如何從數據上預測產品能否盈利

2018-04-14    閱讀次數:387    軟件開發,APP開發

我前面寫過一篇產品分析框架的文章,里面把商業目標放在三大目標的最后一個,其實我是很心虛的。戰略目標只有公司上層才能控制,雖然重要,但離很多人都比較遠,而產品目標高于商業目標,可能也只是作為一個產品人的理想罷了。理想豐滿但現實骨感,要想產品能做下去公司能活起來,產品人還是需要把大量的精力放在產品的盈利能力上。

那么,究竟怎樣的產品能夠盈利?產品做到怎樣的程度就算是有盈利能力了?如何從數據上預測產品能否盈利呢?

很多有經驗的產品或者運營,都能輕易回答這個問題,因為他們在工作中一定已經實踐了很多遍。很少會有人去在乎這其中的原理,以及一些公式的推導過程,因為沒用!但是,對于初學者甚至入行三年以內的產品經理來說,了解原理才能更好地學習和記憶,也便于從根本上了解我們到底在做什么,只有了解了原理很根本,才能活學活用,才不會被表面的數據所匡死。

所以我寫了這篇文章,根據我個人學習和理解的過程,詳細地講解一下在計算產品盈利能力中所涉及到的數據、指標和公式的原理和計算方法。

一、三大指標及可盈利標志

不能盈利的產品就沒有未來,那么,如何預測一個產品能否盈利就成為一個非常關鍵的問題。當產品已經運營一段時間,有了一些數據之后,就可以開始通過數據預測產品的盈利能力。

首先祭出最重要的三大指標:LTV、CAC、PBP

  • LTV 即 Life Time Value,意思是“用戶的終身價值”

  • CAC 即 Customer Acquisition Cost,意思是“用戶獲取成本”

  • PBP 即Payback Period,意思是“回收期”

之所以叫它們三大指標,是因為幾乎所有公司做產品都需要將它們作為最重要的指標。

基于前兩大指標,盈利能力為正或者說有盈利能力的產品,數據上首先需要滿足的就是:LTV > CAC

怎么理解呢?

首先,LTV=LTxV。LT,即Life Time,用戶生命周期,一般我們算出來的是平均用戶生命周期,單位是天或者月。V,即Value,這里解釋為用戶價值,一般我們算出來的也是平均用戶價值,單位是元/天 或者 元/月。

LTV > CAC,就是說,用戶生命周期價值大于獲取用戶的成本,這時候我們認為這個產品是可盈利的。舉個例子,如果我們獲取到1萬個用戶需要花10萬元,那么,如果這1萬個用戶從安裝到卸載能夠給公司帶來大于10萬元的收益,則這個產品就是可盈利的。

當然,我們不能每次都去計算花費和收益的總量,最好的方法就是,能夠得到一個平均數據,并據此作為對未來可能花費和收益的預估,以此來預測產品在未來是否能夠盈利。一般,我們會計算:平均每個活躍用戶,每天或每月能為公司帶來多少收益,即V;平均每個用戶能活躍多少天或者月,即LT。然后將這兩個數據相乘,再去跟CAC相比。(為什么是活躍用戶?因為只有活躍用戶才能被我們統計到數據,所以我們只能以活躍用戶作為基準來計算一切其他數據。)

至于第三大指標,當我們預測到產品是可盈利的之后,所付出的成本需要多久才能收回,產品才能開始真正地盈利,這個時間就是回收期PBP,為了保證公司資金鏈不出問題,一般認為PBP能夠在一年以內是最好的。

那么,如何通過已有的數據,去計算這些指標呢?

二、CAC與CPI

先從簡單的說起,CAC,用戶獲取成本,不同產品對其有不同的計算方法。而對于一般的軟件產品來說,CAC=CPI,即Cost Per Install,每安裝用戶的成本。簡單點說,就是通過推廣獲得一個安裝所花的錢,當然這里說的是平均值,比如公司在一次推廣中花了10萬元,獲取到了1萬個新用戶安裝,則這次推廣的CPI為10元。CPI不是恒定的,它可能會受到推廣方式、推廣時機、渠道、市場空間大小等等因素的影響,但是我們總能通過各種方式推算到一個較為準確的值。

三、V

由于LTV中,LT和V的計算都比較復雜,所以我們分開說,先從簡單的V開始說起。

V,用戶價值,一般我們用ARPU來計算,即Average Revenue Per User,指的是在一段時間內,公司所獲得的收入總和平均到這段時間內活躍用戶數上的值。比如,DAU ARPU就等于 日收入總和/DAU;MAU ARPU就等于 月收入總和/MAU。這就是一般的軟件產品計算用戶價值的方法,也是我們根據已有數據推算未來可能用戶價值的方法,不過,這是一種間接計算方法。除了用ARPU的定義來間接計算之外,還可以根據軟件本身的盈利模式來直接計算。

比如,對于純廣告收入的產品來說:

V=CPM(一般廣告的成本計算方法,當然也是產品展示廣告的收入計算方法)x廣告每DAU展示次數(等于廣告位每DAU展示次數x廣告填充率)/ 1000

假如你的產品中某個廣告位所展示的廣告的CPM為20元,這個廣告位每DAU展示廣告次數為5次,則這個廣告位所帶來的價值V1就是0.1元,將你產品中所有的廣告位的價值加起來得到ΣV,就是產品本身的用戶價值V。

當然,產品盈利模式不同,直接計算的方法就會不同,有的盈利模式下,直接計算可能會非常復雜甚至無法計算。但間接計算的方法,對于所有產品來說基本都是一樣的,如果我們有準確的產品收入數據,就可以統統用間接計算的方法來計算用戶價值。

四、LT的計算

LT,用戶生命周期,這個就復雜一些。首先,LT一定是基于產品生命周期的,整個產品的生命周期可能是1年、2年甚至5年、10年,比如LT365指的就是在一年的產品周期內的平均用戶生命周期,LT60就是在60天的產品周期內的平均用戶生命周期,一般產品生命周期越長,算出的用戶生命周期就越長,顯然LT365是大于等于LT60的。有點兒繞,我舉個極端的例子解釋一下,比如我做了一款產品,用戶非常喜歡,所有用戶下載過后每天都用且永不卸載,那么我這款產品的LT60就是60天,LT365就是365天;又比如我做了一款產品,用戶非常討厭,所有用戶下載過后就立刻卸載了,那么我這款產品的LT60就是0,LT365也是0;再比如我做了一款產品,一半用戶非常討厭一半用戶非常喜歡,討厭的那一半下載過后立刻就卸載了,喜歡的那一半下載過后每天都用且永不卸載,那么我這款產品的LT60就是30天,LT365就是182.5天。

這就是LT的含義,就是在指定的產品生命周期內,平均每個用戶能夠活躍多少天,雖然復雜,但基本上爭議不大。復雜的是它的計算方法,我在這里,先根據自己的經驗,給出兩個常見的計算方法。

第一個計算方法比較簡單,就是:

LT=1/流失率

這里的流失率,就是在一段時間內,流失掉的用戶占獲取到的用戶的比率。假如一個產品在一個月內的流失率為80%,則LT=1/0.8=1.25(月)

這個方法很簡單,可是理解上卻有很大障礙,很多資深的產品人盡管無數次用過這個公式,卻從來不理解為什么是這樣。這里我用簡單的數據分析給大家解釋一下。

比如一款產品,一個月的新用戶總數是10000,月流失率是90%,那么就相當于:這批新用戶,第一個月的月活為10000,第二個月的月活為1000,第三個月的月活為100,第四個月的月活為1,第五個月就沒了;那么這群人的月活總數就是10000+1000+100+1=11111,則這群人的平均的 LT= 11111/10000=1.1111,它其實就相當于 1+0.1+0.1²+0.1³… = 1/(1-0.1)= 1/0.9,當然,這個公式只有在無限長時間的LT時,才能夠劃等號,但是對于一般產品的流失率來說,半年以上的LT基本上就增長不大了,當然越長期就越準確。

總結起來,這就是用流失率作為固定參數將LT推算出來的一個公式,簡單而且準確,但這個公式比較理想化。首先,它要求流失率是恒定的,一般的軟件產品的月流失可以維持在一個較為穩定的水平,卻并不完全恒定,其次,這個公式一般也只用來通過月流失率推算長期的LT,并且需要至少長達半年甚至一年以上的數據。但是,現在很多公司的節奏相當快,常常一個月甚至半個月就需要驗證產品的盈利能力,這時候推算LT就不能用這個公式了。因為一個月是無法拿到準確月流失率的,而且這時候需要計算的可能是LT30或LT60(30天的LT或60天的LT),通過短期的LT來驗證產品的盈利能力。

這就有了另外一種方法,可以說,這種方法才是LT的本質算法,因為它才能體現LT的實際意義。這種方法就是,積分。

以縱坐標為留存率,橫坐標為安裝天數,可以得到類似下面這樣的留存曲線:

留存曲線.png

留存曲線通常都是這樣的,開始比較陡,越到后面越平緩,很像對數或者冪函數曲線,所以我們可以用對數或者冪函數曲線對其進行擬合。

用對數曲線擬合是這樣的:

對數擬合.png

用乘冪曲線擬合是這樣的:

乘冪擬合.png

我們可以看到,對數曲線的擬合度達到了97%,而乘冪曲線的擬合度甚至達到了99%,雖然跟真實值還是有差異,但這樣的擬合其實已經很近似了。所以,對得到的擬合曲線函數進行積分,就可以得到近似的30日活60日的LT了。需要注意,縱坐標是留存,所以應該是百分比,在計算的時候可以取小數,如0.15、0.3、0.45等等這樣,橫坐標是安裝天數,單位是天,積分得到的LT值的單位也是天。

至于原理,我簡單說一下,便于理解和記憶。其實這是一種微積分的思維,我們可以把留存看作是所有用戶的平均停留天數,比如,當次日留存為60%時,我們就可以將其當作,在第一天內,60%的人停留了一天,40%流失了,算下來就是所有人平均每人停留了0.6天,這么想雖然感覺不準確,但其實將天數微分,每次都只算很微小一段時間內的留存,其實就非常準確了,以此類推,每一段微分的天數和留存的乘積,加起來就是相應的LT了。

五、總結

最后再回扣一下三大指標

還是舉例子,感覺只有舉例子才能說清楚

假如我們做一個產品,用曲線擬合和積分的方法計算出了它的LT60;用間接推算或直接計算的方法計算出了它的V;并且通過一段時間的推廣數據,算出了它的CPI。

那么,前期如果能做到:LT60*V≥CPI

產品就可以開始大量推廣,因為產品已經處于可盈利狀態了

并且,60天內就可以收回成本,即它的PBP是60天,那么理論上,在60天~1年、3年,甚至5年的產品生命周期里,產品所擁有的用戶產生的價值,就是公司的純收入。

來源:PMCAFF社區

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