假设在图3-11中的执行阶段，我们对选中的5个渠道进行了有限的投资，从不同渠道都获取了一些用户，并试运营了一段时间，那么我们应该如何来判断这些渠道的优劣呢？

首先，我们可以把一些关键的运营数据整理出来，这些数据包括：渠道的投入费用，从该渠道获取用户的人数，一段时间的留存率，以及这一段时间内渠道用户贡献的收入，最终我们得到表3-2所示的测试结果：

根据这些数据，我们就可以计算出哪个拉新渠道最优。在这一节中，我们还是对比了手动计算和AI判断两种方式，看哪种能又快又好地得到最终的结论。

3.3.1 手动计算

要回答哪个渠道更优，就需要计算出各渠道LTV/CAC的值，最高的那个渠道无疑更优。那么，我们需要手动计算出LTV和CAC这两个值。

第一步：计算LTV

之前的章节中，我们没有提过LTV的具体计算公式，这是因为不同互联网平台对于LTV的定义有所差异，而具体到这个例子中，我们可以采用以下公式计算LTV：

LTV=LT×ARPU （2）

其中LT是用户平均生命周期，ARPU是平均用户营收。

为了计算用户平均生命周期LT，我们可以通过用户的10日留存情况来推算。让我们把表3-2中，每天的留存人数除以该渠道初始获取的用户数，就可以得到不同渠道10日内的留存情况，如表3-3所示：

接下来，我们可以基于各渠道的留存情况，来预测未来的留存率，同时预测用户的平均生命周期，即LT。为了达到这个目标，我们通过excel的折线图工具，对表3-3中的数据进行可视化呈现，如图3-12所示：

图3-12：不同渠道的留存率

接下来，我们可以通过Excel自带的图形工具，来拟合出每个渠道折线图的趋势线，如图3-13所示：

图3-13：拟合每个渠道留存率变化的趋势线

添加了趋势线以后，我们可以看到，这些零散的留存率，就被用一条连续的数学函数所概括，如图中内容运营的散点数据，最终被拟合成为一条线性变化的曲线，如图3-14所示：

图3-14：选择最好的拟合函数

我们在接下来选中“显示公式”，能看到对内容运营渠道留存率拟合的线性函数是

y=-0.036x+0.904 （3）

随后我们选中“显示R平方值”，得到这条曲线的R2=0.9959，R2值可以用来判断函数拟合得好不好。原则上说，当R2越接近1，拟合得越成功。这时我们可以选择上方“趋势线选项”，如对数、多项式、乘幂等，哪一各选项的R2最接近1，就保留哪一种来计算LT值。

在（3）式中，当y=0时，意味着这个渠道最开始引入的这一批用户完全流失，这时候解出来的x，就是我们的用户生命周期LT。

当我们按照这个方法，我们计算这5个渠道的LT值，得到表3-4：

第三步：计算哪个渠道最优

结合表3-6和表3-7，就能计算出LTV/CAC值，最终对各渠道进行评判，如表3-8所示：

单纯从LTV/CAC的角度出发，很明显最优渠道是内容运营，其次是活动运营和交叉引流。所以在条件允许的情况下，我们可以把的拉新费用都投入到这些渠道上来，相信可以获得非常好的效果。

3.3.2 通过AI计算

上一小节中的手动计算，主要用于作为对照组，向读者揭示拉新渠道管理的基本原则。然而，这样的计算量委实太大，对于一个不熟练的用户运营人员而言，得到最终结果需要接近2个小时，耗时耗力。

于是，让我们用AI帮助解决这个问题。我们仍然使用Deepseek工具，为了将表3-2作为附件上传，必须关掉“联网搜索”的选项按键，然后采用“我的身份+要做什么+希望达到什么效果”的格式写提示词，得到输入界面如图3-15：

图3-15：用Deepseek计算拉新渠道优劣

随后Deepseek开始计算，可见这个计算还是比较复杂的，它也花了1分钟左右的分析时间，计算得出类似于表3-8的表格，如图3-16所示：

图3-16：Deepseek计算的LTV/CAC值

由于我们之前计算LT的时候，采用的是拟合曲线预测的方式，所以上图中AI算出的LTV的值跟手动计算的结果有微小差异，但这并不妨碍AI在5个渠道之间的相对值进行比较。关于最优渠道，最终AI结论如表3-9所示：

这个结论跟我们手动得出的结论完全一致，而且Deepseek还进一步给出了关于预算的具体行动建议，以上全程时间只需要3分钟。

或许，未来的用户运营，确实不需要招聘这么多人手了！