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文/VV5；本文由手游那点事VV5原创，转载请注明出处！
LTV：(Lifetime Value)：生命周期价值；主要说用户在生命周期内，对游戏产生的收益；换个方式来说，就是将用户在游戏内的时间价值转换为货币价值。
对于数据的分析与转化，各类指标一直是厂商关注重点，而真正从数据入手，则需要结合生命周期理论与行为模型理论做出有价值性的分析。
在谈到LTV时，我们必须综合LT，留存，ARPU，CAC做出分析；关于LTV我们可以理解为用户在生命周期内为游戏奉献的收入总值。
关于LTV的公式，业内定义众多，一般为：LTV=ARPU*LT
也有人说，LTV=留存率*ARPU；在此需要知道的是对于某些数据，各家定义不同，算法不同；哪怕是同一个数据，其代表意义也是各不相同，切不可单纯从表面数据得出主观数据价值。
回归正题，为什么会存在LTV这个公式，一般而言，它存在的价值在哪？
首先，就字面意思里面，用户生命周期；我们可以得知用户在游戏中会呆多久
其次，对LT进一步解析，可以结合arpu得知用户对于游戏的贡献价值是多少；在这里，值得注意的是，ARPU算法以活跃玩家为主，没有付费与非付费之分。
最后，对于投入推广成本的厂商，可以对比ltv与cac的两者数值，衡量用户群与渠道的利润贡献如何，是否值得持续投入。
在具体谈到LTV之前，需要我们先从LT入手，知道LT的算法与定义：
LT：（Life Time）生命周期；指的是新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数；目前大部分取值均以自然月为准；即某个月用户生命周期之和/MAU=平均生命周期
以LTV=ARPU*LT为例，我们以月为周期单位进行拆分，则有：
LTV=（月充值总额/月活跃用户）*（月生命周期之和/MAU）
结合上面拆分后的元素我们不难发现，LTV的提升，与充值有关，也与留存有关；做好LTV值优化，则可以根据以上元素进行切入：
例如：
若：（月充值不变或上升/月活跃用户减少）*（月生命周期之和不变或上升/MAU减少）
则：LTV上升
结合上例分析，我们可以知道游戏某一类情况：
（游戏低端（一次会话用户、低端付费用户）流失；大R、活跃付费用户质依然存在或质量转化提升）*（用户转化粘性增强/小部分活跃流失，或者说低端流失）
上述情况也就是文章开头所说的通过建立用户模型，调用用户行为理论进行分析；最后结合产品状况（更新？改版？活动刺激？）进行综合权衡，考量LTV上升或下降的因果关系（手游那点事1群：165095584；关注手游那点事，关注小白学运营）。
值得一提的是，在我们对LTV进行分析的同时，要结合PLC（产品生命周期）、PLVM（玩家生命周期价值模型）进行全面考虑，众所周知产品分为导入期、成长期、成熟期、衰退期；故产品在不同生命周期阶段，价值不同；所以对于产品不同阶段性的价值需求及变现；需要我们采取不同的战略。
《小白学运营》数据篇前几期曾经提到，ARPU上升不一定意味着产品状态好，ARPU下降也不一定意味着产品状态差；同理，单一的LTV值高，也不一定代表产品变现状态很好；若CAC远远超过LTV，则LTV再好，产品也无法盈利。
用户获取成本：CAC=推广成本/有效新增用户数
主要用来衡量获取有效用户的成本，可以作为优化渠道投放的参考，在这里：
LTV：CAC＞1代表产品变现能力为正比。
若LTV：CAC＜1，则意味着产品变现入不敷出，状态比较危险。
最后便是LTV值的预估，这里可以参考文章，不做过多解说：
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