获客目前正在经历着从粗放竞争到精细化竞争的转变，本文用两个公式来讲解一下用户增长中的获客之“数”。
随着移动端用户规模增速减缓和巨头垄断下获客渠道愈发单一，用户增长愈发举步维艰。用户增长中的重要一环“获客”，也正经历着从粗放竞争向精细化竞争的转变，这里我们先讲讲获客之“数”。
投资回报率ROI = 获客收益 / 获客成本。
1. 获客成本=获客花销 / 获客数量
获客方式多种多样，可以大致分为自然获客和采买获客两大类，自然获客是用户主动安装激活应用，而采买获客则需要花费成本，引导用户激活应用。而采买成本又可以分为金钱成本和用户成本，例如前几年流行的换量合作，则属于用户成本。近两年兴起的红包裂变其实也是金钱成本的一种，只不过是把钱给到了“用户”而不是“媒体”。
这里我们重点讨论金钱成本的采买获客。在采买获客中，投放的花销很容易得到，但获客的数量的计算则相对复杂。例如：手机应用市场，投放的新增量和自然新增量是混在一起，没有办法进行拆分，这里就只能计算一个相对的数值。
个人建议应用市场投放前，先对自然增量有一个明确的统计，以增量计算应用市场的采买数量。同时也可以定期的暂停投放几天，观察现有自然量与原有量级的差距，实时调整自然增量的基数。
其实对自然量的准确统计也并不简单。如果广告主同时在应用市场和头条、广点通媒体买量时，经常会出现应用市场“劫持”的问题。
以头条安卓端投放为例：用户在头条点击广告下载应用时，下载的是一个apk的安装包。在安装前，经常会被手机厂商以安全为由推荐到自家应用市场下载该应用，导致用户的安装渠道实际是应用市场渠道（不清楚安卓渠道概念的请自行百度）。这样往往会导致，在头条等媒体采买量增长时，应用市场渠道的新增量也会对应增长。
当然头条等非应用市场媒体也意识到这种情况，推出了对应的措施，即由媒体和广告主直接进行数据的打通归因。大致逻辑就是：媒体将点击广告的用户信息发送给广告主，广告主与自身激活（或其他行为）的设备对比，归因后及可标定来源于那个媒体。
由于现在并没有一个适用于各家媒体的通用标准，接入各个媒体的成本会比较高。市面上也有例如热云数据的服务商，可以帮忙广告主快捷的接入和检测数据。但个人建议，最好由自己团队开发。理由会在以后的文章中详细说明。
在相对精准的得到获客花销和获客数量后，获客成本能够很容易的得出。但并不是媒体A的获客成本8元小于媒体B的10元就能确定媒体A更好，还要考虑不同媒体的获客收益。
2. 获客收益=获客总收益 / 获客数量
在获客收益的计算上，比较流行的算法是LTV，即用户的生命周期价值。这里需要注意的是，LTV不能只计算产生收益的用户价值，而是所有获客用户的平均价值。LTV的计算并没有一个通用公式，可以采用一些历史相似用户的数据进行回归计算得出。
这里需要指出的是不同行为的用户的收益是不同的，这里可以采用倒推的方法，例如：可以先计算不同留存（次留、7留、30留）用户的LTV差异，再倒推不同留存用户在首次启动时的核心行为的差异。
为什么要计算核心行为差异呢？
很多企业考核投放效果是按照留存指标，但是留存是有滞后性的，及今日用户的留存只能在后天（第3天）得出。现在投放早已不是过去“粗放”竞争的时代，投放效率是影响一个公司发展的重要一环。所以如果得出核心行为和留存之间的关系，将大大提高投放的时效性。 当然这里以留存为例，只是因为这是一种相对简单且通用的方法。
通过以上公式，如果媒体A的获客成本10元，LTV是12元，投资回报率120%。媒体B的获客成本5元，LTV4元，投资回报则只有率80%，显然媒体A优于媒体B。需要指出的是获客成本和LTV都是动态变化的，需要实时的数据验证和优化。
在产品收益来源上，很多app以广告变现为主，在计算获客收益时要考虑边际效益，不能盲目乐观。一是用户点击广告的行为和意愿会随着广告曝光的增加而减小，二是很多app没有议价能力，广告收益依赖于头条、广点通、百度等联盟。
明确以上两个公式，可以在市场投放中更精准和高效，不仅“开源”也能“节流”，助力企业的发展。
题图来自Unsplash，基于CC0协议
閱讀更多 人人都是產品經理 的文章
