游戏数据分析——解读LTV

来源：好游戏攻略时间：2024-11-23 16:42

文/GameDatas

【游戏陀螺8月15日消息】随着游戏数据分析的发展，对游戏数据的深度挖掘成了分析过程的重要部分，这几天来在GameDatas的交流群上LTV这一词汇的提及率很高，大家围绕着LTV的定义，应用及计算方法，各抒己见。GameDatas根据大家讨论的关键点及关注的内容，将做一系列关于LTV的文章。下面作者Fish将讲述LTV的内容：浅谈LTV。

LTV(life time value)生命周期总价值，意为客户终生价值，通常被应用于市场营销领域，用于衡量企业客户对企业所产生的价值，被定为企业是否能够取得高利润的重要参考指标。（资料来自百度百科）

在游戏数据分析中，LTV是一个公式，用于衡量一个新玩家的价值，新玩家能给你的产品带来的收益，经常将LTV拿来跟新玩家导入成本CP*进行比较。

玩家导入成本CP*一般有这几种情况，CPI（每安装成本）/CPC（每点击成本）/CPA（每激活成本）。

一般我们认为当用户的LTV>新玩家导入成本CP*时，这样的渠道投放才有价值。对于一个手机游戏公司，我们依靠广告渠道投放从而导入新玩家进入游戏，这次便产生了新玩家导入成本CP*。通过计算LTV提供的玩家总价值，跟新玩家导入成本CP*作比较，一旦新玩家导入成本CP*超过了玩家总价值LTV，这样对于游戏公司来讲，是无利可图的。

LTV是用于跟新玩家导入成本作比较的指标，那LTV的意义包含了什么呢？一般情况下，存在着三个方面来描述LTV：玩家收入，留存，玩家扩散。

首先，LTV教科书式的计算方法，LTV=LT*ARPU。根据talkingdata的方法，LT=R1+R2+…+RN，（R1表示第一天的留存率，R2表示第二天的留存率，RN表示第N天的留存率）ARPU=充值金额/活跃玩家数=ARRPU*付费率。

另一方面，LTV的价值在于与CP*的比较，从而优化游戏渠道配置，玩家扩散行为是降低导入成本CP*的好方法。

玩家收入：玩家在游戏中产生的价值，这包括ARPPU(每付费用户平均收入)和ARPU(每用户平均收入)。

玩家留存：玩家的游戏粘度情况，这一方面一定情况上反映了玩家的游戏生命周期的表现。

玩家扩散（自传播）：玩家扩散一般我们采用K病毒因子来形容，K-Factor=i邀请数*con%转化率，i邀请数是指玩家发起游戏体验邀请的数量，con%转化率是指通过邀请转化成玩家的比例。玩家的邀请扩散是一种免费导入新玩家，也是提高玩家游戏生命周期的好途径，通过玩家的邀请扩散，不需要额外的成本区获取新玩家，降低了导入成本。

无数的游戏产品给我们展示了LTV在游戏产品运营过程中起到的决策作用。产品的成功在于产品的LTV>CP*，通过计算每个渠道的LTV及CP*，我们可以进一步的优化渠道配置，筛选出优质渠道和劣质渠道。关注玩家扩散（自传播行为）可以让我们的产品在玩家群体中得到口碑，然后源源不断的**获得新玩家，进而降低CP*。