Cómo los casinos son evaluados por los jugadores LTV y ROI

Introducción: por qué saber LTV y ROI

En iGaming LTV (Lifetime Value), el jugador responde a la pregunta «cuánto valor neto trae el usuario durante todo el ciclo de vida», y el ROI muestra «cuánto ha pagado la inversión de marketing para atraerlo». La evaluación correcta de LTV/ROI administra los presupuestos de rendimiento, las políticas de bonificación, los límites de pago, así como la priorización de los programas de retención y VIP, siempre que se cumpla con Responsible Gaming.

Definiciones y fórmulas básicas

Bases de ingresos

GGR (Gross Gaming Revenue) = Apuestas − Ganancias.

NGR (Net Gaming Revenue) = GGR − bonificaciones − contribuciones al premio mayor − comisiones de proveedores.

Net Revenue (operador) = NGR − comisiones de pago − comisiones de afiliación/medios − frod/charjbacks.

LTV (histórico y predictivo)

Histórico LTV (en la fecha t): la cantidad real de Net Revenue por jugador desde el registro hasta t.

Predictive LTV (horizonte T-day): esperada Net Revenue para el período T con descuento:

LTV_T = Σ_{d=1..T} E [NetRev _ d ]/( 1 + r) ^ {d/30}, donde r es la tasa mensual de descuento de riesgo.

ROI и Payback

CAC (Customer Acquisition Cost): todos los costos de involucrar a un jugador (medios de comunicación, creativos, agentes, bonos-por-regu, seguimiento).

ROI_T = (LTV_T − CAC) / CAC.

Payback Period: t mínimo en el que Net Revenue acumulativo ≥ CAC.

Datos y modelo de contabilidad: qué sumar en LTV

Ingresos: Depósitos → tasas de → GGR → NGR (incluyendo las deducciones por proveedor/premio mayor).

Reducciones:

bonificaciones y giros gratis (en el valor razonable, breakage se refleja más adelante);
comisiones de pago (MDR, fix por transacción, margen FX);
afiliado/streaming (CPA, RevShare, Hybrid por jugadores atribuidos);
frod/charjbackee/chargeback-fee;
descuentos operativos (pagos por offer personal).

No confundir: el volumen de negocios de los depósitos ≠ los ingresos. LTV incluye Net Revenue, no caché flow.

Enfoque de cohorte

Contamos LTV por cohorte (mes de registro × canal × GEO × marca × vertical).

Curvas clave:

Retention D1/D7/D30/D90/D180/D365 (porcentaje de jugadores activos);
ARPPU/ARPDAU por semana de vida;
Apuestas/sesiones/horas como proxy de comportamiento.
Se necesitan cohortes para ver el impacto de la estacionalidad, la regulación y los cambios en las políticas de bonificación.

Modelos de predicción LTV

1. Curvas de retención + cheque medio

E[NetRev_d] = P(active_d) × E[NetRev	active, d].
P (active_d) tomamos del modelo survival (Weibull/Log-logistic), el cheque es del historiador/GLM.

2. Markov/Survival

Estados: «nuevo», «activo», «dormido», «reactivo», «desaparecido».

La matriz de transición da la probabilidad de actividad en el día d y la probabilidad de reactivación.

3. Enfoque ML (GBM/LightGBM/NN)

Fichas: primeras 72 horas (depósitos, sesiones, juegos, dispositivo, zona horaria, ruta de pago, respuesta al bono), así como señales de riesgo (RG).

Objetivo: Net Revenue en un horizonte de 90/180/365 días con transformación de registro.

La readaptación regular y las pruebas de cizallamiento son obligatorias.

4. Modelos VIP

Predecimos la probabilidad de entrar en el segmento VIP y el tamaño de los ingresos netos futuros; agregamos los managers humanos-in-the-loop (VIP) y las restricciones de RG.

Qué es crítico ajustar en LTV

Economía de bonificación: contar a un valor honesto (EV) y tener en cuenta el breakage diferido.

Pagos: blended MDR y cashout-fees dependen de ARM/GEO (crypto/instant banking/card).

Comisiones de proveedor: diferentes verticales (en vivo más caro que RNG).

Impuestos/levas sobre NGR: en «blanco», las GEO reducen los márgenes; tenga en cuenta la cohorte de GEO.

Riesgo y descuento: aplicar r> 0 para horizontes> 90 días, especialmente a través de nuevos canales.

Restricciones RG/AML: los límites de depósito y auto-exclusión reducen el LTV esperado es un bien, no una «pérdida»: así se reducen los riesgos penalizadores y reputacionales.

Atribución e incrementalidad

Last click/first touch: son cómodos pero distorsionan el ROI; para canales de pago, use MMM/geo-ascensor, A/B geo-holdouts, control PSA.

ROI incremental: diferencia de LTV entre el grupo de prueba y control/gasto incremental.

La reactivación vs es nueva: no mezclar - tienen diferentes curvas de retorno.

Ejemplo de cálculo (simplificado)

Cohorte julio-registro, GEO A, canal X (horizonte 180 días).

P(active_d) по survival → 0. 55 (D7), 0. 38 (D30), 0. 22 (D90), 0. 15 (D180).

Media Net Revenue en activo: $3. 2/día (D1-D7), descendiendo a $0. 7 a D180.

Integrando por días y descontando r = 2 %/mes, obtenemos LTV_180 ≈ $126.

CAC (canal X): $70 (media + creativa + rastreadores + parte del bono de bienvenida).

ROI_180 = (126 − 70)/70 = 0. 8 (80%); Payback ≈ D112 (el día en que la Net Revenue acumulada cubre $70).

Para el subsegento VIP (5% de probabilidad VIP superior) LTV_180 ≈ $520 con CAC $140 → ROI = 271%, pero con los límites superiores de RG.

Dashboards para la gestión operativa

1. Vista LTV-Cohort: por meses de registro × canal × GEO × vertical; LTV_30/90/180, Payback, CAC, ROI.

2. Unit-Economics Live: approval rate, MDR, cashout T-time, bonus share en NGR, afiliación share.

3. Retention/RG: curvas de retención, proporción de autoexclusiones, activación de disparadores RG, tiempo medio hasta el límite.

4. Attribution/Incrementality: resultados geo-holdouts, uplift por canal/creativo.

5. Panel VIP: predicción de probabilidad VIP, marginalidad después de tener en cuenta las oficinas personales y los huesos de servicio.

Normas y umbrales prácticos

Objetivo por payback: 90-120 días para canales masivos; 180 + permitido para de alta calidad (brand/orgánico).

CAC-guardrails: CAC ≤ 0. 6 × LTV_180 para canales de peaje (con margen de riesgo).

Bonus-CAP: la cuota de bonificación ≤ 25-30% NGR cohorte (depende del mercado y vertical).

Pagos: approval> 88%, blended MDR <2. 5%, cashout T-time < 12–24 ч.

Modelos: volver a entrenar cada 2-4 semanas, monitor drift y calibración.

Errores típicos

1. Contar LTV por depósitos, no por Net Revenue.

2. Ignorar impuestos/levas y comisiones de pago.

3. Mezclar la reactivación con la atracción primaria.

4. Apoyarse sólo en el último clic sin incrementalidad.

5. No descontar horizontes largos.

6. Inflar LTV VIP debido al efecto outlier sin promediar la probabilidad de VIP.

7. No tener en cuenta los límites de RG y las autoexclusiones en el pronóstico.

Lista de comprobación de la implementación del esquema LTV/ROI

Esquema único de datos: apuestas/ganancias → GGR → NGR → Net Revenue.
Cohortes de registro y fuente de tráfico; Contabilidad separada de las reactivaciones.
Survival/Markov + Puntuación ML del LTV temprano (72 horas).
Contabilidad completa de bonos, MDR, pagos de afiliación, frod e impuestos.
Dashboards por LTV_30/90/180, Payback, ROI, con alertas por desviaciones.
Experimentos de incrementalidad (geo-holdouts, control PSA).
Las restricciones de RG están integradas en los destinos y offers; informe sobre el impacto de RG en LTV.
Procedimientos de readiestramiento de modelos y control de cambios de datos.

La puntuación de LTV y ROI en el casino no es «un dígito», sino un circuito en vivo: la base correcta de Net Revenue, la analítica de cohortes, los modelos predictivos y la verificación de la incrementalidad. Cuando se considera que LTV es honesto (teniendo en cuenta bonificaciones, pagos, impuestos y RG), se convierte en un volante confiable para el marketing, los programas VIP y la estrategia de productos, y se convierte directamente en márgenes sostenibles y crecimiento predecible.