LTV(Life Time Ⅴalue)指的是某个用户在生命周期内为该游戏应用创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动游戏应用，到最后一次启动游戏应用之间的周期。 作用：
- 衡量用户的质量（付费能力）
- 计算投资回报率：ROI = LTV / CAC，CAC（Customer Acquisition Cost）是获客成本，
ROI>1，我们可以理解为收回了获客成本；业内一般追求ROI≥3 - 以及基于上述两点延展开的如 渠道用户质量对比、不同用户群质量对比，以此再进行投放计划调整或者产品内容推送优化等等
计算历史LTV
LT(Life Time)就是用户生命周期，如果我们要计算N日-LTV，则直接将公式中的LT改为N日即可。
举个栗子：某日新增用户100，首日他们充值200元，则首日-LTV = 200/100 = 2元；第2天充值300元，则2日-LTV = (200 300) / 100 = 5元，以此类推...
SQL参考1：计算每日LTV
代码语言：javascript复制select reg_date,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)=0 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv1,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)<=6 and date_diff(now_date, reg_date)>=6 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv7
from
(
select reg_date, sum(money) as money, vopenid, thedate, max(thedate) as now_date from xxx group by vopenid, thedate, reg_date
)
group by reg_date结果：
注册日期 | 1日LTV2 | 7日LTV |
|---|---|---|
20210101 | 7 | 9 |
20210102 | 8 | 10 |
20210103 | 8 | 10 |
SQL参考2：计算加权LTV（多日）
代码语言：javascript复制select count(distinct vopenid) as cnt,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)=0 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv1,
sum(case when date_diff(thedate, reg_date)<=6 and date_diff(now_date, reg_date)>=6 then money else null end)/count(distinct vopenid) ltv7
from
(
select reg_date, sum(money) as money, vopenid, thedate, max(thedate) as now_date from xxx group by vopenid, thedate, reg_date where reg_date<='20210103' and reg_date>='20210101' and thedate<='20210110' and thedate>='20210101'
)结果：
注册人数 | 1日LTV | 7日LTV |
|---|---|---|
132432 | 8 | 9 |
预估未来LTV
对于当天的充值收入来说只可能来自当天留存用户，而当天留存用户的人均付费金额为arpu，注意这里的arpu是指留存用户的arpu：
等价于
LTV = 1*首日apru 第1日留存率*第1日apru ..
如果我们可以根据历史数据预估后续留存率及对应留存日的arpu，那么就可以预估LTV了。
LT 是用户生命周期，
等价于：
假设arpu为常数，则可LTV = LT * apru估算LTV
同样可用python或excel，拟合并预测未来的留存率，从而求得LT，并预测未来LTV。
