Retention и LTV на примерах

Очень часто спрашивают как считать LifeTimeValue игры по косвенным данным.

Общие моменты: LifeTime — это усреднённое время жизни игрока.

Classic Retention и Rolling Retention

Retention Day X — это процент игроков, вернувшихся в игру через X дней после установки игры. Retention Day 1 — на следующий день, Day 2 — через один день, Day 7 — через неделю и т.д.

Помимо обычного Retention можно вычислить также Rolling Retention — это показатель, который учитывает день X и все последующие. Например, игрок вернулся в игру через 8 дней, Rolling Retention Day 1-7 учитывает это возвращение, а обычные Retention не учитывает.

Аппроксимация Retention

Большинство систем аналитики позвляют штатно смотреть Retention Day 1-7, 14, 28, 30, 90.

Часто стоит задача по этим данным посчитать предполагаемый Retention в любой произвольный день. Для этого нужно сделать аппроксимацию степенной функцией (она в большинстве случаев совпадает с реальностью).

На скриншоте показаны формулы для вычисления Retention Day X = a*(day)^b через обратную матрицу.

Life Time Value

LifeTimeRetention можно приблизительно вычислить как сумму Retention Day1..Day180.

Например, 50% игроков пришли на 2 день и 25% на третий день.

LifeTimeRetention = 100%+50%+25% = 175%.

Если умножить это число на ARPDAU (средний доход с пользователя в день), то можно получить приблизительный LTV (Life Time Value) — сумма, которую один пользователь, установивший игру, принесёт за свою жизнь.

В более сложном случае нужно перемножать пары RetentionDayX*ARPDAU_DayX (дробить ARPDAU по дням).

Все эти вычисления приблизительны, не учитывают виральность (K-factor = сколько игрок привел других игроков за свою жизнь). Но позволяют сделать грубую оценку прибыльности проекта.

Ссылки

• http://siliconrus.com/2014/07/wooga/ — подробно про CPI, LTV и всё остальное. Я статью писал ради экселевских формул аппроксимации (которые на скрине), а теорию лучше там прочитать.
• http://www.slideshare.net/devtodev/retention-w — вебинар про ретеншн от DevToDev (презентация)
• http://www.youtube.com/watch?v=Gil0K6muIVU — тот же вебинар про ретеншн от DevToDev (видео)
• http://www.slideshare.net/EricSeufert/ltv-spreadsheet-models-eric-seufert — презентация про прогнозирование ретеншн (там же ссылка на xlsx)
• http://www.forentrepreneurs.com/ltv/ — продвинутый вариант LTV через User Churn Rate и Dollar Churn Rate (очень рекомендую прочитать)
• https://deltadna.com/blog/3-ways-calculate-ltv/ — варианты вычисления LTV от Delta DNA
• app2top — перевод статьи deltadna про 3 способа вычисления LTV