缺乏数据时LTV及DAU的预估方法

LTV和DAU是操作中经常接触到的词。当“缺乏数据”时，两者的计算频率较高。在产品启动之前，应估计其投资回报率和回报周期，并决定是否批准该项目。上线后，需要根据LTV和DAU不断调整运营策略。在缺乏数据的情况下，决策总是令人头疼。本文将介绍LTV和DAU在缺乏数据时的估计方法，并将详细介绍公式的推导思路，希望能为您提供一些帮助。本文目录如下：一、LTV作用LTV，全称LifeTimeValue，是指用户生命周期的总价值。一般来说，它是从获得客户到损失收入的总和，其作用是辅助决策，如计算回报周期、验证利润模式等。在实际操作中，我们专注于改进点击、访问、关注等指标，最终指向LTV。用户质量可以根据ROI来衡量。结合渠道来源，可以衡量渠道质量。上图中的前两种情况比较简单，遇到后两种情况，即LTV、当CAC同低同高时，我们应该控制这两种渠道的比例，同低用于提高用户规模，同高用于提高支付。当LTV曲线剧烈抖动时，必须快速归因并调整操作策略。变化率、距离、密度等指标可用于监测异常值。了解LTV的作用，在计算中会面临一个严重的问题：没有数据怎么办？LTV是指用户生命周期的总价值。但是用户的生命周期有多长呢？不同产品阶段和特点的用户表现不同。但无论是产品上线前还是上线后，我们都不能等到用户流失后再计算LTV和ROI。在数据较少甚至没有数据的情况下，决策往往是前置的，我们需要根据现有条件进行估计。2、LTV的估计方法1。在网络上推导公式有两种常见的方法。上图左侧乘以日用户平均收入，右侧乘以生命周期总长度乘以日用户平均收入。那么哪一个是对的，是怎么推导出来的呢？事实上，这两个公式是一个公式，右边的公式是左边的简化版本。根据LTV的定义，LTV=用户生命周期总值=周期内用户总支付金额除以用户总数。不需要估计用户总数，那么问题就变成了:如何计算总付款金额。每日活跃用户数乘以当日活跃用户平均支付金额，可以获得总支付金额。可以代入公式：除以用户总数外，每日活跃用户数量等于每日留存率。到目前为止，推导完成了第一个公式。当ARPU等于常数时，LTV可以根据定义重新推导=LT×ARPU。2.LTV的公式估算方法在公式的推导上花了更多的时间，也希望在计算上更有信心，然后正式进入LTV的估算和计算环节。根据2-1中的第一个公式，将目标分解为保留率和ARPU估算。1)单个留存率的计算相对简单，留存人数除以新增人数。但在计算平均值时，权重不应被忽视，我们应该将算术平均值转换为加权平均值。算术平均值是将数值累加除以数量的计算方法，容易受到极值的影响。按权重计算可以使数据更加稳定。再举一个比较简单的例子，帮助大家了解权重的作用。在我们的高中入学考试中，体育课程的权重不同于其他课程，即使体育满分也不一定会提高总分。如果不考虑权重，直接要求分数平均值，平均值会显得过大，加权平均值会更好地反映综合水平。上图是根据日常保留率直接计算的值。我们可以看到，当7月6日新增人数突然下降时，保留率恰好处于相对较高的水平，因此保留率的平均水平突然增加了很多。但加权计算后，异常日期的数据不会造成太大影响。上表是数据在两种不同的计算方法中带来的误差。根据加权要求和计算的留存率，绘制散点图。并利用散点图设置趋势线获取计算公式。选择趋势线时，可以选择拟合效果最好的一条，一般使用对数或乘幂。上图是作者随机填写的数据拟合曲线更接近指数函数。确认函数选择后，通过EXCEL获得公式，代入预测天数计算其留存率。2)ARPU的计算假设ARPU值不会随着生命周期的变化而变化，它在一段时间内是稳定的，可以直接使用平均值，并将其作为常量。假设不稳定，应根据时间窗口的ARPU值设置分段函数。3）LTV的计算保留率和ARPU使用上述方法并不难。在这里，我们还应该注意根据估计的目标拟合不同的保留曲线。在不同的渠道和付费类型中，用户的保留率和ARPU值性能会有很大的差异。我们应该尽可能保留分析数据的变量，以减少干扰项目。二是不断更新数据，使拟合函数更加准确。最后，根据LTV的公式，可以替换上述保留率和ARPU值，如下表所示：3.上面介绍的LTV曲线拟合估算方法的第一种方法更适合LTV与留存率相关性强的产品，而第二种方法实际上更常用。由于LTV的增长率在大多数情况下随着注册的逐渐下降，注册天数和LTV可以根据经验拟合对数函数或功率函数。它的图像可以在累加LTV拟合后获得，EXCEL可以根据图像获得函数，然后根据函数预测后续天数的LTV。该方法的优点是其变量只有注册天数，与第一种方法的多个变量相比，预测精度更高。由于只有一个变量，假设随后的LTV性能不符合函数表达式，错误率会很高。在LTV公式估算法中，DAU的计算介绍了留存率估算的计算方法。当可以预测后续保留率时，DAU可以很容易地计算出来，步骤如下：1。根据LTV预测的拟合函数计算预测日期保留率，并替换后续日期以获得第8-第15天的预测保留率。2.根据新增人数在总人数中的权重，计算日新增人数的加权平均值乘以其权重，以计算其加权平均值。3.计算每日DAU，总结7月1日至7月8日使用的真实数据。第8天后的保留是根据保留率拟合的函数计算的。7月8日至07月15日新增人数按第2步计算，留存人数按第1步真实留存率计算。最后一步是根据列总结每日新增或保留的用户数量，以估计每日DAU。四、写在最后两个指标的计算中，就是要分享公式的推导和数据趋势的估计。不仅仅是LTV、DAU，事实上，其他指标也可以通过类似的方法获得，另一方面，只有理解数据才能找到更好的分析方法。LTV的计算还有很多更准确的方法，作者也在不断学习，希望能和大家分享更好的方法。谢谢你看到这里，谢谢你。

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