如何设定CAC≤1/3 LTV的预算上限？
解读
面试官问“如何设定CAC≤1/3 LTV的预算上限”，表面看是一道财务公式题，实则考察三点：
- 能否把**生命周期价值（LTV）**拆成可落地的业务指标；
- 能否把**获客成本（CAC）**拆成渠道级、活动级、用户级三层颗粒度；
- 能否用动态回收模型而非静态公式，在中国真实的“高退货、高补贴、低复购”电商/内容/教育场景里，给出可执行的预算节奏。
答得太公式化会被追问“如果复购周期18个月、公司现金流只能撑6个月怎么办”，答得太细碎会被质疑“缺乏财务杠杆意识”。因此答案必须“财务+运营+场景”三位一体，且给出预算上限的动态校准机制。
知识点
- LTV的国内口径：
- 用GMV口径还是贡献毛利口径需与财务对齐；主流互联网公司内部多用“12个月贡献毛利”防止营收虚高。
- 复购衰减曲线在中国通常用月度留存率×月度客单价×毛利率的三阶乘模型，而非欧美常用的简单ARPU×生命周期月数。
- CAC的国内口径：
- 包含渠道返利、优惠券、刷单损耗、退货率、支付手续费；教育行业还需摊销社群班主任人力成本。
- 需区分首单CAC与全周期CAC；预算上限以首单CAC≤1/3 LTV为红线，但日常监控用全周期CAC防止渠道“寅吃卯粮”。
- 预算上限设定逻辑：
- 先按现金流安全周期倒推可承受的最大亏损额，再用LTV置信区间下限计算理论CAC红线，两者取低值。
- 用分层实验（A/B/n+Holdout）在渠道层、素材层、人群层同时跑，实时贝叶斯更新LTV与CAC的后验分布，每两周用P90_LTV重新计算预算上限。
- 风险缓冲：
- 在中国“618”“双11”大促节点，退货率可能从日常8%飙升到25%，需在预算上限里预留退货减值准备；主流做法是CAC红线再乘以**（1–退货率峰值）**。
- 若公司处于融资窗口期，投资人普遍要求单用户现金回正周期≤9个月，此时即使1/3 LTV理论值更高，也要把预算上限压到6个月现金流回正对应的CAC。
答案
“设定CAC≤1/3 LTV的预算上限，我会分四步落地：
第一步，用贡献毛利口径计算12个月LTV下限。取最近6个月成交用户 cohort，按月度留存率×月度客单价×毛利率做三阶乘衰减，用P30值作为保守LTV，防止高客单用户拉偏均值。
第二步，把1/3 LTV转成渠道级红线前，先对齐公司现金流。假设公司账上现金可覆盖6个月固定开支，我要求单用户现金回正周期≤6个月，因此理论CAC=min(1/3 LTV，6个月贡献毛利)。
第三步，把红线CAC拆到渠道层、活动层、用户层。以抖音信息流为例，先跑最小可行实验：日耗5000元、覆盖3套素材、2个人群包，跑满7天拿到首单CAC（含券、退货、手续费）。若首单CAC≤理论红线×70%，才允许放大到日耗5万；放大过程中用贝叶斯更新实时监控LTV后验，若P50_LTV下降超过5%，立即下调预算上限10%。
第四步，建立月度校准机制。每月15号财务关账后，用最新cohort数据重算LTV，若退货率或毛利率波动超过2%，就用滚动13周数据重新预测，把预算上限动态写入OKR；同时在大促月前4周，预提退货减值准备，把CAC红线再乘以**（1–预测退货率峰值）**，确保现金流安全。
通过以上四步，我既能保证CAC≤1/3 LTV的财务纪律，又能让预算上限随业务数据实时浮动，避免‘一刀切’导致放量错失窗口。”
拓展思考
- 如果公司下一轮融资以GMV倍数而非利润倍数估值，是否应该把LTV口径从“贡献毛利”改回“GMV”？如何与CFO博弈？
- 在私域社群场景，用户LTV往往36个月才稳定，但公司现金流只能撑12个月，你会如何设计“阶梯式CAC”：前6个月允许CAC=1/2 LTV，第7–18个月用后续利润回补？
- 当苹果ATT政策+安卓OAID下架导致归因窗口从7天缩短到1天，LTV被系统性低估10%，你会如何调整预算上限的置信区间，同时向管理层证明不是“运营放水”？