计算手游不同阶段LTV的方法和模型.docx

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1、个人收集整理-ZQ计算手游不同阶段LTV的方法和模型计算手游不同阶段的方法和模型一件事情是要问明白计算的目的是什么。如果你有一款基于免费模式的手游，那么毫无疑问用户终身价值就是该款游戏的主要。以下是原因：在设计阶段，先要做分析，你需要估算跟你游戏类似的及他们的，以确保项目能有足够的投入预算。换言之，你需要先保证项目最后能赚钱。b5E2R。b5E2R。当进入试运营()阶段，你需要测算并不断优化，以确保它能超过预期的。在市场推广阶段，你需要定位到设计阶段的“原始”计算游戏发布之前是没有真实数据的，只要一些假设数据即可。因此，你需要使用“原始”的计算方法，即简单地将乘以单个用户的预期生

2、命时间即可。p1Ean。p1Ean。举例：**分析：输入：预期的用户生命周期：用户有可能使用的时间长度。可以基于其他进行估算，或者追踪用户直到他不再出现在游戏里DXDiT。DXDiT。输出：预计每用户的优势：简单有利于了解用户劣势：6/6个人收集整理-ZQ方法太过简单，且只假设所有用户在同一时间内均留存无法提前得知用户会留存多久试运营阶段需要建造用户留存模型在试运营阶段，你需要一个不同的方式。此阶段的情况已经变了，因为你已经有了关于游戏留存率和付费情况的数据。具体需要和至少下列的留存率数据：次日、日、日和日。建造留存率模型是一个复杂的数学测试，它需要用到统计回归、对数函数和积分运

3、算。RTCrp。RTCrp。计算方式假设留存函数是*^的幂函数，其中为使用天数，和是模型的系数。首先预估的是天内的留存率。它使用了第天、天、天、天和天的加权系数，加权值为：、、、、(顺序对应)。基于公式的加权系数比在幂函数求积分更简单，对于精确度的影响也没有那么大。当用户生命周期计算好后，用乘以生命周期即可轻松计算出值。5PCzV。5PCzV。举例：**分析：输入：次日、天、天、天的留存(前天)输出：用户预期的生命周期：所有用户的留存总和(用户数*天数)天的优势：简单几乎与更复杂的模型一样准确劣势：天的留存率加权过重6/6个人收集整理-ZQ以不变为前提进行的假设市场推广阶段的细分

4、计算当你的游戏准备问世时，你将会对于终身价值的计算有新的需求。此阶段与广告投放和用户获取有关，目标就是让高于。但并不是所有用户都要满足这个条件，只要找到某些指定的细分用户满足即可。当你找到这些细分，就可以“有的放矢”地加大投放力度。之前的计算方法都是基于一个全新产品的假设，历史数据是有限的。当来到市场投放的阶段，产品数据应该在其中一个细分群体积累了个月(一般指自然量)。基于现有细分群体的数据，就可以预估新的细分的值。这个对于新用户的计算方法需要对比前天的新用户和现存用户基础，然后将同样的比率应用于现有的。jLBHr。jLBHr。计算方式假设项与项天的收益比率会反映其在的比率。举例

5、，假如你有一个新的流量来源在前天有美元的，正常来说你能在前天看到美元，那么新的流量来源就是你正常的一半。这非常直观，实际上改预测方法也被许多先进的模型支持。该计算方式有两步：xHAQX。xHAQX。算出天内收益数据间的比率将同样的比率用到中举例：天内收益比率**分析：输入：现有部分的训练数据(主要用来训练计算模型)现有细分用户的：第天到第天现有细分用户的:天新细分数据新细分用户的：第天到第天输出：新细分用户的优势：6/6个人收集整理-ZQ简单最准确的模式之一劣势：需要现有细分的天数据高级细分计算第三种计算方式假设有天的数据，而这有时候是不可能的。这时从现有细分的天数据来建立现有细

6、分的天模型，然后利用相同的比率方法来计算新细分的。LDAYt。LDAYt。这个计算方法的数据来自现有细分(如自然流量)来调整最初天的模型，并利用模型功能来预估第天到第天的生命值。Zzz6Z。Zzz6Z。计算方式该模型有个步骤步骤：估算天的把最初天的已知与天的预估相结合即可得到。这个估算是用天的乘以天到天的用户预期生命时间。步骤：应用比例当我们有预估的现有细分天数据，就可以用一个简单的比例来估算新细分的：用新细分的天除以现有细分的天将相同比例应用到现有细分的天所得结果即是新细分的天分析输入：现有细分的训练数据现有细分的用户：第天至第天现有细分的用户：第天至第天6/6个人收集整理-Z

7、Q现有细分的天留存率现有细分的天留存率现有细分的：第天到天细分数据新细分用户的：第天至第天输出：优势：更新的游戏也可以使用该计算方法非常精确劣势：有点复杂如果你有新细分超过天的数据，那你实际上可以使用任何日期的数据，只要你能将其应用到天的现有细分和新细分数据里。dvzfv。dvzfv。在现有细分的天中输入第天的现有细分在新细分的天中输入第天的新细分总结：.计算的“原始”方法*。.生命周期计算模型(简化版)“原始”方法的缺点是不能算出预期的生命周期长度。计算的方法会有点复杂。你需要