解读

面试官问“如何基于LTV-CAC分配预算”，并不是想听“LTV 大于 CAC 就投”这种教科书式结论，而是考察三件事：

1. 你能否把**生命周期价值（LTV）与用户获取成本（CAC）**拆解到可落地的中国本土指标；
2. 你能否用数据模型+业务节奏把预算拆到月、拆到渠道、拆到人群，而不是拍脑袋；
3. 你能否在现金流、ROI、品牌心智之间做权衡，给出可落地的监控与迭代方案。
   因此，回答必须体现“分层测算—动态调优—风险对冲”三步闭环，并给出可直接在面试现场口述的公式与阈值。

知识点

1. LTV 双轨算法：
   • 历史法：LTV = ∑(月均 GMV 毛利 − 月均维护成本) × 留存衰减系数，衰减系数用中国 24 个月移动平均留存曲线拟合；
   • 预测法：用随机森林或BG/NBD模型预测未来 12 个月贡献，再用8% 折现率（国内电商普遍折现区间）折现求和。
2. CAC 全口径：
   包含渠道买量费用、创意制作、达人佣金、应用商店分成、人效分摊、税费，并剔除自然量与老带新激励避免重复计算。
3. 安全阈值：
   国内 DTC 赛道LTV/CAC≥3 且回收周期≤6 个月方可大规模放量；教育、金融等长链路业务可放宽到**≥2.5 与≤12 个月**，但需现金流垫资模型支持。
4. 预算分层：
   按**“核心渠道—测试渠道—对冲渠道”** 7:2:1 比例切分，核心渠道 ROI 实时监控，测试渠道用贝叶斯优化找拐点，对冲渠道做品牌搜索词防守。
5. 监控指标：
   日维度看7 日 ROAS≥35%；周维度看付费留存率环比≥−5%；月维度看LTV 预测偏差≤10%，偏差超阈值即触发熔断或加码。

答案

“我会把预算拆成三步：
第一步，分层测算 LTV 与 CAC。用近 6 个月订单数据跑 BG/NBD，预测未来 12 个月毛利，再用 8% 折现率得出预测 LTV=268 元；同时把渠道买量、达人佣金、人效、税全部算进，得出抖音 CAC=82 元、腾讯 CAC=95 元，LTV/CAC 分别为 3.3 与 2.8，均过安全线。
第二步，动态预算分配。核心渠道抖音拿 70% 预算，按日 7 日 ROAS≥35% 做实时熔断；测试渠道腾讯拿 20%，用贝叶斯优化找边际 CAC 拐点，当新增用户 LTV 开始低于 2.5 倍 CAC 即停投；剩余 10% 做品牌搜索词防守，确保自然流量占比≥25%，避免被竞品截流。
第三步，风险对冲与迭代。每月复盘一次，把预测 LTV 与实际 LTV 偏差控制在 10% 以内；若现金流紧张，启用M0 回收加速策略：针对高意向人群推限时年卡，把回收周期从 6 个月压缩到 3 个月，同时用尾款补贴替代现金返，降低垫资压力。整个模型用飞书多维表格落地，渠道、人群、创意三维度可一键下钻，面试后 1 周内即可上线。”

拓展思考

1. 如果公司下一轮融资窗口在 9 个月后，现金流优先而非利润优先，你会把 LTV/CAC 阈值临时降到 2.0 并启用**“订阅制预付费”**加速回款，如何设计会员权益与退费规则？
2. 当 iOS 隐私政策导致回传窗口缩短至 7 天，传统 24 个月 LTV 预测失效，你会用SKAN 转化值+概率图谱重建短周期 LTV，如何与安卓统一预算模型？
3. 面对**“618”“双 11”大促节点，平台流量成本瞬时翻倍，CAC 可能 2 倍跳涨，你会提前 45 天用“人群包蓄水+直播间定金”**方式锁定低 CAC 流量，如何设置定金膨胀系数与退定风险金？