Запишитесь на курс или консультацию
Менеджер свяжется с вами в ближайшее время
LTV — почему важен и как посчитать
Product manager Яндекс.Еда Илья Грубер рассказал как правильно рассчитать LTV и поделился своим опытом применения
29 ноября 2021
Время чтения: 25 минут
- Илья ГруберBizDev и Growth hacker в Яндекс.Еда
ex-PM Skyeng и MAXIMUM Education
LTV или Lifetime value — это метрика, которая оценивает жизненную ценность клиента. Другими словами, это все те деньги, которые вы заработали на пользователе с момента первого контакта с ним до момента последней покупки. Не трудно догадаться, что чем больше LTV, тем лучше для компании. Каждый продакт или маркетолог стремиться увеличивать эту метрику, но не все так просто.
Дело в том, что LTV - прогнозный показатель, и вычислять его значения мы можем лишь при достаточном количестве данных и определенном уровне достоверности. К тому же, прогнозировать мы можем максимум на несколько лет. Трудно предсказать все факторы, которые могут изменить рынок через 2-3 года, яркий тому пример пандемия короновируса. Согласитесь, предвидеть такое невозможно.
LTV и ARPU — в чем разница?
Ответ простой: ARPU проще считать, так как это более размытый показатель, но при этом, фактический (в отличии от прогнозного LTV). Расшифровывается это как Average Revenue Per User, или Средний Доход на Одного Пользователя, и рассчитывается:
Из формулы видно, что это более усредненная метрика, которая может не учитывать неактивных пользователей (чтобы решить эту проблему используют ARPPU, где считаются только пользователи, совершившие оплату). Плюс, в отличие от LTV, ARPU считается за определенный период, например, за месяц (а не за все время пользования, так как у всех пользователей продукта это могут быть супер разные временные рамки)
Ответ простой: ARPU проще считать, так как это более размытый показатель, но при этом, фактический (в отличии от прогнозного LTV). Расшифровывается это как Average Revenue Per User, или Средний Доход на Одного Пользователя, и рассчитывается:
ARPU = общий доход/число активных пользователей.
Из формулы видно, что это более усредненная метрика, которая может не учитывать неактивных пользователей (чтобы решить эту проблему используют ARPPU, где считаются только пользователи, совершившие оплату). Плюс, в отличие от LTV, ARPU считается за определенный период, например, за месяц (а не за все время пользования, так как у всех пользователей продукта это могут быть супер разные временные рамки)
Почему LTV так важен?
Все просто: LTV помогает оценивать сразу несколько других важнейших показателей бизнеса. Найдите LTV, и вы построите прочный фундамент для дальнейшего улучшения продукта и анализа связанных с ним процессов.
- 1Стоимость привлечения клиента (CAC)Зная, сколько прибыли принесет вам пользователь можно оценивать затраты на его привлечение. Для планирования рекламных бюджетов — бесценная информация.
- 2ROI и инвестиции в рекламуВ маркетинге и продвижении продукта показатель ROI (Return of Investment) рассчитывается для оценки эффективности вложений в рекламу. Если нам нужно видеть глобальную картину эффективности наших затрат на привлечение, то найти ROI очень просто — поможет уже известная нам метрика CAC:
ROI = LTV/CAC - 3Посчитать Unit-экономикуLTV - важный этап подсчета unit-экономики, знание которой необходимо каждому продукту или бизнесу. Если коротко, то этот подход позволяет оценить отдельный “юнит” (клиента, сделку, когорту пользователей, все что угодно) с точки зрения прибыльности. Суть проста: если выбранный юнит приносит прибыль, а не убытки, то рост продукта устойчив и стабилен.
- 4Расставить приоритетыЦелевая аудитория любого продукта не однородна, а состоит из сегментов. Посчитав показатель LTV для каждого сегмента, можно понять, какие клиенты генерируют для компании больше прибыли. На основе этого продактам проще определить, что принесет больший профит, и на чем сосредоточить внимание команды.
- 5Персонализировать подходПодсчет LTV для сегментов нашей целевой аудитории дает нам еще один козырь – позволяет более индивидуально подходить к привлечению и удержанию разных типов пользователей. Это не только экономит деньги на рекламу, но и помогает лучше изучить поведенческие факторы аудитории.
Удержание всему голова
Что лучше 3 новых клиента, каждый с 1 покупкой, или 1 клиент с 3 покупками? В обоих случаях мы имеем один и тот же результат, 3 покупки (для наглядности представим, что все в одну цену). Но попробуем ответить на простой вопрос: “Если клиент делает у нас только первую покупку, то где делает вторую, третью?”
Правильно, у конкурентов. А если бы он делал их в нашей компании? Это позволяет нам не терять возможную прибыль, упрощает и удешевляет его привлечение, ведь клиент уже более лоялен к нашему продукту. Если наш продукт растет только за счет новых пользователей, то его рост будет требовать постоянных инвестиций в маркетинг, а стоимость привлечения таких пользователей будет только расти, так как рынок конечен.
Чтобы не подвергать продукт такому риску, необходимо удерживать клиентов. Работать над удержанием проще, когда знаешь срок их жизни и ценность, что и составляет показатель LTV.
Что лучше 3 новых клиента, каждый с 1 покупкой, или 1 клиент с 3 покупками? В обоих случаях мы имеем один и тот же результат, 3 покупки (для наглядности представим, что все в одну цену). Но попробуем ответить на простой вопрос: “Если клиент делает у нас только первую покупку, то где делает вторую, третью?”
Правильно, у конкурентов. А если бы он делал их в нашей компании? Это позволяет нам не терять возможную прибыль, упрощает и удешевляет его привлечение, ведь клиент уже более лоялен к нашему продукту. Если наш продукт растет только за счет новых пользователей, то его рост будет требовать постоянных инвестиций в маркетинг, а стоимость привлечения таких пользователей будет только расти, так как рынок конечен.
Чтобы не подвергать продукт такому риску, необходимо удерживать клиентов. Работать над удержанием проще, когда знаешь срок их жизни и ценность, что и составляет показатель LTV.
Как посчитать LTV?
2 способа
2 способа
Простой
На помощь придет уже известный нам показатель ARPU, проще всего будет посчитать его за период месяца, после чего найти LTV будет просто:
Lifetime - количество месяцев, во время которого пользователь взаимодействует с нами
К примеру, мы предоставляем пользователю доступ к премиум-функциям приложения для подготовки к ЕГЭ по подписке за 200 рублей в месяц. В среднем, пользователи оформляют подписку на учебный год, то есть 9 месяцев, тогда LTV одного пользователя будет равен:
На помощь придет уже известный нам показатель ARPU, проще всего будет посчитать его за период месяца, после чего найти LTV будет просто:
LTV = ARPU х Lifetime
Lifetime - количество месяцев, во время которого пользователь взаимодействует с нами
К примеру, мы предоставляем пользователю доступ к премиум-функциям приложения для подготовки к ЕГЭ по подписке за 200 рублей в месяц. В среднем, пользователи оформляют подписку на учебный год, то есть 9 месяцев, тогда LTV одного пользователя будет равен:
LTV=200x9=1800 рублей
Сложнее
Если нам сложно посчитать ARPU по причине большого количества товаров, то мы можем улучшить нашу формулу:
Давайте разберемся с показателями:
AOV (Average Order Value) - средняя стоимость заказа (посчитать просто: сумма заказов/число заказов)
RPR (Repeat Purchase Rates) - частота повторных покупок, считается либо для сегмента аудитории, либо для всех пользователей, но результат всегда выйдет усредненный
Возьмем тот же пример с сервисом подготовки к ЕГЭ, но допустим, что у нас несколько вариантов подписки: за 200 руб., 500 руб. и 800 руб. Каждую подписку покупает равное число пользователей, оплата производится раз в месяц. Получаем вычисления:
Мы посчитали LTV для всех пользователей, и показатель получился довольно размытым. Нетрудно догадаться, что если считать LTV для сегмента клиентов, покупающих подписку за 800 рублей, он окажется гораздо ниже.
Если нам сложно посчитать ARPU по причине большого количества товаров, то мы можем улучшить нашу формулу:
LTV= AOV x RPR x Lifetime
Давайте разберемся с показателями:
AOV (Average Order Value) - средняя стоимость заказа (посчитать просто: сумма заказов/число заказов)
RPR (Repeat Purchase Rates) - частота повторных покупок, считается либо для сегмента аудитории, либо для всех пользователей, но результат всегда выйдет усредненный
Возьмем тот же пример с сервисом подготовки к ЕГЭ, но допустим, что у нас несколько вариантов подписки: за 200 руб., 500 руб. и 800 руб. Каждую подписку покупает равное число пользователей, оплата производится раз в месяц. Получаем вычисления:
LTV = (200+500+800/3) x 1 х 9 месяцев = 500 х 9 = 4500
Мы посчитали LTV для всех пользователей, и показатель получился довольно размытым. Нетрудно догадаться, что если считать LTV для сегмента клиентов, покупающих подписку за 800 рублей, он окажется гораздо ниже.
LTV = 9 x 800 = 7200
Посчитали, что дальше?
Возможности применения LTV крайне широки (если они все еще не ясны, перечитайте начало статьи).
Пример
LTV отлично подходит для создания систем лояльности, то есть для работы с удержанием клиентов. В хорошей системе лояльности пользователь не только дольше “живет” (т.е. имеет высокий Lifetime), но и чаще совершают покупки и имеют более высокий средний чек. Иными словами, мечта для любой компании и продакта.
Например, в Яндекс.Еде такую роль выполняет Яндекс.Плюс. Пользователю выгодно, он получает кешбек на заказы из любимых ресторанов, а компания — рост частоты и времени жизни на сервисе. При прочих равных пользователь выбирает нас, а не конкурентов. Не говоря уже о множестве других «Плюсов», которые получает пользователь по подписке. Все это магия, которую творит LTV.
LTV отлично подходит для создания систем лояльности, то есть для работы с удержанием клиентов. В хорошей системе лояльности пользователь не только дольше “живет” (т.е. имеет высокий Lifetime), но и чаще совершают покупки и имеют более высокий средний чек. Иными словами, мечта для любой компании и продакта.
Например, в Яндекс.Еде такую роль выполняет Яндекс.Плюс. Пользователю выгодно, он получает кешбек на заказы из любимых ресторанов, а компания — рост частоты и времени жизни на сервисе. При прочих равных пользователь выбирает нас, а не конкурентов. Не говоря уже о множестве других «Плюсов», которые получает пользователь по подписке. Все это магия, которую творит LTV.
С другой стороны, полезно раскладывать LTV на составные части, чтобы понимать, какой показатель отстает. Как в школе на математике, мы можем выразить его через другие показатели, например, через Средний чек (AOV) и Удержание (Retention).
Получается пирамида метрик, зависящих друг от друга. С помощью такой “декомпозиции” мы можем найти метрику, которая проседает и начать работу над ее улучшением.
"чем выше показатель в основании пирамиды, тем выше и показатель верхнего уровне"
Например, в случае с Яндекс.Едой продакт обнаруживает, продакт обнаруживает, что показатель AOV ниже, чем хотелось бы. Логика проста: чем выше показатель в основании пирамиды (например Средний Чек), тем выше и показатели верхнего уровня, выше LTV.
Благодаря этому мы можем генерить гипотезы по улучшению LTV через рост Среднего Чека: поднять минимальную стоимость для бесплатной доставки, выдавать подарки при заказах повышенной суммы. Вырисовывается стратегия, как можно улучшать экономику продукта.
Благодаря этому мы можем генерить гипотезы по улучшению LTV через рост Среднего Чека: поднять минимальную стоимость для бесплатной доставки, выдавать подарки при заказах повышенной суммы. Вырисовывается стратегия, как можно улучшать экономику продукта.
Вместо заключения
Важно не только считать LTV, но и декомпозировать его через другие метрики. Так продакты находят точки роста и строят стратегию улучшения продукта с точки зрения экономики.
Информация, которую удастся найти, возможно пригодится для CustDev, UX/UI-исследований.
Растить продукт без таких инсайтов не получится, поэтому LTV так востребован среди продактов.
Запись на бесплатную карьерную консультацию
Наш менеджер в скором времени свяжется с вами для выбора удобной даты онлайн-встречи
Запись на бесплатную карьерную консультацию
Наш менеджер в скором времени свяжется с вами для выбора удобной даты онлайн-встречи
Читайте далее