Как казино оценивают LTV и ROI игроков

Введение: зачем знать LTV и ROI

В iGaming LTV (Lifetime Value) игрока отвечает на вопрос «сколько чистой ценности приносит пользователь за весь жизненный цикл», а ROI показывает «насколько окупились маркетинговые инвестиции в его привлечение». Правильная оценка LTV/ROI управляет бюджетами перформанса, бонусной политикой, лимитами выплат, а также приоритизацией VIP и программ удержания — при соблюдении Responsible Gaming.

Базовые определения и формулы

Доходные базы

GGR (Gross Gaming Revenue) = Ставки − Выигрыши.

NGR (Net Gaming Revenue) = GGR − бонусы − джекпот-взносы − комиссии провайдеров.

Net Revenue (оператора) = NGR − платёжные комиссии − аффилиат/медиа-комиссии − фрод/чарджбэки.

LTV (исторический и предиктивный)

Historical LTV (на дату t): сумма фактической Net Revenue по игроку от регистрации до t.

Predictive LTV (T-дневный горизонт): ожидаемая Net Revenue за период T с дисконтированием:

LTV_T = Σ_{d=1..T} E[NetRev_d] / (1 + r)^{d/30}, где r — месячная ставка дисконтирования риска.

ROI и Payback

CAC (Customer Acquisition Cost): все затраты на привлечение игрока (медиа, креативы, агентские, бонусы-за-регу, трекинг).

ROI_T = (LTV_T − CAC) / CAC.

Payback Period: минимальный t, при котором кумулятивная Net Revenue ≥ CAC.

Данные и модель учёта: что складывать в LTV

Доход: депозиты → ставки → GGR → NGR (с учётом провайдерских/джекпот-отчислений).

Снижения:

бонусы и фриспины (по справедливой стоимости, breakage отражается позже);
платёжные комиссии (MDR, фикс за транзакцию, FX-маржа);
аффилиат/стриминг (CPA, RevShare, Hybrid по атрибутированным игрокам);
фрод/чарджбэки/chargeback-fee;
операционные скидки (выплаты по персональным офферам).

Не путать: оборот депозитов ≠ доход. В LTV входит Net Revenue, а не кэш-флоу.

Кохортный подход

Считаем LTV по когорте (месяц регистрации × канал × ГЕО × бренд × вертикаль).

Ключевые кривые:

Retention D1/D7/D30/D90/D180/D365 (доля активных игроков);
ARPPU/ARPDAU по неделям жизни;
Ставки/сеансы/часы как поведенческие прокси.
Кохорты нужны, чтобы видеть влияние сезонности, регуляторики и изменений бонус-политики.

Модели прогнозирования LTV

1. Кривые удержания + средний чек

E[NetRev_d] = P(active_d) × E[NetRev	active, d].
P(active_d) берём из survival-модели (Weibull/Log-logistic), чек — из историки/GLM.

2. Markov/Survival

Состояния: «новый», «активный», «дремлющий», «реактивированный», «ушёл».

Матрица переходов даёт вероятность активности на d-й день и вероятность реактивации.

3. ML-подход (GBM/LightGBM/NN)

Фичи: первые 72 часа (депозиты, сессии, игры, устройство, часовой пояс, платежный путь, реакция на бонус), а также сигналы риска (RG).

Таргет: Net Revenue за горизонт 90/180/365 дней с лог-трансформом.

Регулярная переобучаемость и сдвиговые тесты обязательны.

4. VIP-модели

Предсказываем вероятность входа в VIP-сегмент и размер будущего нетто-дохода; добавляем human-in-the-loop (VIP-менеджеры) и ограничения RG.

Что критично корректировать в LTV

Бонусная экономика: считать по честной стоимости (EV) и учитывать отложенный breakage.

Платежи: blended MDR и cashout-fees зависят от APM/ГЕО (крипто/instant banking/карты).

Провайдерские комиссии: разные по вертикалям (live дороже RNG).

Налоги/леви на NGR: в «белых» ГЕО снижают маржу; учитывайте по когорте ГЕО.

Риск и дисконт: применяйте r > 0 для горизонтов >90 дней, особенно по новым каналам.

RG/AML ограничения: лимиты депозитов и самоисключения уменьшают ожидаемый LTV — это благо, а не «потеря»: так вы снижаете штрафные и репутационные риски.

Атрибуция и инкрементальность

Last click/first touch — удобны, но искажают ROI; для платных каналов используйте MMM/geo-лифт, A/B geo-holdouts, PSA-контроль.

Инкрементальный ROI: разница LTV между тестовой и контрольной группой / инкрементальные расходы.

Реактивация vs новый: не смешивайте — у них разные кривые окупаемости.

Пример расчёта (упрощённый)

Когорта июль-регистрации, ГЕО A, канал X (горизонт 180 дней).

P(active_d) по survival → 0.55 (D7), 0.38 (D30), 0.22 (D90), 0.15 (D180).

Средняя Net Revenue на активного: $3.2/день (D1–D7), далее убывающая до $0.7 к D180.

Интегрируя по дням и дисконтируя r=2%/мес, получаем LTV_180 ≈ $126.

CAC (канал X): $70 (медиа+креатив+трекеры+часть welcome-бонуса).

ROI_180 = (126 − 70)/70 = 0.8 (80%); Payback ≈ D112 (день, когда кумулятивный Net Revenue покрывает $70).

Для VIP-подсегмента (топ-5% вероятности VIP) LTV_180 ≈ $520 при CAC $140 → ROI = 271%, но с верхними лимитами RG.

Дашборды для операционного управления

1. LTV-Cohort View: по месяцам регистрации × канал × ГЕО × вертикаль; LTV_30/90/180, Payback, CAC, ROI.

2. Unit-Economics Live: approval rate, MDR, cashout T-time, доля бонусов в NGR, аффилиатная доля.

3. Retention/RG: кривые удержания, доля самоисключений, срабатывания триггеров RG, среднее время до лимита.

4. Attribution/Incrementality: результаты geo-holdouts, uplift по каналу/креативу.

5. VIP-панель: прогноз вероятности VIP, маржинальность после учёта персональных офферов и сервис-костов.

Практические правила и пороги

Цель по payback: 90–120 дней для массовых каналов; 180+ допустимо для высококачественных (brand/органика).

CAC-guardrails: CAC ≤ 0.6 × LTV_180 для платных каналов (с запасом на риск).

Бонус-CAP: доля бонусов ≤ 25–30% NGR когорты (зависит от рынка и вертикали).

Платежи: approval > 88%, blended MDR < 2.5%, cashout T-time < 12–24 ч.

Модели: переобучать каждые 2–4 недели, мониторить drift и калибровку.

Типичные ошибки

1. Считать LTV по депозитам, а не по Net Revenue.

2. Игнорировать налоги/леви и платёжные комиссии.

3. Смешивать реактивацию с первичным привлечением.

4. Опираться только на last-click без инкрементальности.

5. Не дисконтировать долгие горизонты.

6. Завышать LTV VIP из-за outlier-эффекта без усреднения по вероятности VIP.

7. Не учитывать RG-лимиты и самоисключения в прогнозе.

Чек-лист внедрения LTV/ROI контура

Единая схема данных: ставки/выигрыши → GGR → NGR → Net Revenue.
Кохорты по регистрации и источнику трафика; раздельный учёт реактиваций.
Survival/Markov + ML-скоринг раннего LTV (72 часа).
Полный учёт бонусов, MDR, аффилиатных выплат, фрода и налогов.
Дашборды по LTV_30/90/180, Payback, ROI, с алертами на отклонения.
Эксперименты на инкрементальность (geo-holdouts, PSA-контроль).
RG-ограничения встроены в таргетинг и офферы; отчёт по влиянию RG на LTV.
Процедуры переобучения моделей и контроль сдвига данных.

Оценка LTV и ROI в казино — это не «одна цифра», а живой контур: корректная база Net Revenue, кохортная аналитика, предиктивные модели и проверка инкрементальности. Когда LTV считается честно (с учётом бонусов, платежей, налогов и RG), он становится надёжным рулём для маркетинга, VIP-программ и продуктовой стратегии — и прямо конвертируется в устойчивую маржу и предсказуемый рост.