ltv／cac[ltvcac 多少比较好]
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作为虚拟币行业人士而言，我们经常都会说到ltv/cac时有很多细节是需要注意的。你知道ltvcac 多少比较好？今天就让小编跟你们说说吧！
在之前的 《如何预估一个产品日活（DAU）》 的文章里，我们得到了一个计算日活的数学模型，如下：
DAU(n)=A(n)+A(n-1)R(1)+A(n-2)R(2)+… …+A(1)R(n-1)
其中，DAU(n)为第n天的日活，A(n)为第n天的新增，R(n-1)为新增用户在第n-1天后的留存率。如果我们假设，每日用户的新增是一个固定的数值A，则公式可简写为：
DAU(n)=A(1+R(1)+R(2)+… …+R(n-1))
上述的模型，除了可以对未来一段时间dau的估算之外，也可以知道，其实决定dau增长的两个最重要的因素就是，新增和留存。如果，我们能把模型中的新增和留存映射到我们的日常业务中，就可以找到我们业务增长的骨架和抓手。
我们先尝试从增长模型的一个因素“新增（A）”出发，去分析用户增长过程中如何做用户获取？
先来简单介绍下LTV,CAC的定义，
简单来说，在新用户的获取上，要保证一个用户在整个生命周期中给产品带来的价值（LTV）大于获取这个新用户所耗费的成本（CAC），否则获取的用户越多，亏损越严重。即 LTVCAC ，公式看似简单，却是用户获取的本质约束。
知道了这个约束公式后，我们再来看下LTV和CAC的一般计算方式。
计算CAC的一般方法为：
市场总花费一般包括推广渠道花费，营销和销售的总费用，甚至包括所有市场，运营人员的人力成本。这里的CAC的平均值，一般在实际使用中，会根据不同渠道，每个渠道计算自己的CAC，这里有很多可以优化的空间。
LTV的计算方法为：
其中LT为用户的平均生命周期，ARPU(Average Revenue Per User) 为每天活跃用户平均收入。不同类型的产品，计算方式都不太一样，更多详细的计算方式这里不再赘述，有很多可以参考的。
风险投资机构普遍认为 LTVCAC的时候产品或者公司是有可能性的，LTVCAC的时候模式是无意义的，而LTV/CAC=3的时候是公司最能健康发展的（小于3说明转化效率低，大于3说明在市场拓展上还太保守）。
目前一般的用户获取渠道有：
上述的用户获取渠道，都有自己的特点，能够触及的用户类型和量级都是不同的。不同的产品和在不同阶段的产品选择的渠道都会有所不同。那么此时的问题就变成了一个产品如何选择最适合自己的获客渠道？简单总结3步如下。
Step1、了解产品的目标用户
首先你需要知道产品的目标用户是谁，大概是什么样的一群人，有没有明显的人口统计学特征，或者明确的用户行为特征。只有充分了解了你的目标用户是什么样的，才能知道最有可能通过什么渠道找到他们。这里举一个之前做过的一个特别失败的例子，曾经给一个语音聊天交友类的产品做过推广，因为产品内有一个基于地理位置的同区概念，为了更好的加强部分地区的用户密度，我们选择了在特定小区地推的方式获取用户，我们想当然认为周末时，大部分的年轻人会在小区里，因此，我们选择了一个周末去小区的广场上通过舞蹈等节目吸引人流进行地推。当我们一到现场就彻底傻眼了，周末的上午，广场上全是买菜回来的大妈，或者带孙子玩的大爷们。年轻人都在家里睡懒觉。后来的效果可想而知。
Step2、认识产品的特点和所处阶段
产品的特点直接决定着有些渠道是否可用，比如很多产品都希望自己能够引爆社交网络，形成病毒传播，可是能够引起传播的产品，一般得是大众需求，门槛较低，当有更多朋友参与进来后，带来的用户体验会持续提升，才有可能引爆网络，相反，如果你是一个小众工具应用，则很难通过病毒传播的方式进行传播。
除了产品的特点，产品所处的阶段也会影响获客渠道的选择。比如一个社区内产品初期的时候，在整体社区调性和目标用户群未形成的时候，如果直接通过付费渠道买入大量的用户，对于社区的形成无疑是一次灾难。知乎和很多社区类产品早期采用邀请进入的制度，也是为了避免进入用户过杂，从而破坏社区氛围。再比如当一个工具类产品，已经验证了需求，并且有着较好的收费模式后，LTV/CAC远远大于3后，此时就应该开始大规模的付费买量。
还有的产品在公司的矩阵中有着特殊的战略地位，或者外部已经有了强劲的竞争对手，为了更快的增长和覆盖用户群。往往会在产品初期就采用激进的增长策略，然后在增长过程中填坑，在雨中撑伞。
Step3、渠道测试和优化
在完成Step1和Step2之后，基本就可以圈定自己的获客渠道，一般主力的获取用户渠道不会太多，一般在1到2个左右。在选定好获客渠道后，要进行的就是渠道的测试和优化。
渠道测试本质是验证渠道的获取成本（CAC），然后渠道获取的用户的留存，LTV等数值，从中筛选出有优化空间的渠道。在找到了用户获取的最初几个渠道后，紧接着要做的就是渠道的优化，测试和优化经常会一并进行。
优化的前提是需要对渠道的获取路径的数据追踪和拆解，优化的方法本质是对用户获取路径的漏斗进行优化。比如一般付费广告推广的渠道。首先对于广告素材的选择就是非常重要的，如果选择的广告素材非常吸引用户，但是对于产品本身传递给用户的期望是不符合的，极容易造成获取用户的效率很高，获取成本很低，但是用户进来后的留存和活跃会不太好，LTV极差。此前在做一个内容社区类产品付费推广的时候，因为选择的广告素材与产品端内的内容调性差距较大，造成整体留存非常差。后来优化的方法就是从社区内直接选用优质内容作为广告素材，对于LTV有明显提升，为了更好的承接用户的预期，还采用了deeplink的方式，将通过特定广告进入产品的用户推荐特定的相似内容，极大的提高了新用户的留存。
前面总结了用户获取的一些基本原则和获取用户渠道的选择优化等步骤。目前国内外有着很多的经典的用户获取的例子，后面会另外单独总结具体的案例。另外，本文只是从用户增长模型的一个因素“新增”来展开分析的。下一篇，会接着从“留存”的角度来分析如何做用户增长。
M/car 轮式自行机械车 LTV，轻型运输车
你这是国外驾照吧？
经历了2020年新冠疫情，大家也真情感受到大数据在抗疫中发挥的作用。我们是不是的可听到农村老汉，村头老大妈口中说出 “大数据”的词，说明大家逐渐都有数据意识了。那么对于互联网产品人来讲，拥有数据思维做产品是多么重要。
首先说一下， 大数据时代的三个思想转变 。
1、在大数据时代，我们可以分析更多数据，甚至是 全量数据 ， 不再 依赖 随机抽样 。
2、在大数据时代，我们 不再 热衷追求 精准度 。
3、在大数据时代，我们 不再 热衷寻找所有的 因果关系 。
数据分析是指用适当的 统计分析方法 对收集来的 大量数据 进行 分析 ，将它们加以汇总和理解并消化，以求 最大化地开发数据 的功能，发挥数据的作用。
数据分析是为了 提取有用信息和形成结论 而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
产品经理的主观感知无法代表用户的真实体验，部分用户的观点无法代表全部用户的真实体验，唯有数据才是丈量目标的标尺。
1、监测，数据发生了什么
? 例如：
1）、需要了解新上线的产品有多少用户喜欢
2）、一次活动运营的效果如何
3）、扩展的新渠道与原有渠道情况如何各自带来了多少流量，转化效果如何
…..等等
2、确证，为什么发生
? ?在监测数据中，对数据的现象做进一步的拆解，寻找产生这种现象的原因
? 1)、若发现新上线的产品喜欢的用户数很大?
? ? ? 要拆解新产品中哪些关键要素是用户喜欢的，可以提炼出来，想办法做复制，?这些关键要素就是一个AHA?moment?
? 2)、如果看到扩展的新渠道比原有渠道带来了更多流量
? ? ? ?这是我们要结合商业来进一步判断这种现象的原因，是不是新渠道的质量更好
3、预测，什么将会发生
? 这就是数据分析的第三个阶段，预测未来会发生的结果。?高级产品经理与初级产品经理的分水岭。
?我们面试时，有时候会听到面试官会问 : “你认为产品经理最重要的能力是什么？”，?我个人认为产品经理的最重要的能力就是凭借自己的经验对于产品的预测与决策能力。?说的简单点，就是一个新功能未上线，就可预测能带来多少的价值及影响。
?例如：?当上线注册流程新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出错，也知道用户喜欢什么
大家都知道做互联网产品很多时候在试错，但是互联网发展的现在，给予我们试错的机会不多了，我们试错，不是为了一直试下去，是为了寻找确定性。
4、商业决策，怎么达到最好的商业决策
通过数据分析带来的确定性筹码，指导后续应该做什么的判断不断校准自己的经验值，在产品设计中，提炼新的需求观点
? 数据分析的第一步就是监测，数据发生了什么 ，那么我们思考一下哪监测的是什么呢，面对一堆数字是毫无意义的，对数据赋予具体的含义才将有数字背后的故事。那就离不开数据指标，那么什么是指标呢？
在互联网行业中，我们可以对指标做出更为具体的定义： 指标，是反映某种事物或现象，描述在一定时间和条件下的规模、程度、比例、结构等概念，通常由指标名称和指标数值组成。
指标可以分为 简单计数型指标 和复合型指标 。 简单计数型指标是指可通过重复加1这一数学行为而获得数值的指标，如UV（Unique Visit , 独立访客数）、PV（Page View，页面浏览量） ；
复合型指标 是由简单计数型指标经四则运算后得到的，如跳出率、购买转化率。
一般监测三大类数据 ：? 常规监测、新功能监测、异常监测 。
这部分的数据是产品经理日常工作每日必阅数据，用于监测产品的运行状态、流量质量、营收情况等数据。
产品基础指标主要评价产品本身的运行状态
DAU / MAU? 日/月排重活跃用户数
DNU? ? 日新增用户数
PV页面访问次数
流量质量指标主要评价用户流量的质量高低
跳出率， ?只访问了入口就离开的访问量与产品的总访问量的百分比
平均访问时长 ，指用户在一次访问中，平均使用产品的时间
平均访问页数 ，平均访问页数 = 浏览量（PV）/访问次数
产品营收指标主要评价产品的盈利能力与可持续性
GMV成交总额， GMV =?用户数?×?购买频次×客单价；
ARPU?每用户平均付费额
转化率? =? 转化次数 /?访问次数。
大多数B端产品还需要看?LTV生命周期总价值、CAC?获客成本 、NPS?净推荐值等指标。
LTV生命周期总价值 ，LTV = LT(生命周期)?×?ARPU每个用户付费额-?服务客户的成本。
CAC获客成本 ，CAC =?销售与营销的总成本 /?完成交易数。?一般LTV/CAC?大于等于3才算良性。
NPS净推荐值 ，NPS = （推荐者数/总样本数）×100% +（贬损者数/?总样本数）×100%。?该指标是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指标，?也称为?口碑。是分析客户忠诚度的指标。一般通过问卷调查的方式获取，例如设计一个这样的问题 “您是否会愿意将XXX推荐给您的朋友或同事？”
CPM广告投放过程中，平均每一千人分别听到或者看到某广告一次一共需要多少广告成本
CPC 每次点击付费广告
CPA（cost per Action）按照行为作为指数来计费
CPS 以实际销售产品数量来换算广告刊登金额
首先明确新功能所要达到的目标，针对目标拆解需要监测哪些指标直接或间接反映该目标是否达成。
主要可能的一些问题和特征，比如一天内流量大幅度的降低或升高，之后是否恢复。
若需要得到数据指标里的数据，则需要在相关的位置进行预先埋点。
什么是数据埋点
数据埋点是，基于业务需求，产品需求对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点， 并通过SDK上报埋点的数据结果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或者指导运营。
三类数据埋点方式??
点击事件， 用户点击按钮即算点击事件，不管点击后有无结果
曝光事件 ，成功打开/?刷新/?加载 页面记一次 ，但?home键切换到后台再进入页面，曝光事件不记
页面停留时间事件 ，表示一个用户在X页面的停留时长记为停留时长。
小明9:00访问X网站首页，此时分析工具则开始为小明这个访问者记录1个Session(会话），接着9：01小明又浏览了另外一个页面列表页，然后离开了网络（离开网络可以是通过关闭浏览器，或者地址栏键入一个不同的网址，或是点击了你网站上链接到其他网站的链接….）为了简单，我们把这个过程当做一个session，则最终小明在首页的页面停留时间： Time on Page 简称 TP ， TP = 9:01（离开该页时间）- 9:00（进入该页面时间） = 1分钟
1、制定目标
2、挖掘业务
3、制定计划
4、拆分数据，?从 “人、货、场”?三个维度进行拆分
5、提炼洞察
6、产出决策
7、总结复盘
CAC和LTV之间的相对关系对于增长团队来说至关重要，比如衡量一个用户获取渠道的优劣，并不仅仅取决于这个渠道获取新用户成本CAC，还取决于获取到的用户LTV是多少，换言之，也取决于获取到的用户ROI/ROAS是多少。
举例来说，同样一个产品，A渠道的新客获取成本是150元，B渠道的新客获取成本是300元，直观地感受A渠道效果更好。但是如果后续追踪LTV之后，A渠道的用户平均LTV是100元，B渠道用户平均LTV是400元。在考虑LTV之后发现，A渠道每个新客亏损50元，B渠道赢利100元，虽然B渠道新客价格更贵，但是B渠道更加有效。
很多产品的增长“瓶颈”最终是由产品的盈利模式所决定的。
简单来说，如果产品是一个免费应用，那么你从这个产品本身获得盈利是不足以支撑长期采用付费增长、销售团队等用户获取渠道的，这个时候，病毒传播、SEO搜索引擎优化等免费渠道可能是你唯一的选择。但如果你的产品是游戏或以订阅服务变现的软件，能够产生一定的LTV，你可以开始尝试使用付费增长的渠道。如果你的产品是企业级SaaS软件，用户的LTV较高，你可以考虑使用销售团队等模式来驱动增长。
所以说，针对于产品的新用户获取，LTV和CAC是我们选择用户获取渠道的重要指标，但在具体的使用过程中，我们需要根据实际情况去做出相应的解决方案。
在确认某个产品要做之前，我们先要验证这个市场存在，有必要去做，才开始执行。因为我们的每一个决定都举足轻重，一旦确认要开始做，整个团队乃至公司就会为了这个产品付出时间精力金钱。
P/MF 即Product-Market Fit，市场产品匹配。达到P/MF代表这个市场通过验证，可以继续做下去。这一概念最早由马克·安德森（Marc Andreessenn）提出，成为黑客式增长的专业术语。
他对于用户级和企业级产品给出了一些 业界参考标准的P/MF：
| 用户级
? ? 每周使用天数超过3天
? ? 初始日新增超过100
? ? 30%新用户次日留存率
? ? 达到10w用户量
| 企业级
????5%付费转化率
????LTV/CAC 3，即用户生命周期价值/获取成本 3
????月流失率 2%
????月销售流水达10w
当然不是说一定要符合上述的数据才达到了P/MF，不同行业不同产品应有不同的定义。那么，P/MF到底包含些什么呢？
分条解释他们就是：
| 产品
（1）用户体验（UX）
（2）产品特色（Feature Set）
（3）价值定位（Value Proposition）
????价值定位在于产品提供的核心功能能给用户带来哪些价值，这个定位有没有竞争力。
| 市场
（4）目标用户（Target Customer）
? ? 产品的受众，使用和购买产品的人。
（5）未被满足的需求（Undeserved Needs）
? ? 发现用户未被满足的需求，这些需求通常包含以下几种：
? ? ①已有的需求，但是未被完全满足，或者现存的产品或服务未能满足；
????②潜在的需求，目前没有产品能够满足；
? ? ③未来的需求，目前还未发现，当新技术或新模式出现时可能会爆发的。
了解了图中的条件都是什么意思，更进一步解释P/MF有哪些 类型 ：
① 更好的产品满足已有的市场
已有的市场就是被证明的市场，如在社交市场，每年都会有产品前仆后继得往这个市场扑。
② 满足已有部分还未完全满足的市场
已经验证的市场，但是还有部分未被满足。如电商，强大如淘宝也会有未满足的市场，比如后入场的拼多多则分走了淘宝的下沉用户。
③ 满足一个新市场
未经验证的市场，不知道是否有用户买单。
因为我们的每一个决定都举足轻重，一旦确认要开始做，整个团队乃至公司就会为了这个产品付出时间精力和金钱。
所以，验证市场是否存在，找到自己产品所属哪一类的P/MF，才能给自己定位，指导下面的工作。
精益画布的主要作用实际上是早期创业者的高效行动指针和作战图，已经在硅谷被众多创业公司使用。
使用精益画布创业者可以更聚焦，使得创业建立在一个扎实的基础之上，提高创业成功的概率。
我们也可以将自己的产品带入精益画布，问问自己这些都能回答出来吗？并且一直按照这个路线在走吗？
MVP（Minimum Viable Product）最小可行化产品，用于验证产品是否有用户买单，是否满足市场需求。非常适用于初创团队快速验证自己的点子，如果经过验证这个需求真实存在，就可以逐步迭代完善产品。
| 构建MVP的步骤：
用户调研： 即使确定要使用MVP去验证市场，也要先进行用户调研，以免浪费资源；
确定数据指标： 根据前期市场调研，确定数据指标，如用户量达到多少，付费用户比例多少代表市场验证成功，不要无目的的去试验；
确定核心功能： 我们使用MVP的目的是验证市场，而不是做到很完美，因此确定核心功能，主要流程即可，迅速形成方案；
付诸行动： 在构建产品时可以多使用轮子，或者三方工具，甚至有时候没有产品，完全靠人力运转，总之保证最小可以运行起来的单位；
搭建用户反馈渠道： 第一批的用户可以说是我们的种子用户，他们愿意使用我们的产品，因此他们的意见和建议是非常宝贵的。让用户能够方便的反馈，或者我们主动联系用户收集反馈；
搭建埋点统计： 在关键的路径上进行埋点统计，以便观察数据转化；
目标验证： MVP验证不能无止境，在一定的时间没有达到指标，就可以放弃了。
| 注意点
合适的数据指标： 上面提到马克·安德森（Marc Andreessenn）给出过用户端的产品参考数据指标，需要达到30%的新用户次日留存率，达到10w用户量。但是每个行业的情况是不同的，根据自己所属行业的真实情况定下合适的指标非常重要，否则最后我们无法判断MVP产品是否满足市场。
不用力求完美： 进行MVP的目的是快速验证市场，确定一个目的，确定一个核心功能即可，冗余的功能砍掉。至于产品中的用户体验，交互方式都显得不那么重要，我们就是要快速试错。
产品形式： 多数互联网产品都会选择开发者进行开发，有一个具体可使用的产品出来，但现实是资源可能根本不够。因此我们也不需要将产品形式限制在某个具体的APP，可以是一个原型，一个视频，也可以是人力可以运作的系统。
比如C2B2C的二手市场，我们可以通过公众号收集二手产品，再从公众号售卖出去。总之，验证的形式有很多种，不要将自己限制起来，只要用户可以直观的感受到产品功能，激发使用感即可。
没有漫长的产品调研，尽快投入，在一周的代价下获得结论。
第一天：描述问题，选出集中解决的着力点。
第二天：在纸上列出备选方案。
第三天：做出艰难决策，并将选中方案转化为可测试的猜想。
第四天：制作真实的原型。
第五天：进行真人测试。
需要注意的是设计冲刺的焦点是验证用户需求，以最大化打造用户真正需要的产品。不要将精力放到无所谓的方向，或者中途被别的方向吸引了目光。
流量便宜的时候，怎么做都有的赚。流量昂贵的时候就要回归商的本质。如何提升流量使用效率，优化成本结构，采取合理定价策略，灵活买卖风险，避免规则漏洞。这些都是电商从业者要修炼的基本功。
以下6个商业基础思维，对于做电商的人们来说是至关重要的，只要从这些逻辑中灵活运用，都将会取得意想不到的效果。
1流量逻辑
做生意，无论线上线下，都要解决“获取顾客”的问题，凡是能带来顾客的，都可以看做流量。这个渠道能带来多少流量，单个用户的获取成本是多少，是每个生意人都会算的一笔账。
比如你开一家麻辣烫。开在小区里一天需要100摊位费，能获取50个客户，单个成本2元。开在地铁口呢，可能摊位费1000，能获取400个用户，单个成本2.5。
作为摊主，你可以选择开100个小区摊位，充分利用低成本流量，当然要考虑管理成本。也可以选择在地铁口搞个大摊位，多搞些种类和饮品，提升单个用户收益，以充分利用高成本流量。
2趋势红利
越早进入一个渠道，成本就越低。
10年开淘宝店，赚钱比较容易。12年再开，你可能得开个淘宝直通车、买点竞价排名。随着卖家越来越多，淘宝的流量越来越贵，最终会上升到和线下一样的成本。 所以淘宝并不便宜，便宜的只是淘宝刚兴起时的趋势红利。
前两天一个朋友说，今年最大的感受就是流量真心贵，而且必须得买了。今年他们必须要投钱去购买各家应用市场的头部排名，才能拿到流量，这是前所未有的事情。移动端的流量正在越来越贵，用户越来越难以获取。
实际上，用户并不便宜，只是智能手机刚兴起的时候，用户的在线时间突然得到了一个极大的释放。便宜的，只是移动端兴起时的趋势红利。
同一个渠道，想获取更大的量级，成本一定会升高。
先说两个概念，CAC指的是你每获取一个用户的成本。LTV指用户生命周期内的为你贡献的利润。那么只要一家公司的CACLTV，就可以继续扩大，直到两者相等。换句话说，生意的边界，就是CAC=LTV。而且随着用户规模的扩大，CAC一定会越来越高。
比如你卖榴莲。你如果自己写软文，在朋友圈发广告，CAC=0，但每天只能卖2个。想多卖一点？可以考虑做个公众号，找水果店帮忙吸粉，成本可能变成CAC=3，每天卖50个。继续扩大，只能去投广点通了，CAC=20了，每天能卖1000个。还想扩大，那就增加粉丝通投放的量级，每天烧个几十万，你会发现终于成本上升到了榴莲的利润cover不了的地步，这就是你生意的边界。
3成本逻辑
任何产品都有成本。成本有多重构成，比如一部iPhone。研发、制造、零售商、物流、服务（客服/保修）、营销，都是成本。每次iPhone上市，都会有很多人转《一个IPhone的造价仅XX美元》的文章，其实没什么意义。须知经过这么多年的商业发展，在各方面相对很定的情况下，一个商品的售价和定倍率都是相对稳定的，也是合理的。
但互联网的到来，改变了很多商品的成本逻辑，主要是从两个方面着手。
一件商品的成本构成是很复杂的，制造成本仅占其中很小的一部分。
互联网的实质是连接，直接连接厂商和用户，省去中间的多次物流成本、经销商扣利、营销成本和广告费用，商品就能以极低的价格出售，用户获得更多实惠，厂商也能获得更多的利润。
所谓边际成本，指的是每多生产，或者多销售一个商品，带来的总成本的增量。
这个拿京东做例子最恰当。京东每年都亏损，为什么大家还是很看好他，因为到一定的规模时，每多上架一个商品的成本接近0，这时候，京东怎么做都是赚钱的。
而超市就不行，上架商品要占货架，要消耗租金，要人工来理货，成本无法降低到0。
4定价逻辑
一款商品做出来了，如何定价呢？
定价就有两种倾向，高单价高毛利，或者低单价大量销售。
一般情况下，越是满足感情需求的，放在感性心理账户的商品，越会选择高单价。极端的情况是奢侈品，比如机械表，走的没有电子表准，性能也不如电子表，但造价高，有机械之美，有所谓的“工匠精神”，而且将价格定的极高。买机械表的人，买的也不是一块表，而是一种符号，成功人士的符号。
而满足基本生理需求的，由于价格弹性较低，基本就只能走低单价的路了。前几年凡客诚品想试试高溢价卖衬衣、裤子神马的，看看这两年的热度你就知道，这不太靠谱。
5风险逻辑
做生意就肯定有风险。有些商业模式就会通过购买风险的方式获取利润。
比如上面的茅台酒，经销商为什么能赚那么多？因为经销商承担了库存的风险。厂家不知道生产多少是最合适的，而大量库存导致的资金链断裂是非常致命的。
总代理呢，就把所有的货都包过来：“你的库存风险我包啦！但你得给我便宜的价钱才行。”之后总代再将商品逐步的销售出去。
注意，总代既然承担了风险，就不会只赚不赔！如果商品销路不好，总代就要降价倾销，是要赔钱的。
那么总代这门生意的实质，就是对未来风险的判断。他判定商品的销路会好，是他做生意的前提。
风险买卖在商业中非常常见。自如的三年不涨价，天猫的7天无理由退换，各类保险公司，各种基金，贷款，本质都是在做风险买卖的生意。 所以现在互联网金融里，做风控的才那么赚钱，因为风险管控实在是太重要了！
6规则逻辑
如果是刷过单、或者基础过积分墙，你就会知道这世上专门有一类人靠着商业逻辑的漏洞赚钱，这种人，在线上叫羊毛党，在线下叫黄牛党，本质是一类人。
我们来看一个经典的例子。电信公司推出活动，充200返200购物券。
考虑下，200元，换200话费+200购物券很合算，但话费是和账户关联的，没办法流通，有没有办法换成，200元换200元购物券+200元购物券呢？有！再找一个人做等量置换就可以了。
A给B200元。B去营业厅，把这200元充到A账户里，自己又掏200充到A账户。此时A得到了400元话费，B得到了400元购物券！
这时候就简单了，比如你所在的城市有3所大学，每所大学5000学生，找一帮学生帮忙，打一个“充200赠200”的条幅，每搞到一个用户就奖励他们20元。假设能获取2000个用户，那么总共能获取6000个用户。
每个用户，你都帮忙充值200，套取400元购物券，你就获得了240万，九折变现，再去掉给学生分成奖励，净赚84万，简直可怕…
前两年O2O大火的时候，有多少推广的钱，是烧给了这些羊毛党？我相信真实的数字是很惊人的。大量的用户补贴被羊毛党套利获取，十几台手机，一家线下门店，每个月套利几万乃至十几万的黄牛，大有人在。
流量便宜的时候，怎么做都有的赚。流量昂贵的时候就要回归商的本质。如何提升流量使用效率，优化成本结构，采取合理定价策略，灵活买卖风险，避免规则漏洞。这些都是电商从业者要修炼的基本功。
相信经过东方区块链网小编对ltv/cac和ltvcac 多少比较好的介绍，你对ltv/cac了解更加地透彻了，感谢你对我们地支持与关注！