Важен каждый: почему нужно следить за полной ценностью клиентов

Методы, формулы и тонкости расчетов LTV для оптимальных продуктовых решений

В конце 2018 года впервые прошла конференция о маркетинг-аналитике «Матемаркетинг». Спикеры говорили об алгоритмическом маркетинге, оптимизации маркетинговых задач, data-информировании маркетинговых стратегий и новых бизнес-моделях. Одним из выступающих в прошлом году был ведущий аналитик Devtodev Василий Сабиров. Темой его презентации был расчет LTV для приложений. Мы публикуем изложение выступления.

В этом году Think with Google — информационный партнер конференции «Матемаркетинг-2019», которая пройдет 14 и 15 ноября.

Зачем вам LTV и как его применять?

LTV (Lifetime Value — полная ценность), или CLV (Customer Lifetime Value — полная ценность клиента) показывает, сколько денег в среднем пользователь приносит компании в конкретном продукте. Этот показатель используют, чтобы определить период окупаемости и спланировать издержки. Это главная качественная метрика проекта, полезная во многих отношениях:

  • С помощью LTV можно предсказать уровень дохода в зависимости от разных условий: например, от сокращения платного трафика или выхода на новый рынок.
  • LTV нужен, чтобы понять, сколько будет стоить один пользователь. Этот показатель должен быть больше CPI (Cost Per Install — цена за установку приложения). В случае с SaaS — программами, используемыми без установки (например, с электронной почтой) — лучше, чтобы LTV был втрое больше CPI.
  • Сегментация по источникам трафика нужна для понимания процессов, связанных с приложением. Если не выделять ключевые показатели для отдельных сегментов, можно подумать, что ничего не меняется, когда на самом деле происходит множество событий.
  • LTV тесно связан с ROI (Return On Investment — окупаемость инвестиций). Этот показатель можно рассчитать по следующим формулам: 
ROI

Как посчитать LTV? 

Есть несколько методов расчета LTV — от простого к сложному. Чем детальнее расчеты и чем больше показателей для них требуется, тем точнее LTV. 

Один из самых простых способов — тот, что Василий Сабиров назвал «методом Шарикова». Чтобы найти LTV, нужно разделить общий доход на общую аудиторию. Плюс метода — простота расчетов, но тут много минусов. Это грубая оценка LTV, которая не учитывает вклад текущих пользователей. Так невозможно оценить динамику проекта, потому что при расчете вы получите только текущий LTV. Поэтому лучше обратиться к более надежным методам:

Метод 1. ARPDAU x Lifetime (простой метод) — по оттоку пользователей

ARPDAU (Average Revenue Per Daily Active User) — это средний доход с одного уникального пользователя за день, а Lifetime — среднее время от установки приложения до прекращения активности. Чтобы получить LTV, нужно перемножить эти два значения.

LTV 1

Чтобы вычислить ARPDAU, нужно поделить доход на активную аудиторию за день. 

Чтобы определить Lifetime, нужно:

  • Определить период неактивности пользователей
  • Отследить, кто больше не пользуется приложением
  • Измерить среднее значение от установки до неактивности

У этого метода есть пара больших плюсов — он простой и его можно рассчитать по каждому пользовательскому сегменту. Из минусов — предположение о том, что ARPU (Average Revenue Per User) неизменен. Вдобавок Lifetime в этом случае изменчив и рассчитывается по прошлым пользователям. ARPDAU же вычисляют по нынешним, тогда как LTV — прогноз на будущее. 

Метод 2. ARPDAU x Lifetime — по приросту пользователей

ARPDAU в этом методе рассчитывают так же, как в предыдущем, разница в определении Lifetime. Его можно вычислить как интеграл от Retention (эффективности удержания клиентов) по времени, но можно заменить интеграл на сумму. Чтобы это сделать, нужно найти функцию, на вид максимально приближенную к кривой Retention — такое действие называется аппроксимацией. Ниже — функция, к которой нужно подобрать кривую Retention. 

LTV 2

Вот несколько методов, с помощью которых подбирали функцию для кривой:

LTV 3
LTV 4

С подобранной таким образом функцией можно рассчитать Retention, а вместе с ней и  Lifetime на сколько угодно дней. 

Но до какого момента считать LTV? Нужно понять, где будет правый край кривой или последний временной сегмент. Это можно сделать тремя способами: экспертно, через минимальное приращение аргумента в функции или с помощью дисконтирования. Минимальное приращение в данном случае — это когда при расчете LTV за каждый следующий день в LTV попадает всё меньшая стоимость. В момент, когда она становится минимальной, и нужно прекращать расчет LTV. 

Другой способ — через дисконтирование и поиск ставки дисконтирования WACC. Дисконтирование — это способ понять, сколько будут стоить «будущие» деньги на данный момент. Кривая LTV становится более плоской, и увидеть точку, в которой нужно прекратить расчеты, становится проще. 

PV

Обычно WACC равна рентабельности капитала в среднем по фирме. Ее еще можно приравнять к желаемой рентабельности капитала или к рентабельности капитала альтернативных проектов. 

Главное достоинство метода — его точность, а еще так можно получить прогноз Retention на сколько угодно дней. Как и в случае с первым методом, LTV можно посчитать на разные сегменты пользователей. Минусы: предположение о неизменности ARPU, Lifetime, который считается по прошлым пользователям, ARPDAU, который считается по нынешним пользователям, и LTV, который прогнозируется на будущее. 

Метод 3. Cumulative ARPU (накопительный ARPU)

Предположим, есть группа пользователей, которая скачала приложение. Спустя время мы вычисляем, сколько денег принесли эти пользователи. LTV — это накопительный ARPU за бесконечный период времени. Зная ARPU за 7, 14 и 30 дней, можно построить математическую кривую, которая покажет, каким будет LTV в будущем. 

Для этого нужно уравнение кривой по формуле 

LTV

Дальше нужно рассчитать сумму квадратов отклонений и подобрать оптимальные значения коэффициентов А и В (чтобы сумма этих квадратов была минимальной).

После нескольких попыток вы получите лучшее уравнение. Подставив в него нужное вам значение t, вы получите Cumulative ARPU(t), который и будет LTV.

Есть три способа выбора значения t для расчета LTV:

  • Использовать lifetime в качестве t
  • Задать экспертно
  • Вернуться к дисконтированию и добавить в получившееся уравнение знаменатель
  • Рано или поздно на графике станет намечаться значение, выше которого LTV быть не сможет. Вот это значение и будет t. 

Lifetime же, как и в других способах, определяется экспертно, через минимальное приращение или дисконтирование. 

Плюсы метода: высокая точность и чувствительность к соотношениям ARPU за разные периоды времени. Это значит, что можно точечно отслеживать, как каждый пользователь приносит прибыль. Минусы — сложность расчетов и тот факт, что нужны новые данные. Обычно высчитывают не накопительный ARPU, а средний дневной ARPU. Если есть возможность высчитать накопительный, стоит это сделать — прогнозы LTV будут точнее. 

Метод 4. LTV для подписочной модели

LTV для подписочной модели рассчитывают по формуле: LTV = Subscription price (цена за подписку) x Lifetime, 

где Lifetime — количество периодов подписки. 

По умолчанию один период равен месяцу. Чтобы посчитать Lifetime, нужно знать CR (Conversion Rate — коэффициент конверсий). LTV в этом случае — средний доход с подписчика. 

Lifetime можно высчитать по трем формулам:

LT

Нюансы

  • Сегментация повышает точность любого LTV. Дробить аудиторию можно по источникам трафика, странам и по другим критериям. Решения, принятые на основании LTV отдельных сегментов, с большей вероятностью окажутся правильными.
  • Стандартное поведение LTV — плавное снижение. Это касается и ARPU (в нашем случае — ARPDAU), и Retention, и многих других качественных метрик. А еще с ростом аудитории показатели падают. В этом смысле чем пользователей больше, тем хуже для метрик приложения.
  • Существует не только «классический» LTV, но и Social LTV (Social Lifetime Value — полная социальная ценность) — это LTV пользователя с учетом того, скольких друзей или знакомых он привел за собой. У хороших приложений этот показатель близок к единице — один пользователь приводит одного друга. Рассчитывают метрику по формуле.
Social LTV
«Нужно учиться программированию и прикладной математике»: Иван Хмелевской о том, как общение, книги и практика помогают успеху в бизнесе