導
遊戲時代是以用戶為中心， 無論遊戲好與壞， 必須被下載、安裝、打開、反復打開••••••， 遊戲才會產生商業價值， 而對一款遊戲各個節點的記錄， 業界通用的衡量標準LTV(用戶終生價值)， 可以清晰的計算出您的ROI。 計算 LTV 的方法有許多種， 但無論您選擇哪種方法， 首先都要分別衡量以下幾個指標：
用戶LTV發展圖譜， 要想讓LTV值最大化， 右面的收入數值就要最大化， 左面的成本數值就要最小化。
AI——管道CPI中每一個I的流量品質評估
在投放中， 廣告主按照一個點擊或者一個安裝付費， 移動DSP平臺為了獲得更多的點擊， 就必須精准地找到目標受眾， 並通過不同的廣告形式， 刺激其去安裝， 而這背後就需要對目標人群進行深度精准挖掘， 發現流量資料隱藏著的價值， 流量管道品質的優劣在這發現過程中至關重要。 每個管道都有自己的CPI， 也正因為如此每個管道的用戶品質都不同，
假定安裝數相同的情況下， 優劣管道的流量-趨勢對比圖
在管道選擇方面， 為了能夠增加目標人群整體的LTV， 就要選擇品質優良的平臺， 做細節化的調研可能是更有效率的， 在單個活動、地區以及平臺方面進行研究， 比如重度遊戲選擇重度用戶管道，
A2——遊戲內持續行銷活動的價值衡量
提升留存、活躍將會提升LTV， 而要減少流失率， 您必須通過有效而低成本的持續行銷活動， 提升留存率、付費率， 而這樣的行銷活動何時做， 怎麼做就需要大資料的輔助。
遊戲內用戶破關走勢圖（僅用於本項內容說明， 不同使用者破關進度不同）
根據使用者的操作進程， 使用者的參與度、活躍率都可以得到清晰的感知， 而通過有效的持續行銷活動， 延長並且最大化用戶的生命價值是LTV計算中重要的變數因數。
BI——掌握遊戲內不同用戶的表現
不同的使用者在其的生命進程中， 在不同階段會有不同特徵的表現。 比如有的用戶一進入遊戲就可以能進行付費， 而有的用戶玩到一定熟悉度後才表現出爆發力；有些用戶，
不同遊戲處在不同時間、空間裡， 且不同的人群有不同的消費習慣等， 而如何將這些維度聯繫起來， 並綜合進行考慮？是提高LTV的關鍵。
複雜的使用者行為和特徵， 在大資料追蹤中會以資料點的形式做規律性的打點記錄， 並以資料分析的方式進行挖掘， 將使用者的行為模式（從A遊戲到B遊戲的遷移、在遊戲中付費點的特點??????）進行分層管理， 建立精密特徵關聯挖掘系統， 適時的推導出有針對性的刺激策略， 從而提高用戶遊戲內活動的價值。
B2——遊戲之間的用戶行為觀察
不同類別的遊戲有不同的需求，很多時候，它們可以互相支持。一個廣告主通常會運營多款遊戲，當通過大資料追蹤發現一款遊戲已經處於生命的後期時（通過再行銷，遊戲內更新已經無法回購），它的流量通過有效的刺激可以導給其他類別遊戲進行早期推廣。
大資料之下的使用者的遊戲屬性具有多樣與重合的特性，找到這些全部屬性，並啟動，將更多用戶遊戲時間導入到LTV之中，從而繼續增大用戶的LTV價值。而這樣的做法，提高了廣告主總盤的價值，實現整個產品線的LTV持續並最大化。
B3——遊戲外用戶的行為追蹤
在當代遊戲不是資訊孤島，多觸點的線上世界中，使用者會在不同設備上的不同活動間來回切換。遊戲行銷時需要掌握使用者行為的所有遊戲外活動的進程。這一資訊能夠顯著改變使用者的 LTV。
比如，一個用戶在現實生活中的需求可能是連續的，用戶要從酒店退房打車去候機，車上、候機這兩個時間段他有可能會打開遊戲，消耗時間，那麼如何在這兩個時間段讓用戶打開自己的遊戲、並持續玩起來？ 大資料通過分析使用者使用多APP的生活習慣，記錄有價值的資料，找出可啟動時段，進行有效推動拉活，提升遊戲的打開率。
總結：
總LTV=遊戲內的付費+遊戲之間的付費+遊戲外的付費-流量成本-持續行銷成本。LTV 與遊戲行銷的各個階段都具有相關性，流量品質、遊戲內的持續行銷、遊戲內的用戶行為、遊戲之間的用戶行為、遊戲外的用戶行為，每一個點都關乎全域。只有深度的用戶參與才具有可持續的商業價值，尤其是進入存量市場階段衡量好LTV才能計算出正確的ROI，完全掌握 LTV是廣告平臺、廣告主的必做功課。
徐柏怡Betty - BD Director
Mobile：+86 13621135227
E-mail：xubaiyi@bignox.com
李東旭 RICKY-BD Maneger
Mobile：+86 18061611941
E-mail：lidongxu@bignox.com
-END-
不同類別的遊戲有不同的需求，很多時候，它們可以互相支持。一個廣告主通常會運營多款遊戲，當通過大資料追蹤發現一款遊戲已經處於生命的後期時（通過再行銷，遊戲內更新已經無法回購），它的流量通過有效的刺激可以導給其他類別遊戲進行早期推廣。
大資料之下的使用者的遊戲屬性具有多樣與重合的特性，找到這些全部屬性，並啟動，將更多用戶遊戲時間導入到LTV之中，從而繼續增大用戶的LTV價值。而這樣的做法，提高了廣告主總盤的價值，實現整個產品線的LTV持續並最大化。
B3——遊戲外用戶的行為追蹤
在當代遊戲不是資訊孤島，多觸點的線上世界中，使用者會在不同設備上的不同活動間來回切換。遊戲行銷時需要掌握使用者行為的所有遊戲外活動的進程。這一資訊能夠顯著改變使用者的 LTV。
比如，一個用戶在現實生活中的需求可能是連續的，用戶要從酒店退房打車去候機，車上、候機這兩個時間段他有可能會打開遊戲，消耗時間，那麼如何在這兩個時間段讓用戶打開自己的遊戲、並持續玩起來？ 大資料通過分析使用者使用多APP的生活習慣，記錄有價值的資料，找出可啟動時段，進行有效推動拉活，提升遊戲的打開率。
總結：
總LTV=遊戲內的付費+遊戲之間的付費+遊戲外的付費-流量成本-持續行銷成本。LTV 與遊戲行銷的各個階段都具有相關性，流量品質、遊戲內的持續行銷、遊戲內的用戶行為、遊戲之間的用戶行為、遊戲外的用戶行為，每一個點都關乎全域。只有深度的用戶參與才具有可持續的商業價值，尤其是進入存量市場階段衡量好LTV才能計算出正確的ROI，完全掌握 LTV是廣告平臺、廣告主的必做功課。
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