LTV模型在快手用户增长中的应用
什么是LTV（Lifetime Value）
LTV（生命周期总价值）是传统市场学与用户增长领域的重要指标，计算公式为：LTV = LT（活跃天数）* ARPU（用户每次活跃产生的价值）。其核心作用在于评估用户在整个生命周期内对平台的潜在贡献。
LTV解决的问题
LTV主要解决以下问题：
- 用户生命周期管理：涵盖潜在用户、回流用户、新增用户、活跃用户和流失用户的全周期价值评估。
- 增长策略优化：通过预估不同阶段用户的LTV，优化拉新、召回、促活和补贴等策略的效率。
LTV的应用场景
生命周期阶段应用
- 潜在用户：根据站外数据预测潜在LTV价值，指导拉新策略。
- 回流用户：预测回流用户的LT和ARPU，优化召回策略。
- 新增用户：预估新增用户的生命周期价值，调整买量和承接策略。
- 活跃用户：评估促活策略的长期价值，分析关键特征指导产品优化。
- 流失用户：预警潜在回流价值，优化召回策略。
增长策略优化
- 买量策略：根据潜在用户LTV调价，衡量买量效率。
- 活跃策略：评估活跃策略的长期价值，优化资源配置。
- 召回策略：在用户流失前预警，流失后预估回流价值。
LTV模型实现方法
颗粒度与周期定义
- 颗粒度：包括大盘、Cohort和设备/用户，颗粒度越细建模难度越高。
- 周期定义：根据公司发展阶段、宏观经济环境等因素确定，常见周期为一个月或一年。
- 时效性：数据积累速度与预估准确性需平衡，实时性越高越能满足业务需求。
模型构建方法
- BG/NBD或Pareto/NBD模型：通过历史数据拟合留存曲线，预估用户活跃次数。
- 概率模型：如Gamma-Gamma模型，用于预估货币价值变量。
- 机器学习模型：通过Embedding Layer和Transformer等深度学习技术，结合用户画像、行为和消费特征，预估LT和ARPU。
数据与模型基建
数据基建
- 结果预测表：需矫正真实值的累积。
- 维度数据源：支持线上join的实时数据。
- 特征数据：离线存储的训练/预测数据。
- Cohort管理：圈选不同人群，决定时效性。
- DAU汇总：实现模块化特征管理。
模型基建
- 模型框架：拓展性强，支持数据处理、训练和监控。
- 内部工具：部署任务、管理机器资源。
- 监控系统：监控预测异常、模型准确率和特征变化。
LTV应用价值
用户生命周期管理
- 潜在用户：实现阶梯式拉新，优化召回策略。
- 新增用户：优化承接策略，筛选高价值用户。
- 活跃用户：评估促活策略价值，指导产品优化。
- 流失用户：优化召回策略，提升用户留存。
通过LTV模型，快手可以更精准地评估用户全生命周期价值，优化增长策略，提升平台整体效率。
