一、什么是LTV
LTV(lifetime value)，即用户生命周期价值，LTV代表了用户完整生命周期内给企业创造的价值总额。LTV越高，App流量变现的价值越高，常用于衡量App广告变现收益能力。所以，LTV值是流量变现过程中的一个重要指标。
二、LTV的作用
从当前市场状况看，LTV这项指标更多的用于游戏行业，主要是衡量获客（买量）和变现（卖量）之间的关系。而对于绝大多数开发者而言，了解自身App的 LTV值也同样对流量变现起到重要作用。它可以更好的评估App用户价值，计算回报周期、验证盈利模式，从而在App用户获取和商业化变现上采取更多更优策略，获得更高收益。
这里面有两方面的应用：
一是在买量方面，计算各个渠道导入用户的LTV、CPX（CPM、CPC、CPD、CPA等）、ROI数据，从而筛选优质渠道优化投放，不断提升边际效益数据。
二是在卖量方面，计算各个变现渠道和各种变现策略下获得的收益，看不同渠道和策略下LTV值的表现，从而为流量变现策略提供优化基础。这里我们主要从卖量，也就是变现这个方面来讲。
三、LTV如何计算
在讲LTV计算前，我们需要了解另一个指标——ARPU值。ARPU(Average Revenue Per User)，即平均每用户收入。它的计算公式比较好理解，就是ARPU 值=总收入 / 活跃用户数，那么LTV实际上是以用户生命周期为单位的ARPU值。
LTV的计算公式简单来说就是——新增用户在留存期内的总收益/新增用户数，而LTV是一个带时间概念的值，所以，在计算的时候一般都有指定的天数或周期，它的计算公式就是：
LTVn =当日新增用户往后n天的总收益 / 当日新增用户数
四、LTV的影响因素
（1）广告渗透率
广告渗透率即广告展示的用户数占活跃用户总数的比。渗透率越高，说明广告覆盖到的用户量越广，广告曝光量越高，越有助于App提升收益，这点对于IAA类型的开发者变现来说更为重要。
（2）人均广告展示频次
人均广告展示频次即平均每个用户看到广告的次数，即广告展示次数/活跃用户数。人均广告展示频次对LTV的影响作用，不是简单的线性增多或减少，不是人均展示次数越多，LTV就会越高，这其中存在一个临界值。例如，某用户广告展示为3次转化为1次，广告展示6次转化2次，广告展示10次转化3次，广告展示20次转化3次，人均广告展示频次虽然不是线性增长关系，但对LTV却有重要影响。
（3）eCPM
eCPM在之前的eCPM影响因素一文中已经说明，eCPM（effective cost per mille）指的是每一千次展示可以获得的广告收入，是衡量广告变现效果的重要指标。eCPM越高，表明变现收益越高，LTV就越高。
（4）用户留存率
LTV与留存率有着密切关系，这点从公式上就可以看出，用户生命周期即用户留存在App的时间。用户留存时间越长，留存用户数越多，越能创造更多的广告收益，留存率越高，LTV也会越高。
五、如何提升LTV
1. 提升广告渗透率
开发者可以对活跃用户进行频率更高、次数更多的广告展示策略，从而提升广告的渗透率，但需要控制的是广告与用户的对标性以及后续广告行为的转化，否则会造成频次过高，反而降低eCPM价格，造成收入减少。
2. 提升eCPM
eCPM越高，LTV就越高，开发者需要针对eCPM去做相应优化，从而提升LTV，具体方法请参考前文《影响eCPM的因素》。
3. 保证稳定的新增用户
用户留存一般随时间推移减少，如果没有新增用户的不断进入，LTV值的逐步递减是必然，所以保证稳定的新增用户是保证LTV稳定的一项重要工作，目前多数开发者都会通过投放买量来维持新增用户的稳定。
4. 提升用户留存率
LTV最直接的影响因素是留存率，留存用户越多、留存时间越长、留存用户活跃度越高，创造的收益越多。影响留存率的因素，总结下来，主要有买入的用户质量和APP本身的质量两个方面。
买入的用户质量高低，直接影响用户留存。如果用户质量明显较低，留存基本无法保证，LTV也就无法保证，这里主要要进行买量渠道的控制，高质量的买量渠道才能带来高质量的用户，留存才能高。
另一个重要的方面是App本身的质量。App用户体验越高，用户留存越高，LTV才会高。如果用户体验不好，新增用户也是很难留下来。
LTV这一指标与ARPDAU以及留存率关系密切，在App变现过程中作为重要的KPI数据，对App产品的长期成功非常重要。开发者通过主动追踪LTV，可以帮助我们更加正确的选择货币化技术决定。
六、AdScope LTV报表功能，深挖App流量变现价值，助力广告收益提升
AdScope针对这一需求，推出LTV报表功能，将变现收入与新增用户结合，直接为开发者提供LTV数据报告，方便开发者了解LTV情况，及时做出优化策略。
AdScopeLTV报表，具备多种运营分析功能：
（一）查看某日LTV
根据AdScope平台内获取到的新增用户数据，与媒体变现收入直接计算LTV值，省去开发者多种数据追踪监测及制表的麻烦。
LTV(n)= 选定日期的新增用户在N天的总收益/选定日期新增用户数量
（二）查看某日留存率
根据AdScope平台获取到的媒体活跃用户与新增用户情况，统计用户在安装应用N天后的留存情况，即用户安装应用在N天后仍有打开应用的比例。
（三）预估LTV
可根据已知LTV值及留存情况，预估指定天数内的LTV值，支持预估3天、5天、15天、30天的LTV，帮助开发者深度分析产品商业化变现价值。
（四）区分用户来源
可区分不同买量渠道带来的LTV值，帮助开发者判断买量渠道质量，以便及时做出买量策略调整。
