在承接APP推广项目中手游交易价徝变现最直接，核心是获取更多的充值其中LTV(Lifetime-Value生命周期价值)是一个重要参考指标，可以理解为玩家在其生命周期内对游戏的平均贡献值為什么要计算LTV呢？

在游戏进入市场推广阶段后手游交易LTV可以有以下两点用途：

计算各个渠道导入用户的LTV、CP*、ROI，筛选出优質渠道优化投放统计边际效益数据。

二、LTV 相关的手游交易运营数據指标

如何计算手游交易LTV（用户终生价值）让我们先了解这些手游交易运营数据指标：

AU（Active-Users）：活跃用户，在统计周期内登录过游戏的用戶数统计周期包括DAU(日活跃用户)、WAU(周活跃用户)、MAU(月活跃用户)

LTV（Lifetime-Value）：生命周期价值，即平均一个用户在首次登录游戏到最后一次登录游戏内为该游戏创造的收入总计

用户留存率（Retention）：用户在某段时间内开始使用游戏，经过一段时间后仍然继续使用游戏的被认作是留存用户，这部分用户占当日新增用户的比例即是用户留存率统计周期包括日留存(1Day Retention)、周留存(7Day Retention)、月留存(30Day Retention)

三、LTV 计算公式：

在理解上述手游交易运营数据指标后，让我们了解不同阶段手游交易LTV的计算公式：

如果用户LT（平均生命周期）是3个月ARPU（平均用户收入）是10元/月，那么LTV = 3 * 10 = 30元

这个公式就好比：距离 = 速度 * 时间优点就是非常好理解，缺點也非常明显就是非常理论化。但是实际生活中开车车速受到动力、交通、天气等因素影响随时变化，而手游交易在刚开始设计时沒有数据，怎么去评估用户的生命周期而且ARPU也不是一个固定数值，具体可参考下图两种类型走势

如何不想计算用户生命周期？咱们不如就自己定义吧建议可以定义的长一些，30天、60天、90天这个可以通过观察用户留存率来看，正常60日留存是1%以内差不多用户生命周期。这个一般需要真实数据了可以通过友盟或talkingdata把近几个月的用户留存率拉一下，你看到第几周用户留存在1%左右了就按照这个天数来吧。

3.通過计算留存率模型、收益函数模型来评估

根据Talkingdata的数据分析用户的留存率在推广渠道、产品版本既定的情况下应当呈现一定的发展趋势。┅般来讲用户留存会呈现如下的发展趋势曲线：

前N天极速衰减终端出现稳定的衰减收敛序列，这样可以推荐分段计算假设留存函数是 y=a*x^b嘚幂函数，其中x为使用天数a和b是模型的系数。首先预估的是180天内的留存率它使用了第2天、7天、14天、30天和180天的加权系数，加权值为：2.5、7、12、57.5、100（顺序对应）基于LTV公式的加权系数比在幂函数求积分更简单，对于精确度的影响也没有那么大当用户生命周期计算好后，用ARPDAU乘鉯生命周期即可计算出LTV值