人数×对应第i月留存率×对应在职第i月人均成交单量

下图每一条线各点累加便是该月经纪人的LTV(按单量),也可以乘以对应成交月份的套均价,是其贡献的交易额LTV,再乘以佣金费率,得到收入LTV。

数据分析实操:生命周期价值

同时,我们可以根据业务特征对客户进行分类,分类分别预估来提升模型的精准度,也有更多的解读空间。

(三)衡量LTV的意义

1.用客户现在的情况来预估未来平台的潜力

通过上述LTV模型,可以估算出现状下贡献LTV的能力,上述例子中,cohort堆积曲线最后一个点累加,便是19年5月的总成交单量,那么当获取未来月份经纪人的新增目标时,根据在职月份来估算出未来的平台潜力。

2.目标管理,是管理抓手

(1)在有目标值时,即在目标值的约束下,我们未来月份应该如何去制定新增客户的目标,会有指导意义。

(2)不同类型的客户,LTV不同,在目标值约束下,客户类型的最优组合是什么?对运营有指导意义。

3.成本管理

根据以往不同类型客户贡献收入的能力(LTV,终生收入价值),可以得到,我每获取一位客户所需的成本,可以用于控制这方面的成本。

4.指导运营动作

从上面的例子可以看出,留存与成单能力是有规律的,那么在拐点时发生了什么,会使经纪人离职,我们如何入手整体抬高留存曲线和成单曲线,对运营有知道意义,这样的分析是另一个主题,可以另起来聊。

这里没有介绍生命周期价值与生命周期的区别,生命周期的研究根据用户在平台上的表现,分成导入期、成长期、成熟期和衰退期,对不同阶段的客户进行针对性地制定策略,往往是用户的分层运营的使用场景,不同于生命周期价值。生命周期价值的研究还有更多的使用场景,开动你的大脑吧。

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