历史 LTV 分析

历史 LTV（Life-Time Value）衡量某同期群用户在注册后第 N 天的累计人均付费价值，是评估用户长期价值与渠道质量的核心模型。对应后端 AnalyticsService.LTV。

一、它能回答什么问题

  • 某批新用户（同期群）注册后第 7 天 / 30 天的累计人均付费（LTV）是多少？
  • 不同渠道拉来的用户，LTV 曲线谁更高？（评估渠道长期质量）
  • 回本周期：LTV 何时超过获客成本（CAC）？

二、关键概念

概念含义
同期群按 register_time（注册时间范围）圈定的用户群
day_n注册后第 N 天（0 = 注册当天）
LTV该同期群到第 N 天的累计人均付费（总付费 / 同期群人数）
cohort_size该同期群人数

LTV 是一条随 day_n 递增的曲线（累计值只增不减）。

三、后端接口

gRPC：AnalyticsService.LTV

字段类型说明
time_rangeTimeRange注册时间范围（按 register_time 过滤同期群）
app_iduint32（可选）按应用过滤
dimensionstring（可选）归因维度，默认 channel（按渠道分组 LTV）

响应 LTVResponse：points[]（LTVPoint 含 label 维度值 / day_n / ltv / cohort_size / total_amount）、max_days（观察的最大天数）。

HTTP（admin 转发）

POST /admin/v1/analytics/ltv
Content-Type: application/json

{
  "timeRange": { "startMs": 1717459200000, "endMs": 1718064000000 },
  "dimension": "channel"
}

四、典型场景

渠道长期质量评估

dimension=channel：对比各渠道的 LTV 曲线。某渠道 CAC 低但 LTV 也低（劣质流量）；某渠道 CAC 高但 LTV 远超（高质量用户，值得加大投入）。

回本周期测算

LTV 曲线与 CAC（获客成本）的交点就是回本周期。LTV 增长越快、回本越早，渠道越健康。

同期群价值监控

固定一个注册批次，持续观察其 LTV 曲线增长是否达预期，评估产品变现能力。

五、注意事项

  • 时间范围是注册时间：time_range 过滤的是 register_time（圈同期群），不是付费时间。
  • LTV 是累计值：第 N 天的 LTV 包含了 0~N 天的所有付费，只增不减。
  • 依赖注册与付费事件：需要 register 事件（确定 cohort）和带 amount 的付费事件都正确采集。
  • 观察期限制：max_days 受数据存在时间限制——新注册的同期群只能看到前几天 LTV，长期 LTV 需等数据积累。
  • 与 Revenue 区别：营收分析 看时间窗口 GMV，LTV 看特定同期群的长期累计人均价值。

六、相关文档