SaaS 投资回报率 ROI 解读(5)

SaaS公司可以通过已有渠道的历史30天 LTV 、60天LTV作为样本，判断客户成本回收周期。 如果产品的回收周期过长，企业应该及时对业务模式或产品功能进行调整，及时优化经营策略。

LTV计算方法是假定客户的人群比例是稳定不变，以某个时间周期内付费客户作为独立样本（忽略样本间相关性），以此 线性回归 得出的预测LTV是平均值，并不能体现个体客户的差别。在面对公司运营策略发生调整，计算结果会产生较大的误差， 描述性模型只能拟合已有现有数据表现，是一种利用简化的逻辑在解释复杂现象 。

对于初创项目而言，在摸索验证商业模式会面临LTV计算的调整，这并不意味着不去计算LTV。恰恰相反，计算LTV 仍然具有积极 意义， 通过预估LTV可发现 战略 上可能存在的问题，如投资回收周期（PBP）、如何延长客户生命周期等等。

如果想要提高预测数据的准确性，可以通过引入统计学模型或机器学习等方式。由于SaaS公司的目标客户群体往往具有相似性，很大程度上吻合统计规律，采用贝塔几何（ B G ）/负二项模型（NBG）可以提高 准确性 。该模型可利用客户历史交易数据（RFM）来预测未来每个 客户 的交易次数和流失率，用于描述非契约客户关系情境下重复购买行为。

另外，在快速扩张的情况下，可以侧重关注“40法则：营业收入成长率 + 利润率 ≥ 40%”，保障公司在良性的发展趋势中。

不同模式LTV的差异 。

互联网在不同盈利模式下，用户LTV的计算方式也会有所不同。

对于大多数 关注用户的留存情况 产品（广告类、社交 类 、游戏 类 ...）来说，可以通过 LTV=LT*ARPA(DAU) 进行计算，LT指的是用户的活跃天数，ARPA ( DAU ) 指的是用户活跃一天所能带来的日均收入。