토렌트 기어

IGaming에서 LTV 및 코호트를 분석하는 방법

1) iGaming에서 코호트 분석이 필요한 이유

iGaming은 "긴" 수직입니다. 플레이어는 한 번이 아니라 일련의 예금을 지불합니다. 코호트 접근 방식은 두 가지 주요 질문에 답변합니

1. 구매가 언제 그리고 무엇으로 인해 지불되었는지 여부, 2. 미래의 수익 꼬리는 무엇입니까 (이 코호트에서 얼마나 더 많은 수입을 올릴 것입니까).

코호트가 없으면 계절성, 보너스 및 충격 효과와 실제 트래픽 품질을 혼동합니다.

2) 기본 정의 (한 장에)

코호트-주요 이벤트 날짜별로 그룹화 된 사용자 그룹 (종종 클릭/reg/FTD).

GGR (Gross Gaming Revenue) -베팅-승리.

NGR (Net Gaming Revenue) -게임/결제 제공 업체의 GGR 마이너스 보너스/잭팟/커미션, 게임 의무, 요금 환불/환불.

ARPU _ Dn-플레이어 당 평균 수익 n (일반적으로 NGR).

Cum _ ARPU _ Dn = 일 n에서 누적 ARPU.

LTV-수평선 T (또는 무한) 를 통해 플레이어 당 총 수익 할인.

투자 회수 - CAC/CPA Cum _ ARPU _ Dn 이상의 최소 n.

Retention _ Dn-n에 활성화 된 코호트의 비율 (로그인/속도/예금).

2 차 요율-해당 기간 동안 두 번째 예금을 한 FTD 플레이어의 비율.

💡 재무 결정에서 GGR이 아닌 NGR을 사용하십시오. 이것이 ROI/Payback이 현실을 반영하는 유일한 방법입니다.

3) "일 제로" 를 잘라내는 곳: 코호트 축 선택

코호트를 클릭하십시오-미디어 최적화 및 속성이 필요합니다

Reg 코호트-활성화 및 KYC를 위해 제품/CRM이 필요합니다.

FTD 코호트 (P & L/ROI에 권장) -CAC 및 머니 테일을보다 정확하게 연결합니다.

세 가지 모두를 유지할 수 있지만 FTD 코호트에서 재정적 결정을 내릴 수 있습니다.

4) 데이터 모델: 저장할 이벤트 및 금액

이벤트 (최소): '등록', 'kyc _ 승인', '예금 _ 성공 {금액, 통화, _ ftd}', '철회', '환불', '차지 백', GGR 게임 이벤트 (사용 가능한 경우).

차이가 있습니다: '클릭 _ id', 'utm _', 'geo', '장치/os', 'payment _ method', 'brand', 'offer'.

시간: UTC에 매장; 보고서의 창에서 - 프로젝트의 로케일.

돈: 거래 통화와 "보고 통화" (이벤트 날짜의 환율) 에 보관하십시오.

날짜별 NGR t:


NGR _ t = GGR _ t
− BonusCost _ t
− ProviderFee _ t
− PaymentFee _ t
− GamingDuty _ t
− Chargeback _ t

5) 주요 코호트 지표

5. 1. 수익 창출

ARPU _ Dn = (얼마나 NGR [0.. n] )/FTD

ARPPU _ Dn = (人 NGR [0.. n] )/ActivePayers _ Dn

Payer _ Dn 당 예금, Avg _ Deposit _ Size _ Dn-VIP 슬라이스에 유용합니다.

5. 2. 행동/품질

Retention _ D1/D7/D30/D90 (로그인/속도/dep)

2 차 요율, 3 차 요율

캐쉬 아웃 속도, 차지 백 속도

KYC 패스 레이트, FTD 지연 (ре→ FTD)

5. 3. 경제 구매

CPA (또는 CAC) = 지출/FTD

회수-CPA Cum _ ARPU
ROAS _ Dn = (人 NGR [0.. n] )/지출; ROI _ Dn = (연속 NGR- 지출-직접 오펙스 )/지출

6) 쇼케이스 및 보고서: BI에서 구축해야 할 사항

실제 테이블:

'fact _ events' (이벤트 수준: 사용자, ts, 유형, 금액, 통화)
'fact _ dope' (채널/일/지리/크리에이티브)
'fx _ rates' (코스)

측정:

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

주요 매장:

1. cohort _ ftd _ daily-FTD-ко

2. cohort _ cum-n의 누적 메트릭: 'cum _ ARPU _ Dn', 'cum _ ROAS _ Dn', 'payback _ day'.

3. channel _ cohort-св자가 있습니다. UTM: '소스/중간/캠페인/내용'.

열지도: 행 (코호트) 및 열 (1 일차) 별 Cum _ ARPU 90).

7) 공식 및 미니 예

기준선 (월간 X- 채널, FTD- 코호트 D0):

FTD = 1 000; 지출 = 50 000; 필요한 경우, 다음과 같습니다.

CPA = 50 000/1 000 = 50

ARPU _ D30 = 94 200/1 000 = 94. 2

Cum _ ARPU _ D30 경우 CPA? 예 → 투자 회수는 이전에 달성되었습니다.

회수 거친 점수: 평균 일. ARPU 차량 94. 2 / 30 = 3. 14 → 50 / 3. 14 자리 D16

(보다 정확하게는 누적 ARPU 곡선에 따라 매일).

2 차 요율 _ D30 = 32% (예:) -품질과 미래의 꼬리 신호.

8) LTV 예측: 긴 꼬리를 평가하는 방법

8. 1. 간단한 외삽화 (작동)

유사한 지리/소스/브랜드의 역사적 코호트에 D30 (D31.. D120) 이후 매일 ARPU 기여도를 표시하십시오.

테일 멀티 플라이어: 'LTV _ D120 λCum _ ARPU _ D30 × k' 를 적용하십시오. 여기서 'k' 는 역사에서 온 것입니다 (예: 1). 특정 지리/제품의 경우 35).

8. 2. 파라 메트릭 모델 (데이터가 많은 경우)

BG/NBD (반복 된 "구매" = 예금) → 주파수 예측.

감마-감마 (금전적 금액) → 활성 지불 인의 예금/NGR의 평균 크기 예측.

VIP/질량 세분화가있는 혼합 모델 (로그-정규/감마 량).

8. 3. 할인

여기서 r은 월간 요율 (계획 파일의 경우 1-2 %/월) 인 'LTV = rich _ {t = 0.. T} (NGR _ t/Users _ FTD )/( 1 + r) {t/30}' 입니다.

9) '날씨를 만드는' 세그먼트

GEO (세금/지불/통화)

장치/OS (iOS vs Android)
결제 방법 (수수료 및 허용 금액)
창의적/각도/토지 (다른 기대 → 다른 깊이)

VIP 레이어 (예: NGR P95/P99) -꼬리를 "당기고" 중간에 소음을냅니다.

10) 코호트에 의한 품질 진단

일반적으로 높은 CR (클릭 → reg) 이지만 약한 CR (reg → FTD) → 온 보딩/결제 문제.

높은 FTD이지만 2 차 요금은 → 보너스 사냥꾼, 약한 보존.

좋은 Cum _ ARPU _ D7은 고원을 넘어서서 CRM 메커니즘 (미션, 프로모션, 세그먼트 오퍼) 이 없습니다.

차지/환불 서지 → 사기 방지/지불 소스, 회색 채널.

11) 일반적인 실수 (및 피하는 방법)

1. GGR → 가 ARPU/LTV를 체계적으로 과대 평가합니다. → 항상 NGR.

2. 통화 혼합 → 플로트 D0/D1/페이 백입니다. → UTC + 보고서 통화를 유지하십시오.

3. P&L → 시끄러운 속성을 클릭하여 코호트. → 돈을 위해 FTD를 사용하십시오.

4. 작은 샘플에 대한 솔루션 → 마스크 분산. → 임계 값을 입력하십시오 LTV의 경우 - 200 FTD/슬라이스 이상).

5. 요금 환불/환불 → 팽창 꼬리가 없습니다. → "음수" 이벤트를 포함합니다.

6. 평균 병원 온도 → VIP/창의적인 효과를 숨기십시오. → 세그먼트.

7. 속도/캡 증가 전에 2 차 dep → 코호트 품질을 무시하십시오.

12) 시각화에 대한 미니 가이드

Heatmap Cum _ ARPU (코호트 × 일) -꼬리의 기울기를 볼 수 있습니다.

보존 곡선 D1.. D90 - 로그인 및 예금 (2 개의 곡선).

게: GGR → - 보너스 → -ProviderFee → - PaymentFee → - Duty → -Chargeback.

채널의 회수 지점은 "손익분기 점 CPA" 라인입니다.

VIP Pareto-20/80 (또는 10/90): 플레이어의 상위 x% 에 대한 NGR의 점유율.

13) 데이터 품질 관리

서버 측 이벤트 (예금/출력), '이벤트 _ id' 에 의한 demempotency.

경고: 포스트 백 지연> 15 분, "연산자 DWH" 중단, '클릭 _ id' 없이 이벤트 공유.

일주일에 한 번 소스간에 양의 조정 (NGR); "거부/수정 된" 이벤트의 로그.

14) 코호트 LTV 구현 점검표

데이터 및 이벤트

S2S 체인: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC, 통화)
NGR 공식은 동의했다 (정확히 포함되지 않은 것)
통화는 이벤트 날짜별로 변환됩니다. "보고 통화" 가 저장됩니다
'cohort _ ftd _ daily', 'cohort _ cum', 'channel _ cohort'

메트릭 및 보고서

Cum _ ARPU D1/D7/D30/D90, 유지, 2 차 요금
코호트 vs CPA 별 회수; ROAS/ROI
VIP 슬라이스 (P95/P99), 결제 방법, 장치/지오

프로세스

통계 임계 값 및 비활성화/색인 지정 규칙
Retro Weekly: Top/Anti-Bundle, 내부자 이전
연산자 DWH 조정, 사건 로그

15) 30-60-90 계획

0-30 일-프레임과 위생

NGR 공식을 설명하고 주요 이벤트에 대한 S2S를 포함하십시오.

기준 코호트 쇼케이스 (FTD 축) 및 Cum _ ARPU D1/D7/D30을 수집하십시오.

지연/분산 경고 설정; 통화/TZ 제공.

31-60 일-깊이와 품질

보고서에 2 차, 유지, 요금 환급/환불을 추가하십시오.

코호트 품질 인덱싱을위한 페이 백 임계 값 및 규칙을 소개합니다.

세분화: 지리/장치/지불/VIP; 창의적/토지 보고서.

61-90 일-예측 및 관리

BG/NBD + 감마-감마 파일럿 또는 역사적 꼬리 비율.

LTV 및 회수 계획 실제; CPA/보너스 뼈 What-if 시나리오.

플레이 북의 표준화: 출시, 조정, 이상 확대.

16) 결론

iGaming의 코호트 분석 및 LTV는 올바른 축 (FTD보다 우수), 공정한 NGR 수익, 이벤트 및 통화 규율/시간대, 누적 곡선 및 품질 관리 (2 차, 유지, 청구) 시스템입니다. 테일 예측 (모델 또는 과거 비율), 통계 임계 값 및 속도 인덱싱 프로세스를 추가하면 예산 결정이 빠르고 재현 가능하며 수익성이 높아집니다.