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如何优雅地“榨取”游戏中的用户价值？
如何优雅地“榨取”游戏中的用户价值？
对于一款免费移动游戏来说，开发人员早晚得计算用户的终生价值(LTV)，当然你也可以称之为客户终身价值(CLV)。在实际的计算中，其实是有许多的方法来计算LTV的。在这篇文章中，蝉大师将为大家介绍三种常见的计算方法，并就一些计算方法说出优缺点。
生命周期价值(LTV)是预测玩家在第一天到最后一天在游戏中产生的利润。
计算LTV方法之一
这里有一个非常简单的方法，便是按照不同时期的整个游戏的收入，除以同一时期的总用户数，公式如下图：
优点：计算速度超快的，甚至有时候你不用计算器，都能口算出来。
缺点：在这种方法中，对于每个用户段难以计算LTV，需要事先知道该段的大小和用户从该段带来的金额。
计算LTV方法之二
如果我们知道用户平均在应用程序中花费的天数，并且了解每天平均的消费金额，那么，我们就可以估算出他能为应用带来的总价值。而这个价值也就是我们说的LTV。这种计算LTV的公式如下：
这时候可能大家会问了，我该如何计算ARPU呢?这里蝉大师啰嗦一句，ARPU的计算方法如下：
ARPU (ARPU ARPDAU )计算公式是，每日收入除以DAU。
优点：此公式非常的简单，甚至很容易就计算出ARPU。而且如果你有兴趣，可以每天计算LTV，可以单独为每个用户段计算LTV
计算LTV方法之三
这种方法来自一位网友的文章，它的计算公式和LTV方法二的公式一样。
但在实际计算过程中它会更复杂，同样的得出的结果也将更准确一些。(下图为用户保留趋势图)
根据已知值(例如1，7和28天)，我们需要构建保留率的曲线。 这时候我们会用到另一个方程式：
其中t - 是第一次访问的天数，F(t) - 未来保留方程，以及A，B和C--模型系数。
将已知的保留值(不管有多少)代入方程中，并获得系数A，B和C的方程组。
计算F(t)的实际值和建模值之间的偏差的平方差的和。
找到最小化累积偏差的A，B和C的值。 例如，使用MS Excel中的“Solver”工具非常简单。
在方程中用A，B，C的取代值代替，得到该函数，可用于根据需要评估多次的保留。
此外，您仍然可以选择复杂或简单的方法。
复杂的方法是找到保留函数的积分：
简单的方法在于，根据寿命值将保留曲线划分成段。 例如：一天后离开的用户，通过保留表计算与之相关的用户百分比(段权重)，然后计
腾讯《天涯明月刀》手游和网易《一梦江湖》哪家会赢得市场？
这俩游戏确实有一些追随者，但是哪个都不可能占有大部分市场。国内手游已经臭街了，除了竞技类游戏会一直占有最大市场外，其他氪金类网络手游大部分人最多是体验下，都属于小众吧。