IGaming में LTV और सहवास का विश्लेषण कैसे करें

1) iGaming में सहवास विश्लेषण क्यों

iGaming एक "लंबा" ऊर्ध्वाधर है: खिलाड़ी एक बार नहीं, बल्कि जमा की एक श्रृंखला का भुगतान करते हैं। Cohort दृष्टिकोण दो मुख्य सवालों के जवाब देता है:

1. क्या खरीद का भुगतान बंद (कब और क्या के कारण), 2। राजस्व की भविष्य की पूंछ क्या है (हम इस सहवास पर कितना अधिक कमाएंगे)।

सहकर्मियों के बिना, आप यातायात की वास्तविक गुणवत्ता के साथ मौसमी, बोनस और सदमे प्रभावों को भ्रमित करते हैं।

2) बुनियादी परिभाषाएँ (एक शीट पर)

Cohort - प्रमुख घटना तिथि (अक्सर: क्लिक/reg/FTD) द्वारा समूहीकृत उपयोगकर्ताओं का एक समूह।

जीजीआर (सकल गेमिंग राजस्व) - दांव - जीत।

एनजीआर (नेट गेमिंग रेवेन्यू) - जीजीआर माइनस बोनस/जैकपॉट/गेम/पेमेंट प्रदाताओं के कमीशन, गेमिंग ड्यूटी, चार्जबैक/रिफंड।
ARPU_Dn - दिन एन द्वारा प्रति खिलाड़ी औसत राजस्व (आमतौर पर एनजीआर द्वारा)।
Cum_ARPU_Dn = दिन में संचयी ARPU।
LTV - क्षितिज T (या अनंत) पर प्रति खिलाड़ी कुल राजस्व में छूट।
पेबैक - न्यूनतम n जिस पर CAC/CPA Cum_ARPU_Dn ≥।
Retention_Dn - दिन n (लॉगिन/दर/जमा) पर सक्रिय cohort का अनुपात।
2-डेप दर - एफटीडी खिलाड़ियों का अनुपात जिन्होंने अवधि के लिए दूसरा जमा किया।

💡 वित्तीय निर्णयों में, NGR का उपयोग करें, GGR नहीं: यह एकमात्र तरीका है ROI/Payback वास्तविकता को दर्शाता है।

3) जहां "दिन शून्य" को काटना है: कोहोर्ट अक्ष की पसंद

Cohort पर क्लिक करें - मीडिया अनुकूलन और विशेषता की आवश्यकता है।

Reg cohort - सक्रियण और KYC के लिए उत्पाद/CRM की आवश्यकता है।

FTD cohort (P & L/ROI के लिए अनुशंसित) - अधिक सटीक रूप से CAC और मनी टेल को जोड़ ता है।

आप तीनों को रख सकते हैं, लेकिन एफटीडी सहवास पर वित्तीय निर्णय ले सकते हैं।

4) डेटा मॉडल: क्या घटनाएं और मात्रा स्टोर करने के लिए

घटनाएँ (न्यूनतम): 'पंजीकरण', 'kyc _ अनुमोदित', 'जमा _ सफलता {राशि, मुद्रा, is _ ftd}', 'निकासी', 'वापसी', 'चार्जबैक', जीजीआर (यदि उपलब्ध हो) के लिए गेम इवेंट।

Атрибуты: 'क्लिक _ आईडी', 'utm _', 'जियो', 'डिवाइस/ओएस', 'पेमेंट _ मेथड', 'ब्रांड', 'ऑफर'।

समय: यूटीसी में स्टोर; रिपोर्टों की खिड़कियों में - परियोजना का स्थान।

धन: लेनदेन मुद्रा और "रिपोर्ट मुद्रा" (घटना की तारीख पर विनिमय दर पर) में रखें।

दिन के हिसाब से एनजीआर:

5) मुख्य सहवास मेट्रिक्स

5. 1. मुद्रीकरण

ARPU_Dn = (NGR [0.. n] )/FTD

ARPPU_Dn = (NGR [0.. n] )/ ActivePayers_Dn

वीआईपी स्लाइस के लिए जमा करें प्रति Payer_Dn, Avg_Deposit_Size_Dn - उपयोगी।

5. 2. व्यवहार/गुणवत्ता

Retention_D1/D7/D30/D90 (लॉगिन/रेट/डेप)

2nd-dep दर, 3rd-dep दर

कैशआउट दर, चार्जबैक दर

KYC पास-रेट, FTD लैग (рег→FTD)

5. 3. क्रय अर्थशास्त्र

सीपीए (या सीएसी) = खर्च/एफटीडी

पेबैक - दिन CPA Cum_ARPU ≥
ROAS_Dn = (NGR [0.. n] )/खर्च; ROI_Dn = (NGR − खर्च − डायरेक्ट ओपेक्स )/खर्च करें

6) शोकेस और रिपोर्ट: बीआई में क्या बनाना है

वास्तविक तालिकाएँ:

'fact _ events' (घटना-स्तर: उपयोगकर्ता, ts, प्रकार, राशि, मुद्रा)
'फैक्ट _ खर्च' (चैनल/दिन/भू/रचनात्मक)
'fx _ दरें' (पाठ्यक्रम)

माप:

'dim _ user', 'dim _ utm', 'dim _ geo', 'dim _ device', 'dim _ brand/offer'

मुख्य स्टोरफ्रंट:

1. cohort_ftd_daily - FTD- когорты: 'cohort _ date', 'user _ ftd', 'NGR _ d', 'डिपॉजिट _ d', 'retention _ d', '2nd _ dep _ d'।

2. cohort_cum - दिन n पर संचयी मैट्रिक्स: 'cum _ ARPU _ Dn', 'cum _ ROAS _ Dn', 'payback _ day'।

3. - UTM: 'स्रोत/मध्यम/अभियान/सामग्री'।

हीट मैप्स: Cum_ARPU पंक्तियों (cohorts) और स्तंभ (दिन 1। 90).

7) सूत्र और मिनी-उदाहरण

बेसलाइन (मासिक एक्स-चैनल, FTD-cohort D0):

एफटीडी = 1 000; खर्च = 50 000; к D30: NGR = 94 200।

सीपीए = 50 000/1 000 = 50

ARPU_D30 = 94 200/1 000 = 94। 2

Cum_ARPU_D30 ≥ सीपीए? हां - पेबैक पहले हासिल किया।

पेबैक रफ स्कोर: औसत दिन। ARPU ≈ 94। 2 / 30 = 3. 14 → 50 / 3. 14

(अधिक सटीक रूप से, संचयी ARPU वक्र दिन-प्रतिदिन के अनुसार)।

2nd-dep rate_D30 = 32% (उदाहरण के लिए) - गुणवत्ता और भविष्य की पूंछ का संकेत।

8) एलटीवी पूर्वानुमान: लंबी पूंछ को कैसे दर करें

8. 1. सरल एक्सट्रपलेशन (ऑपरेटिंग)

समान भू/स्रोतों/ब्रांडों के ऐतिहासिक सहकर्मियों पर D30 (D31..D120) के बाद दैनिक ARPU योगदान का प्लॉट करें।

पूंछ गुणक लागू करें: 'LTV _ × k', जहां 'k' इतिहास से है (उदाहरण के लिए, 1। एक विशिष्ट भू/उत्पाद के लिए 35)।

8. 2. पैरामीट्रिक मॉडल (जब बहुत सारा डेटा होता है)

बीजी/एनबीडी (दोहराया "खरीद" = जमा) → आवृत्ति पूर्वानुमान।

गामा-गामा (मौद्रिक राशि) - सक्रिय भुगतानकर्ता पर जमा/एनजीआर के औसत आकार का पूर्वानुमान।
वीआईपी/द्रव्यमान विभाजन के साथ मिश्रित मॉडल (मात्रा के अनुसार लॉग-नॉर्मल/गामा)।

8. 3. छूट

'LTV = Σ_{t=0..T} (NGR_t/ Users_FTD )/( 1 + r) ^ {t/30}', जहां r मासिक दर (योजना फ़ाइल के लिए 1-2 %/महीना) है।

9) खंड जो 'मौसम बनाते हैं'

GEO (कर/भुगतान/मुद्रा)

डिवाइस/ओएस (आईओएस बनाम एंड्रॉइड)
भुगतान के तरीके (शुल्क और अनुमत राशि)
रचनात्मक/कोण/भूमि (विभिन्न अपेक्षाएं - अलग गहराई)
वीआईपी परतें (उदाहरण के लिए, एनजीआर P95/P99) - उन्हें अलग रखें: वे पूंछ को "खींचते हैं" और बीच में शोर करते हैं।

10) कोहोर्ट द्वारा गुणवत्ता निदान

आम तौर पर उच्च सीआर (click→reg) लेकिन कमजोर सीआर (reg→FTD) → ऑनबोर्डिंग/भुगतान समस्या।

उच्च एफटीडी, लेकिन 2-डिप दर कम → बोनस शिकारी, कमजोर प्रतिधारण।

एक अच्छा , पठार से परे - कोई सीआरएम मैकेनिक (मिशन, प्रचार, खंडित प्रस्ताव) नहीं है।

चार्जबैक/रिफंड उछाल - एंटी-फ्रॉड/भुगतान स्रोत, ग्रे चैनल।

11) आम गलतियाँ (और कैसे बचना है)

1. GGR द्वारा पढ़ें → ARPU/LTV को व्यवस्थित रूप से कम करें। → हमेशा NGR द्वारा।

2. मिक्सिंग टाइमज़ोन/मुद्राएँ → फ्लोट D0/D1/Payback। → UTC + रिपोर्ट मुद्रा रखें।

3. P&L → शोर के लिए क्लिक करके Cohort। → पैसे के लिए, FTD का उपयोग करें।

4. छोटे नमूनों पर समाधान → मास्क विचरण। → थ्रेसहोल्ड दर्ज करें (≥30 -50 reg या ≥300 -500 क्लिक/बंडल; LTV के लिए - ≥200 FTD/स्लाइस)।

5. चार्जबैक/रिफंड के बिना - एक फुलाया पूंछ। "नकारात्मक" घटनाओं को शामिल करें।

6. औसत अस्पताल का तापमान - वीआईपी/रचनात्मक प्रभाव छिपाना। खंड।

7. दर/कैप वृद्धि से पहले 2nd-dep → मान्य cohort गुणवत्ता को अनदेखा करें।

12) दृश्यों के लिए मिनी-गाइड

हीटमैप Cum_ARPU (कोहॉर्ट × दिन) - आप पूंछ के झुकाव को देख सकते हैं।

अवधारण घटता है - लॉगिन और जमा द्वारा (दो घटता)।

एनजीआर: जीजीआर ।
चैनलों के साथ पेबैक पॉइंट "ब्रेक-ईवन सीपीए" लाइन हैं।
वीआईपी पारेटो - 20/80 (या 10/90): एनजीआर के शीर्ष एक्स% खिलाड़ियों का हिस्सा।

13) डेटा गुणवत्ता नियंत्रण

सर्वर-साइड इवेंट (डिपॉजिट/आउटपुट), 'इवेंट _ आईडी' द्वारा पहचान।

अलर्ट: पोस्टबैक> 15 मिनट की देरी, "ब्रेक", 'क्लिक _ आईडी' के बिना घटनाओं का हिस्सा।

सप्ताह में एक बार स्रोतों के बीच मात्रा (एनजीआर) का सामंजस्य; "अस्वीकृत/सही" घटनाओं का लॉग।

14) Cohort LTV कार्यान्वयन चेकलिस्ट

डेटा और घटनाएँ

श्रृंखला: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC, मुद्रा)
एनजीआर सूत्र सहमत (वास्तव में क्या है/शामिल नहीं है)
मुद्राएं घटना तिथि से परिवर्तित होती हैं; "रिपोर्ट मुद्रा" संग्रहीत है
'cohort _ ftd _ daily', 'cohort _ cum', 'channel _ cohort'

मेट्रिक्स और रिपोर्ट

Cum_ARPU D1/D7/D30/D90, प्रतिधारण, 2nd-dep दर
Cohort बनाम CPA द्वारा भुगतान; ROAS/ROI
वीआईपी स्लाइस (P95/P99), भुगतान के तरीके, उपकरण/भू

प्रक्रियाएँ

सांख्यिकी सीमा और अक्षम/अनुक्रमण दरों के लिए नियम
रेट्रो वीकली: टॉप/एंटी-बंडल, इनसाइडर ट्रांसफर
operator↔DWH सुलह, हादसा लॉग

15) 30-60-90 योजना

0-30 दिन - फ्रेम और स्वच्छता

एनजीआर सूत्र का वर्णन करें, प्रमुख घटनाओं पर S2S शामिल करें।

बेसलाइन कोहोर्ट शोकेस (FTD अक्ष) और Cum_ARPU D1/D7/D30 एकत्र करें।

विलंब/विचरण अलर्ट सेट करें; मुद्राएँ/TZ प्रदान करें।

31-60 दिन - गहराई और गुणवत्ता

रिपोर्ट में 2-डेप, रिटेंशन, चार्जबैक/रिफंड जोड़ें।

Cohort गुणवत्ता दरों के अनुक्रमण के लिए पेबैक सीमा और नियम पेश करें।

विभाजन: भू/उपकरण/भुगतान/वीआईपी; रचनात्मक/भूमि रिपोर्ट।

61-90 दिन - पूर्वानुमान और प्रबंधन

बीजी/एनबीडी + गामा-गामा पायलट या ऐतिहासिक पूंछ अनुपात।

एलटीवी और पेबैक के लिए योजना-वास्तविक; CPA/बोनस हड्डी क्या-अगर परिदृश्य।
प्लेबुक का मानकीकरण: लॉन्च, सामंजस्य, विसंगतियों का बढ़ ना।

16) नीचे की रेखा

IGaming में Cohort विश्लेषण और LTV एक प्रणाली है: सही अक्ष (FTD से बेहतर), निष्पक्ष NGR राजस्व, घटना और मुद्रा अनुशासन/समय क्षेत्र, संचयी घटता और गुणवत्ता नियंत्रण (2nd-dep, retententention, chargback)। पूंछ पूर्वानुमान (मॉडल या ऐतिहासिक अनुपात), सांख्यिकीय थ्रेसहोल्ड और दर अनुक्रमण प्रक्रियाएं जोड़ें - और बजट निर्णय तेज, प्रजनन योग्य और लाभदायक हो जाते हैं।