解读四大应用场景 神策分析云之LTV分析模型抢先体验

LTV（Life Time Value），生命周期总价值，指的是用户在完整生命周期以内，给企业带来的净利润，即客户为企业带来的现金流量的净现值。

LTV 通常应用于市场营销领域，通过分析识别不同生命周期、不同用户的贡献能力，针对性地制定成本投入、运营决策等，以此帮助企业获得战略性的竞争优势。

随着数据分析理念深入人心，LTV 的价值也愈发凸显，它已经逐渐成为企业驱动产品进步与运营策略优化的重要数据参考。

LTV 分析概述

LTV 分析是对特定日期进行访问的用户群体，在一定时长内所贡献的人均价值的分析。

近日，神策分析云之 LTV 分析模型正式上线，旨在帮助企业全面洞察从获客到流失过程中，用户为企业带来的商业价值总和，并以此作为企业能否获得更高利润的判断指标。

神策数据从 1500+ 付费客户的合作经验中，提取出 LTV 四大应用场景，帮助企业更直观地感受 LTV 的价值所在。

（文中数据均为模拟）

一、优化投放策略：多渠道投放质量交叉对比

企业可根据不同渠道的用户下单或购买等行为数据计算 LTV，通常选择 7 天或 30 天作为分析时长，通过用户贡献的商业价值来预估该渠道未来的转化质量，决定是否需要调整渠道投放策略。

在渠道投放环节，营销人员需要确保 CAC（用户获取成本）小于 LTV 才能保证 ROI 最大化，实现盈利。

计算公式为：ROI = LTV/CAC

CAC 为固定值，通常包含企业运营与营销的全部投入，以及人员成本等。当 LTV＞CAC 时，即能够实现有效增收。

当 LTV＜CAC 时，即收益小于成本，代表企业在该渠道的投放效果不如预期，营销人员可以针对业务需求优化该渠道的投放内容或者选择更优渠道。

在进行 LTV 分析时，除了按渠道进行划分，也可以根据公司具体业务场景按照城市、国家等进行划分。

二、业务赋能决策：多项目营收贡献占比分析

对于同时有多个营收项目的企业来说，通常需要对多个项目进行价值对比。基于 LTV 根据用户在不同项目内的贡献判断该项目的商业价值。

举个例子，某企业有多项营收来源，主要包含用户充值、用户续费等。企业期望通过对比这两类收入在总收入中的占比情况，推进业务健康度评估。

在神策分析云 LTV 分析指标配置时，企业可以选择「用户注册时间」为用户属性指标，营收事件分别选择「App 充值行为」和「App 续费行为」，其中各项营收事件还可根据分析需求自行设置利润比例。如下图：

图 1 神策分析云之 LTV 分析模型

我们发现大部分企业在进行 LTV 分析时仅能实现「事件」单一维度的分析，难以满足企业在实际分析场景中的全面需求。因此，神策 LTV 分析在指标配置过程中设计了“事件属性”和“用户属性”两种指标配置方案，期望通过更科学、合理的分析模型辅助企业实现用户价值全面洞察，进一步提升用户行为分析的精细化程度。

图 2 趋势视图：查看 LTV 随留存时长的增长趋势

图 3 对比视图：对比 LTV 随初始日期的变化情况

同时，如上所示，神策分析云之 LTV 分析模型支持趋势视图和对比视图，无分组时可直接查看各营收项目指标和总营收情况与趋势；多分组时，可查看各分组总营收的变化情况及趋势。

三、回本周期预判：智能算法实现收益前瞻

渠道投放后，已知 7 天或 15 天的 LTV 情况，如何预测未来的 LTV 趋势？一般来说，企业会通过已有渠道 LTV7、LTV15 等做参考指标，基于 LTV 预测项目的未来收益，判断项目回本周期。

值得一提的是，神策数据 LTV 分析背后的算法逻辑并非简单的线性预测、回归分析等，依托 30+ 细分行业真实业务场景，以及过去五年多对数据深入浅出的分析经验，进行了算法调优，打造全新数据模型，进一步帮助企业衡量用户在完整生命周期内的实际价值。

如图 2 所示，假设企业在该渠道的 CAC 为 82，基于 LTV7 可以预测该渠道的未来收益，回本周期 ＝ 15 天。

通过 LTV 预测回本周期是企业常用的决策方式，若等到 30 天、90 天后，价值与收益已尘埃落定，即便未能带来有效增长也只能被动接受。因此，基于 LTV 预测，可以在项目进行过程中“预知未来”，如回本周期过长，或无法预测到回本周期，企业可及时对业务模式或产品功能进行调整，及时优化经营策略。

四、用户转化提升：运营效果对应时点一目了然

运营活动开始前后，LTV 曲线一般会有明显变化。当活动开启，LTV 曲线骤增，证明该运营活动带来了有效用户转化。也就是说，企业在进行 LTV 分析后，通过 LTV 曲线横纵坐标的对比，可轻松查看此次运营活动过程中的关键时点，针对不同标签用户对运营活动效果进行评估：对于能够为企业带来可见盈利的动作持续开展，对于转化效果一般或无明显转化的动作及时进行调整，降低推广成本，优化运营策略。

我们选择游戏与电商两个不同行业做了详细拆解，如下：

游戏企业通常会针对广告展示、礼包购买、皮肤购买等多运营活动针对不同等级用户进行 LTV 分析，以此寻找广告展示的最佳时间以及新礼包/皮肤等对用户的吸引力，优化决策提升用户留存，为企业创造更高收益。 电商企业可以通过对比不同商品品类用户 LTV，有效判断用户商业价值，并进行坑位调整，以提升整体营收。

除了以上常见的应用场景，企业还可根据 LTV 分析定位高价值用户，已接入神策用户画像的企业可通过相似人群扩散功能，获取更多高质量用户，并针对流失但仍有潜力的用户进行再次营销，实现用户增长，驱动营销活动精准触达以及转化与变现的提升。

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目前，神策分析云 demo 已全面更新，企业可通过神策分析云之 LTV 分析模型全面洞悉用户价值，为广告、销售等业务运营提供重要参考数据，精准触达高质量种子用户，最大化用户商业价值；同时，在基于 SDAF 运营框架开展业务的过程中，企业基于神策分析云，能够有效感知业务数据与用户数据，并形成科学决策，驱动运营环节的知行合一，让企业的所有角色都能在闭环中发生作用，实现效率与营收的双重增长。