随着手游市场的增长，开发商数量和手游数量都迅速飙升，使得新游戏获得曝光率越来越难，开发商成本水涨船高。不过，虽然用户购买可以获得更多的玩家，带来更多的收入机会，但同时必须考虑的是用户LTV，如果投入的购买成本大于LTV，那就意味着开发商会亏损，游戏业务就会出现危机。不过，LTV其实并没有看上去的那么简单。
运用LTV关注产品的成本与利润
LTV在游戏数据分析中用于衡量一个新玩家的价值。LTV经常被与新玩家导入成本CP*进行比较。一般情况下，会假定一个用户的生命周期为三个月，也就是180天。玩家导入成本CP*一般有一下几种情况：CPI(每安装成本)、CPC(每点击成本)、CPA(每激活成本)。一般认为，当用户的LTV大于CPI成本时，这样的渠道投放才有价值。
eCPI(有效安装成本)是指所有用户获取成本除以获取用户数量，采用明智的用户获取策略有助于降低这一成本。大致来看，如果你的eCPI低于ARPU值，那么游戏就有望实现盈利，但在实际上，LTV必须大于eCPM才算是一次会盈利的市场活动。
使用这个指标是因为它能更有效的计算单个用户的获取成本，并衡量用户获取活动的有效性。
全面看待LTV
构建LTV对很多人来说是一个很大的挑战，部分原因归结于游戏开发商只看到了LTV的部分构成因素。许多业界知名的游戏公司正在多方衡量投入预算的价值。
游戏开发者为何如此看重LTV?这其中原因很多。LTV是衡量和预测每位用户对游戏产生价值的关键指标，游戏开发者可通过这些数据决定后期对游戏的投入。计算用户终生价值的方式数不胜数，对于游戏开发者来说这是一个非常复杂的历程。
游戏开发者需要周全的考虑到所有影响LTV的因素。这其中包括应用内购买(IAPs),每位用户的广告收益甚至是玩家推荐。这其中的原因绝非你想象的那么简单。当你在LTV的大背景下考虑广告收益时，你将能够通过高CPI(Cost per installation)更早变现。
如果你有很多款游戏，交叉推广是能够推动玩家参与到多个游戏的最行之有效的方式，它同时还能提高品牌的知名度。交叉推广是一种降低UA成本和增加玩家LTV的有效方式。
不同阶段计算LTV的方法
设计阶段的“原始”LTV计算：游戏发布之前是没有真实数据的，只要一些假设数据即可。因此，你需要使用“原始”的计算方法，即简单地将ARPDAU乘以单个用户的预期生命时间即可。
试运营阶段需要建造用户留存模型：在试运营阶段，你需要一个不同的方式。此阶段的情况已经变了，因为你已经有了关于游戏留存率和付费情况的数据。具体需要ARPDAU和至少下列的留存率数据：次日、7日、14日和30日。建造留存率模型是一个复杂的数学测试，它需要用到统计回归、对数函数和积分运算。
市场推广阶段的细分LTV计算：当你的游戏准备问世时，你将会对于终身价值的计算有新的需求。此阶段与广告投放和用户获取有关，目标就是让LTV高于CPI。但并不是所有用户都要满足这个条件，只要找到某些指定的细分用户满足即可。当你找到这些细分，就可以“有的放矢”地加大投放力度。之前的LTV计算方法都是基于一个全新产品的假设，历史数据是有限的。当来到市场投放的阶段，产品数据应该在其中一个细分群体积累了6个月(一般指自然量)。基于现有细分群体的数据，就可以预估新的细分的LTV值。这个对于新用户的计算方法需要对比前7天的新用户和现存用户基础，然后将同样的比率应用于现有的LTV。
高级LTV细分计算：假设有180天的数据，而这有时候是不可能的。这时从现有细分的90天数据来建立现有细分的180天LTV模型，然后利用相同的比率方法来计算新细分的LTV。这个计算方法的数据来自现有细分(如自然流量)来调整最初90天的模型，并利用模型功能来预估第90天到第180天的生命值。
小结：
您可以通过不同的方式对市场活动的数据进行构建、测试和追踪。数据分析可谓是迈向成功的关键一步。通过数据来评估您的创意、利润率以及用户终身价值。一旦您正确的使用了数据，您的成功将指日可待。
