kenapa ltv lebih penting daripada metrik lainnya (misalnya arpu)?
sebagai indikator tunggal, arpu hanya menunjukkan nilai pengguna selama periode tertentu. saat digabungkan dengan retensi, ltv menjadi model kasar yang dapat digunakan oleh pemasar untuk memperkirakan nilai pengguna di masa depan. ini dapat menunjukkan bahwa nilai pengguna akan meningkat dalam jangka panjang dibandingkan dengan pendapatan rata-rata, sehingga pemasar dapat menambah anggaran untuk kampanye akuisisi pengguna, ini akan meningkatkan peluang mereka untuk mengakuisisi pengguna yang lebih bernilai.
misalnya, sebuah aplikasi memiliki arpu bulanan sebesar $5. jika pemasar tidak melakukan perhitungan lain, mereka akan berasumsi bahwa biaya-per-tayangan iklan (atau cpi) hanya akan mencapai $4,99 lalu belanja iklan tidak akan lagi mendatangkan laba – ini akan membatasi opsi akuisisi.
akan tetapi, jika pemasar juga dapat menghitung bahwa tingkat pengguna yang berhenti menggunakan aplikasi (churn rate) adalah 30%, mereka akan dapat menghitung ltv: alhasil, pemasar akan menemukan bahwa mereka dapat mengalokasikan anggaran hingga $16,65 untuk mengakuisisi seorang pengguna: ini akan secara signifikan memperluas opsi akuisisi.
tantangan utama dalam menghitung ltv adalah karena ini merupakan metrik prakiraan dan tidak bersifat pasti. intinya, ltv senantiasa berganti dan berubah seiring dengan evolusi perilaku pengguna. artinya, walaupun rumus di atas merupakan model yang berguna untuk menunjukkan cara menggunakan ltv, rumus tersebut terlalu sederhana untuk digunakan secara akurat dalam pemasaran seluler.
misalnya, 20 dari 100 pengguna aplikasi tetap menggunakan aplikasi setelah tiga bulan tetapi arpu tiba-tiba berubah pada bulan terakhir karena update aplikasi yang gagal. dalam kondisi seperti ini, ltv yang digunakan untuk menghitung biaya pemasaran akan menunjukkan bahwa prakiraan terlalu tinggi dan dapat mengubah ltv di masa depan. sebagian besar perhitungan ltv mengandung lapisan perhitungan matematika tambahan yang difokuskan pada prakiraan – sehingga perhitungan menjadi jauh lebih rumit.
kesulitan utama lainnya dalam menghitung ltv muncul saat menerapkan nilai terhadap pengguna individu. personalisasi belanja pemasaran berdasarkan ltv setiap pengguna akan sulit dilakukan karena sebagian besar aplikasi memiliki basis pengguna yang terdiri dari ribuan orang. pemasar yang menggunakan ltv harus membagi pengguna ke dalam kohort untuk menentukan ltv umum bagi jenis perilaku tertentu, cara ini akan meningkatkan tingkat keberhasilan penggunaan ltv ke belanja pemasaran.