做好推廣獲客？所以在開始正式講解精益獲客與相關指標體系的內容之前，不妨先來聊聊客戶獲取成本（CAC）和用戶生命周期價值（LTV）這兩個與我們推廣營銷息息相關的重要指標。
用戶獲取成本
在計算用戶獲取成本時，有以下幾點值得注意：
第一，一般情況下我們計算 CAC時，統計的對象應該是通過市場推廣費用而獲取到的用戶，而非隨著品牌的成長，主動註冊或使用產品的自然增長用戶。
第二，為了防止抬高收益而壓低費用，為企業預警並化解風險，我們應該遵循會計核算中的謹慎性原則，寧可預計不確定的費用消耗，也不預計可能的獲客收益。因此，獲取新客戶的所有費用都應納入計算核算範圍，包括推廣過程中的補貼優惠、渠道返點等等。
第三，推廣渠道拆解是計算時的必要步驟。一方面，渠道間的屬性各異，用戶構成不盡相同，因而用戶CAC也存在差異。另一方面，對特定渠道加大投入成本，也可能由於該渠道目標用戶量級等因素，引起該渠道CAC變化。
用戶生命周期價值
上述通識性公式僅能作為參考，因為需要用戶流失後才能計算準確LTV。為了解決滯後性問題，就需要加入回歸或預測類算法到LTV計算模型中進行預測。
LTV用于衡量用戶對產品所產生的價值，是所有運營手段的導向指標，也是最終衡量指標。以用戶獲取為例，一個用戶獲取渠道的新客成本是否昂貴，並不僅僅取決於獲客成本絕對值高低，還取決於獲取到的用戶LTV。
對於一款產品，A渠道獲客成本是50元，B渠道獲客成本是100元，單比較獲客成本，A渠道效果更優質。但後續追蹤LTV之後，A渠道用戶平均LTV是100元，B渠道用戶平均LTV是200元。在考慮LTV之後發現，A渠道每個新客僅盈利50元，B渠道贏利100元。雖然B渠道獲客成本更高，但渠道用戶帶來的總價值也更高，因此B渠道更加有效。
用戶獲取成本與用戶生命周期價值
對於任何一款網際網路產品，產品與運營的可行性都能通過這兩個指標進行評估。我們接下來會結合產品周期進行講解，讓大家更好地了解不同產品周期下相關指標的變化規律。
增量期
CAC低，LTV低
近年來我們全面迎來了移動網際網路時代，今日的行業寡頭在最早期，或多或少都搶到不少用戶紅利。雖然現在移動用戶總量始終在增長，但是用戶獲取難度與成本也隨著寡頭的形成而逐漸攀升，流量紅利逐漸消逝，這在過去幾年已成共識。
如果一款垂直產品能夠切中用戶需求痛點，開闢全新藍海市場，那麼早期用戶的CAC也不會太高。但伴隨移動網際網路創業大潮，各類產品如雨後春筍出現，市場紅利也已消退，新產品的拉新獲客成本自然水漲船高。
我們該做什麼
產品在增量期，獲客是該階段的核心內容，需要努力去搶占市場。
但增量期也意味一切都是從零開始的新領域，以往的推廣與運營的技巧經驗，都可能會失效，也更加考驗推廣人員學習與應對能力。
成熟期
CAC高，LTV低
隨著增量期的逐步過渡，某領域的商業可行性被證明，就會引來大量玩家入場。
由於用戶很少會安裝兩個同類產品，這就變成了一場零與一的生死大戰。不論是補貼價格戰，還是瘋狂搶占渠道，都會造成CAC急劇提高。而某特定領域產品的獲客大戰，也會帶動整個移動網際網路的CAC瘋狂高漲，因為常見渠道的流量總額畢竟是有限的。
我們該做什麼
隨著競爭加劇，降低CAC、篩選優質用戶渠道和變現的能力成為重點，過去先跑馬圈地再賺錢的模式已經一去不返。
得益於增量期的沉澱，我們對用戶有了初步認知，接下來可以用更多的免費手段去刺激用戶進行分享、傳播，從而實現用戶增長。對於CAC高昂的優質渠道，應該更加關注留存與活躍度，嘗試將用戶價值變現，挖掘更高的LTV；而對於低質渠道，我們需要及時止損，避免做無用功。
變現期
CAC/COC高，LTV低
獲客成本居高不下，變現盈利遙遙無期，過去盛行的燒錢模式變得難以為繼，大部分玩家面對這樣的情況都會選擇放棄而接連退場。然而，淘汰與機遇並存，隨著產品和用戶產生黏性，用戶基數逐漸穩定，其商業價值也開始得到展現。
該階段CAC的重要性逐漸下降，公司關注的重心也從一次性的CAC轉移到長期的COC（並且COC還會伴隨著公司與用戶規模不斷攀升）。與此同時，LTV的重要性卻呈現出上升的趨勢，從「有流水就好」到「一定要扭虧為盈」，再到「戰果頗豐」，運營與推廣的重要性相互交替。
我們該做什麼
建立更清晰的策略，不再只關注CAC，推廣KPI轉變為運營KPI，用戶數和活躍度仍然不容忽視，但LTV才是我們關注的核心。數據分析的重要性日益凸顯，與之對應的是精準化運營，但這同時也意味著合理的成本控制。
衰退期
CAC高，LTV低
有高潮就有衰退，當產品進入衰退期，用戶總量也僅僅變成了一個數字指標。
隨著用戶總量增加，同樣的新增用戶量，早期占比可能非常可觀，但現階段只是杯水車薪。內部挑戰與成本不斷上升，外部則面臨變革者創新，亦或是細分領域侵入，新用戶獲取困難，老用戶又不斷流失。
同時，用戶流失帶來的影響也會被放大，畢竟一百萬用戶的2%流失與一萬用戶的2%流失相比，帶來的結果是災難性的。
我們該做什麼
延長產品的生命，通過數據分析與產品經理的不斷優化與改進，或添加新功能以滿足用戶更多的需求。此時我們也更加關注LTV的變化，高價值用戶的流失應該予以加倍重視。
以上內容來自公號： Analysys易觀
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