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游戏类应用如何计划用户终身价值?

2017-04-21 17:57:05      浏览量:86

  对于一款免费移动游戏来说,开发人员早晚得计算用户的终生价值(LTV),当然你也可以称之为客户终身价值(CLV)。在实际的计算中,其实是有许多的方法来计算LTV的。在这篇文章中,将为大家介绍三种常见的计算方法,并就一些计算方法说出优缺点。

  生命周期价值(LTV)是预测玩家在第一天到最后一天在游戏中产生的利润。

  计算LTV方法之一

  这里有一个非常简单的方法,便是按照不同时期的整个游戏的收入,除以同一时期的总用户数,公式如下图:

  优点:计算速度超快的,甚至有时候你不用计算器,都能口算出来。

  缺点:在这种方法中,对于每个用户段难以计算LTV,需要事先知道该段的大小和用户从该段带来的金额。

  计算LTV方法之二

  如果我们知道用户平均在应用程序中花费的天数,并且了解每天平均的消费金额,那么,我们就可以估算出他能为应用带来的总价值。而这个价值也就是我们说的LTV。这种计算LTV的公式如下:

  这时候可能大家会问了,我该如何计算ARPU呢?这里啰嗦一句,ARPU的计算方法如下:

  ARPU (ARPU = ARPDAU )计算公式是,每日收入除以DAU。

  优点:此公式非常的简单,甚至很容易就计算出ARPU。而且如果你有兴趣,可以每天计算LTV,可以单独为每个用户段计算LTV

  计算LTV方法之三

  这种方法来自一位网友的文章,它的计算公式和LTV方法二的公式一样。

  但在实际计算过程中它会更复杂,同样的得出的结果也将更准确一些。(下图为用户保留趋势图)

  根据已知值(例如1,7和28天),我们需要构建保留率的曲线。 这时候我们会用到另一个方程式:

  其中t – 是第一次访问的天数,F(t) – 未来保留方程,以及A,B和C–模型系数。

  将已知的保留值(不管有多少)代入方程中,并获得系数A,B和C的方程组。

  计算F(t)的实际值和建模值之间的偏差的平方差的和。

  找到最小化累积偏差的A,B和C的值。 例如,使用MS Excel中的“Solver”工具非常简单。

  在方程中用A,B,C的取代值代替,得到该函数,可用于根据需要评估多次的保留。

  此外,您仍然可以选择复杂或简单的方法。

  复杂的方法是找到保留函数的积分:

  简单的方法在于,根据寿命值将保留曲线划分成段。 例如:一天后离开的用户,通过保留表计算与之相关的用户百分比(段权重),然后计算所有段的平均生存期。

  而另一种复杂的方法的公式是:

  WACC是公司实际的加权平均资本成本。也可以将其等同于期望的股本回报率或替代项目的股本回报率。

  我们假设我们计算了生命周期,然后再计算ARPU(收入/ DAU),再乘以ARPU乘以寿命最终获得LTV。

  优点:准确率非常的高,尤其是用户的寿命值,偏差很小。但这种方法,说实话,我看着脑袋都大了,当然,它能分别计算每个细分LTV。

  缺点:计算复杂,尽管有些牛人会在几分钟内能计算出来,但说实话,我做不到。

  好了,今天为大家介绍的几个计算LTV的方程式的方法就说到这里,如果大家有什么疑问的话,可以联系我们,其实利用什么方法计算并不重要,重要的是适合自己就好,大家说是吗?

   

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