Как с помощью метрики Lifetime Value оценить эффективность приложения

LTV, или Lifetime Value, — это пожизненная стоимость клиента. То есть деньги, которые принес компании каждый пользователь от момента установки приложения до его удаления. Мы часто слышим утверждение, что каждый клиент ценен для компании, и LTV переводит эту ценность в конкретные цифры.

Если знать показатели LTV, можно решить несколько важных для бизнеса задач.

Понять, сколько тратить на рекламные кампании. Без показателей LTV трудно понять, окупаются ли затраты на привлечение и удержание клиентов. Если вы знаете, сколько денег в среднем приносит вам каждый клиент, вам будет проще планировать бюджет на рекламу.

Например: LTV пользователя интернет-приложения составляет 5000 рублей, а затраты — 1000 рублей. В этом случае можно вложить больше денег в рекламную кампанию.

Прогнозировать, как быстро окупятся вложения. С помощью LTV можно понять, когда окупятся затраты на маркетинг.

Например, компания потратила на привлечение клиента 1000 рублей. Если средняя LTV покупателя в приложении составляет 2000 рублей, а приложением он пользуется в течение двух лет, вложения окупятся уже в первый год.

Выявить клиентов с высокой и низкой ценностью. Не все клиенты приносят компании одинаковую прибыль. Показатель LTV поможет выявить наиболее ценных для компании клиентов — тех, которые делают регулярные покупки в течение долгого времени.

Например, клиент А купил товар на сумму 4000 рублей, но сделал это только один раз в год. А клиент Б делает покупки на 2000 рублей, но ежемесячно. Для компании более выгоден будет второй клиент. Можно определить его характеристики и дальше настраивать рекламу на похожую целевую аудиторию.

Распределить ресурсы между каналами продвижения. С помощью метрики LTV можно рассчитать и сравнить показатели разных каналов. Это поможет понять, куда стоит вкладывать больше денег.

Например, люди, которые пришли после продвижения через OEM-рекламу, каждый месяц покупают на сумму 2000 рублей. А клиенты, которые установили приложение из объявления во ВКонтакте, делают одну покупку на 4000 рублей, но потом пропадают и больше им не пользуются. Для компании будет выгоднее OEM-реклама: через нее приходят более ценные клиенты.

Оценить важность удержания клиента. LTV наглядно показывает, сколько денег может принести каждый клиент и нужно ли вкладывать деньги, чтобы его удержать.

Например, у вашей компании средняя LTV покупателей — 16 000 рублей. Клиент сделал одну покупку на 4000 рублей и больше пока ничего не покупал. Компании стоит попробовать удержать его — например, с помощью персонализированного контента или эксклюзивного предложения.

Существует несколько способов расчета LTV для мобильной аналитики. Разница между ними — в точности результата. Чем больше данных учитывает формула, тем она точнее, но и сложнее.

LTV = Доход приложения за период ÷ Общее количество пользователей за период

Например, в приложении зарегистрировано 2000 пользователей, и оно принесло 5 млн рублей за год.

Тогда средняя за год: LTV = 5 000 000 ÷ 2000= 2500рублей.

Плюс такого метода в том, что он очень простой, посчитать LTV можно быстро.

Минусов при этом довольно много:

Этот способ требует дополнительных данных. Нужно знать, сколько дней в среднем клиент пользуется приложением, а также сколько денег в среднем он приносит каждый день. С помощью этих данных можно прогнозировать LTV пользователя по формуле ниже.

LTV = Lifetime × ARPU, где:

Например, нужно рассчитать показатель LTV для сервиса с ежемесячной подпиской. В среднем клиенты покупают ее сразу на полгода. Цена подписки на один месяц — 3000 рублей.

Тогда LTV = 3000 × 6 = 18 000 рублей.

Плюсы:

Основной минус: расчет LTV будет не совсем точным, так как в формуле используются усредненные показатели.

Для расчета LTV этим способом вам тоже понадобятся дополнительные данные. Нужно знать сумму среднего чека пользователя, его время жизни в приложении, а также показатель повторных покупок клиента. Эта формула подойдет для прогнозирования развития приложения на короткий период.

LTV = Lifetime × RPR × AOV, где:

Например, вам нужно рассчитать LTV для приложения интернет-магазина. Средний чек составляет 2000 рублей. У вас есть постоянные покупатели, они возвращаются дважды в год, и ваш средний показатель Lifetime — 5 лет.

Тогда LTV = 2000 × 2 × 5 = 20 000 рублей.

Основной минус этого способа — предположительный характер данных. Вы не можете быть уверены, что клиент будет пользоваться приложением в течение пяти лет или что его средний чек не изменится.

Однако расчет по этой формуле удобно использовать, чтобы наметить ориентиры для развития приложения и бизнеса в целом.

Чтобы сравнить LTV клиентов по разным периодам, источникам трафика или продуктам, нужно провести когортный анализ. Он позволяет рассчитать этот показатель для отдельной группы пользователей.

Когортный анализ покажет, какие группы дольше остаются с брендом, из каких каналов приходит больше активных пользователей.

Например:

• Одну группу могут составлять пользователи, которые пришли после рекламы в Телеграме. Расчет LTV для этого сегмента поможет определить эффективность такой рекламы в сравнении с другими каналами продвижения.
• Другую группу — те, которые купили годовую подписку в приложении. Это поможет сравнить их показатель с теми, кто покупает подписку ежемесячно.
• Еще одну — пользователи, которые установили приложение после проведения акции. Анализ поможет оценить эффективность акции и понять, окупились ли затраты.

По итогам когортного анализа можно сделать вывод об эффективности каналов, оптимизировать рекламные стратегии и бюджеты, разработать программу лояльности. Кроме того, он позволяет сформировать портрет целевого клиента. Оценка лояльности, характеристики разных групп пользователей помогут понять, кто чаще всего делает покупки.

Когортный анализ полезен также при запуске новых версий приложений. С его помощью можно оценить уровень возврата пользователей.

Еще его применяют для оптимизации цикла продаж. Например, есть приложение с пробными периодами, триал-версией и платными тарифами. Если проанализировать показатель LTV разных когорт, то можно понять, кто чаще переходит на платные версии и какие тарифы больше выбирают.

Единого стандарта LTV не существует. Для каждого бизнеса будет свой оптимальный уровень пожизненной ценности клиента.

Можно сравнить LTV с CAC — затратами на привлечение клиента. Есть мнение, что хорошим будет следующее соотношение:

LTV ≥ 3 × САС

Впервые такое соотношение привел Дэвид Скок после того, как проанализировал успешные SaaS-компании. Однако не совсем понятно, насколько это подходит для других направлений бизнеса.

Чтобы оценить LTV, не стоит искать норму или опираться на чужие показатели. Лучше отслеживать динамику LTV в своей компании.

Чтобы LTV стала выше, достаточно улучшить один из основных показателей — средний чек, частоту покупок или время жизни клиента в приложении.

Расскажем о нескольких способах.

Пуш-уведомления. Можно присылать клиентам письма об акциях или новинках, напоминать о товарах в корзине. Пуши помогают увеличить удержание пользователей до 10 раз.

Программа лояльности. Бесплатная доставка, бонусы, скидки и другая работа с постоянными клиентами помогут повысить средний чек и увеличить показатель LTV.

Персональные предложения. Например, это может быть скидка клиенту в конце его среднего срока жизни в приложении. Такой способ хорошо работает с бизнесом, который зарабатывает на подписке, — например, с онлайн-кинотеатрами или стриминговыми сервисами.

Простое обучение. Вашим приложением должно быть легко пользоваться. Понятный и простой раздел справки, обучающие видеоролики, всплывающие подсказки и быстрая техническая поддержка — всё это сделает приложение привлекательным для пользователей и повысит LTV.