原创 | 【小白学运营第二十四期】解析用户生命周期价值:LTV

2015-07-07 16:51

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LTV:(Lifetime Value):生命周期价值;主要说用户在生命周期内,对游戏产生的收益;换个方式来说,就是将用户在游戏内的时间价值转换为货币价值。

对于数据的分析与转化,各类指标一直是厂商关注重点,而真正从数据入手,则需要结合生命周期理论与行为模型理论做出有价值性的分析。

在谈到LTV时,我们必须综合LT,留存,ARPU,CAC做出分析;关于LTV我们可以理解为用户在生命周期内为游戏奉献的收入总值。

关于LTV的公式,业内定义众多,一般为:LTV=ARPU*LT

也有人说,LTV=留存率*ARPU;在此需要知道的是对于某些数据,各家定义不同,算法不同;哪怕是同一个数据,其代表意义也是各不相同,切不可单纯从表面数据得出主观数据价值。

回归正题,为什么会存在LTV这个公式,一般而言,它存在的价值在哪?

首先,就字面意思里面,用户生命周期;我们可以得知用户在游戏中会呆多久

其次,对LT进一步解析,可以结合arpu得知用户对于游戏的贡献价值是多少;在这里,值得注意的是,ARPU算法以活跃玩家为主,没有付费与非付费之分。

最后,对于投入推广成本的厂商,可以对比ltv与cac的两者数值,衡量用户群与渠道的利润贡献如何,是否值得持续投入。

在具体谈到LTV之前,需要我们先从LT入手,知道LT的算法与定义:

LT:(Life Time)生命周期;指的是新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数;目前大部分取值均以自然月为准;即某个月用户生命周期之和/MAU=平均生命周期

以LTV=ARPU*LT为例,我们以月为周期单位进行拆分,则有:

LTV=(月充值总额/月活跃用户)*(月生命周期之和/MAU)

结合上面拆分后的元素我们不难发现,LTV的提升,与充值有关,也与留存有关;做好LTV值优化,则可以根据以上元素进行切入:

例如:

若:(月充值不变或上升/月活跃用户减少)*(月生命周期之和不变或上升/MAU减少)

则:LTV上升

结合上例分析,我们可以知道游戏某一类情况:

(游戏低端(一次会话用户、低端付费用户)流失;大R、活跃付费用户质依然存在或质量转化提升)*(用户转化粘性增强/小部分活跃流失,或者说低端流失)

上述情况也就是文章开头所说的通过建立用户模型,调用用户行为理论进行分析;最后结合产品状况(更新?改版?活动刺激?)进行综合权衡,考量LTV上升或下降的因果关系(手游那点事1群:165095584;关注手游那点事,关注小白学运营)。

值得一提的是,在我们对LTV进行分析的同时,要结合PLC(产品生命周期)、PLVM(玩家生命周期价值模型)进行全面考虑,众所周知产品分为导入期、成长期、成熟期、衰退期;故产品在不同生命周期阶段,价值不同;所以对于产品不同阶段性的价值需求及变现;需要我们采取不同的战略。

《小白学运营》数据篇前几期曾经提到,ARPU上升不一定意味着产品状态好,ARPU下降也不一定意味着产品状态差;同理,单一的LTV值高,也不一定代表产品变现状态很好;若CAC远远超过LTV,则LTV再好,产品也无法盈利。

用户获取成本:CAC=推广成本/有效新增用户数

主要用来衡量获取有效用户的成本,可以作为优化渠道投放的参考,在这里:

LTV:CAC>1代表产品变现能力为正比。

若LTV:CAC<1,则意味着产品变现入不敷出,状态比较危险

最后便是LTV值的预估,这里可以参考文章,不做过多解说:

《一种预测LTV值的方法》

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Ashin

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