Como analisar LTV e conectividade em iGaming

1) Por que uma análise de linha em iGaming

iGaming é uma vertical «longa», os jogadores não pagam apenas uma série de depósitos. A abordagem de linha responde a duas questões principais:

1. se a compra valeu a pena (quando e por quê), 2. Qual é a futura cauda de receita (quanto mais ganharemos com este grupo).

Sem cômodos você confunde sazonalidade, bónus e efeitos de choque com a qualidade real do tráfego.

2) Definições de base (por folha)

A linha é um grupo de usuários combinados pela data do evento-chave (muitas vezes clique/se/FTD).

GGR (Gross Gaming Revenue) - apostas - ganhos.

NGR (Net Gaming Revenue) - GGR menos bónus/jackpots/comissões de provedores de jogos/pagamentos, gaming duty, chargeback/refund.

ARPU _ Dn - receita média por jogador até o dia N (normalmente NGR).

Cum _ ARPU _ Dn - ARPU cumulativo para o dia n.

LTV - receita total descontada por jogador além do horizonte T (ou infinito).

Payback é o mínimo n em que Cum _ ARPU _ Dn ≥ CAC/CPA.

Retence _ Dn é a parte da banda ativa por dia n (login/taxa/depósito).

2nd-dep rate é a proporção de jogadores FTD que fizeram o segundo depósito no período.

💡 Em decisões financeiras, use a NGR, e não a GGR: só assim, o ROY/Payback reflete a realidade.

3) Onde cortar «dia zero»: seleção do eixo da linha

Conorte de Clique - precisa de otimização de mídia e atribuição.

Our Coorte - precisa de produto/CRM para ativar e KYC.

Coorte FTD (recomendado para P & L/ROY) - mais precisamente vinculando CAC e cauda de dinheiro.

Pode segurar os três, mas tome decisões financeiras sobre o grupo FTD.

4) Modelo de dados: quais eventos e quantias armazenar

Eventos (mínimo): 'Registation', 'kyc _ approved', 'deposit _ sucess\amount, currency, is _ ftd a.',' withdawal ',' refund ',' chargeback ', eventos de jogo para a GGR (se disponível).

Атрибуты: `click_id`, `utm_`, `geo`, `device/os`, `payment_method`, `brand`, `offer`.

Tempo: guarde em UTC; nas vitrines dos relatórios, o local do projeto.

Dinheiro: guarde na moeda da transação e na «moeda do relatório» (taxa de câmbio na data do evento).

NGR no dia t:


NGR_t = GGR_t
− BonusCost_t
− ProviderFee_t
− PaymentFee_t
− GamingDuty_t
− Chargeback_t

5) Quadros de métricas básicas

5. 1. Monetização

ARPU_Dn = (Σ NGR[0..n]) / FTD

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

Deposit per Payer _ Dn, Avg _ Deposit _ Size _ Dn - útil para cortes VIP.

5. 2. Comportamento/qualidade

Retenção _ D1/D7/D30/D90

2nd-dep rate, 3rd-dep rate

Cashout rate, Chargeback rate

KYC pass-rate, FTD lag (рег→FTD)

5. 3. Economia de compras

CPA (ou CAC) = Spend/FTD

Payback - o dia em que Cum _ ARPU ≥ CPA
ROAS_Dn = (Σ NGR[0..n]) / Spend; ROI_Dn = (Σ NGR − Spend − Direct Opex) / Spend

6) Vitrines e relatórios: o que construir em BI

Tabelas de fato:

`fact_events` (event-level: user, ts, type, amount, currency)
'fact _ spend' (canal/dia/geo/crediário)
'fx _ rates' (cursos)

Medidas:

`dim_user`, `dim_utm`, `dim_geo`, `dim_device`, `dim_brand/offer`

Vitrines-chave:

1. cohort_ftd_daily — FTD-когорты: `cohort_date`, `users_ftd`, `NGR_d`, `deposits_d`, `retention_d`, `2nd_dep_d`.

2. cohort _ cum - métricas cumulativas para o dia n: 'cum _ ARPU _ Dn', 'cum _ ROAS _ Dn', 'payback _ day'.

3. channel_cohort — связка с UTM: `source/medium/campaign/content`.

Mapas térmicos: Cum _ ARPU em filas (cômodos) e colunas (dia 1.. 90).

7) Fórmulas e mini-exemplo

Originais (por mês no canal X, no canal FTD D0):

FTD = 1 000; Spend = 50 000; к D30: ΣNGR = 94 200.

CPA = 50 000 / 1 000 = 50

ARPU_D30 = 94 200 / 1 000 = 94. 2

Cum_ARPU_D30 ≥ CPA? Sim, o retorno já foi feito.

Uma avaliação rude do Payback, uma mediana. ARPU ≈ 94. 2 / 30 = 3. 14 → 50 / 3. 14 ≈ D16

(mais precisamente pela curva cumulativa ARPU dia-dia).

2nd-dep rate _ D30 = 32% (por exemplo) é um sinal de qualidade e futuro da cauda.

8) Previsão de LTV: como avaliar «cauda longa»

8. 1. Extrapolação simples (operacional)

Construa a contribuição diária da ARPU após D30 (D31.. D120) em cômodos históricos de geo/fontes/marcas semelhantes.

Aplique o desenho animado: 'LTV _ D120 ≈ Cum _ ARPU _ D30 x k', onde 'k' é da história (por exemplo, 1. 35 para um produto específico geo/produto).

8. 2. Modelos paramétricos (quando há muitos dados)

BG/NBD (novas «compras» = depósitos) → previsão de frequência.

A Gama-Gama (soma monetária) → a previsão do valor médio do depósito/NGR para o pagante ativo.

Modelos misturados com segmentação VIP/massa (lógica-normal/gama por soma).

8. 3. Desconto

'LTV = \t = 0.. T..

9) Segmentos que «fazem o tempo»

GEO (impostos/pagamentos/moeda)

Device/OS (iOS vs Android)
Métodos de pagamento (fee e quantias permitidas)
Crediário/ângulo/land (diferentes expectativas → profundidade diferente)

camadas VIP (P95/P99 por NGR, por exemplo) - mantenha-as separadas, que «puxam» a cauda e fazem barulho médio.

10) Diagnóstico de qualidade por cômodos

O CR (click→reg) é normal, mas o CR (reg→FTD) é fraco → problema de pagamento/pagamento.

Alta FTD, mas 2nd-dep rate baixo → bónus-hunter, fraco retensivo.

Bom Cum _ ARPU _ D7, além do platô → não há mecânico CRM (missão, promo, offs segmentados).

Chargeback/refund sobe → antifrode/fontes pagadoras, canais cinzentos.

11) Erros frequentes (e como evitar)

1. Contar pela GGR → supreende sistematicamente ARPU/LTV. → Sempre pela NGR.

2. Mistura de temporizão/moedas → flutuam D0/D1/Payback. → Guarde UTC + moeda do relatório.

3. Um click para P&L → faz barulho na atribuição. → Use FTD para pagar.

4. Soluções em pequenas amostras mascaram a dispersão. Introduza liminares ( -50 ou -500 cliques/ligamento; para LTV - ≥200 FTD/corte).

5. Sem chargeback/refund, uma cauda exagerada.

6. A temperatura média do hospital esconde os efeitos VIP/criativo.

7. Ignore 2nd-dep → valide a qualidade da linha até aumentar as taxas/cap.

12) Mini-hyde de visualização

Heatmap Cum _ ARPU - mostra a inclinação da cauda.

As curvas D1 D90 são por login e depósito (duas curvas).

Водопад NGR: GGR → −Bonus → −ProviderFee → −PaymentFee → −Duty → −Chargeback.

Os pontos Payback são uma linha de CPA sem perdas.

VIP Pareto - 20/80 (ou 10/90): NGR parte do top x% dos jogadores.

13) Controle de qualidade de dados

Servidor de evento (depósitos/conclusões), idempotency por 'event _ id'.

Alerts: atraso no pós-bek> 15 min, quebra «operator↔DWH», número de eventos sem «click _ id».

Acerto de quantias (NGR) entre fontes uma vez por semana; O logotipo de eventos rejeitados/ajustados.

14) Folha de cheque de implementação de LTV de linha

Dados e eventos

Cadeia S2S: 'reg/KYC/FTD/2nd _ dep/refund/chargeback' (UTC, moeda)
A fórmula NGR foi acordada (o que está ou não incluído)
As moedas são convertidas de acordo com a data do evento; armazenado «moeda do relatório»
Витрины `cohort_ftd_daily`, `cohort_cum`, `channel_cohort`

Métricas e relatórios

Cum_ARPU D1/D7/D30/D90, Retention, 2nd-dep rate
Payback vs CPA; ROAS/ROI
cortes VIP (P95/P99), métodos de pagamento, device/geo

Processos

Limiar de estatísticas e regras de desativação/indexação de taxas
Retro semanal: top/anti-ligamentos, transferência de insights
Acerto «operator↔DWH», registro de incidentes

15) Plano 30-60-90

0-30 dias - Esqueleto e higiene

Descrever a fórmula NGR, incluir S2S sobre eventos-chave.

Montar as vitrines básicas (eixo FTD) e Cum _ ARPU D1/D7/D30.

Ajustar alertas de atrasos/divergências; trazer moedas/TZ.

31-60 dias - Profundidade e qualidade

Adicionar 2nd-dep, Retenção, chargeback/refund aos relatórios.

Introduza o limiar Payback e as regras de indexação de taxas de qualidade do cômodo.

Segmentação: geo/device/payment/VIP; Relatório de criatividade/lendas.

61-90 dias - Previsão e gestão

Piloto BG/NBD + Gama-Gama ou coeficiente histórico «cauda».

Um plano-facto sobre LTV e Payback; cenários «o quê» por SRA/bónus-osso.

A normalização de playbooks: lançamentos, forró, escalação de anomalias.

16) Resultado

Análise de linha e LTV no iGaming são um sistema: eixo correto (melhor que o FTD), receita justa por NGR, disciplina de eventos e moedas/timeson, curvas cumulativas e controle de qualidade (2nd-dep, Retenção, chargeback). Adicione a previsão de cauda (modelos ou coeficientes históricos), liminares estatísticos e processos de indexação de taxas - e as decisões orçamentárias serão rápidas, reprodutivas e rentáveis.