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浅谈LTV模型的概念、算法及作用意义

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发表于 2013-11-13 23:22:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
LTV

概念

用户终身价值(life time value)



解释

LTV是在一定时间内,某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内,每一位顾客的平均利润净现值。(该解释取自百度百科)



作用

1、对比各日(或各批次)新注册用户的质量,为日后导人做决策依据(所有会影响导入用户质量的因素(如导人时间、渠道、地域等),都可以通过LTV评估)。

2、通过曲线异常分析游戏问题并解决,各批次玩家的曲线大体趋势应一致。

3、观测及预估用户的成本回收情况,如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。

4、作为控制用户导入成本的依据(我觉得这是扯淡:这批导入用户的LTV值低,所以下次降低单人导入成本?那么下次的用户质量会比这批更低,继而导致LTV更低。如果降低导入成本,而LTV值能保持不变的话,确实会提高盈利,但是这是不可能的。另外,导入成本因导入渠道、地域等众多条件而异,这些条件都会导致其LTV不同。因此LTV不能作为控制用户导入成本的依据)



异同

ROI和LTV都可以观测用户质量和成本回收情况。

但一般ROI是以整个服务器或整个游戏的玩家为集合,

而LTV一般是以单个服务器各日的新增玩家为集合,可以详细对比各日(或各批次)新用户的质量差距。



算法

某日新注册用户N人,他们在第M天的LTV值,即这N个人在这M天中的总充值额/N。(每天都分开算)

算法不唯一,也有如下算法:

某日起M天内共新注册X人,他们在第M天的LTV值,即这N个人在这M天中的总充值额/X。(几天一起算)

LTV = 全体用户平均游戏天数*全体用户平均单日付费数。

N日LTV=(N日充值金额/N日总登录人数/N日)*N日内所有用户平均登录天数。



举例

连续8天导入用户。

第一天,早晨通过A渠道导入北美用户。
第二天,晚上通过A渠道导入北美用户。
第三天,早晨通过B渠道导入北美用户。
第四天,晚上通过B渠道导入北美用户。
第五天,早晨通过A渠道导入欧洲用户。
第六天,晚上通过A渠道导入欧洲用户。
第七天,早晨通过B渠道导入欧洲用户。
第八天,晚上通过B渠道导入欧洲用户。

这样通过对比,就能知道各时间、各渠道、各地域的用户质量高低了(当然还有更多条件,不胜枚举)。



图示

(非真实数据,每天为一批次)

LTV模型

LTV模型


碍于我经验及水平有限,暂时就想到这么多,日后有料再补上。



原创文章,转载请注明:作者:闫鹏   原文地址:http://blog.yanpeng.info/?p=143   

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发表于 2013-11-14 17:18:53 | 显示全部楼层
了解了这样一个概念~

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发表于 2015-9-23 10:37:25 | 显示全部楼层
关于与算法,还有些不太清楚!请您多举个例吧!
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