Як аналізувати LTV і когортність в iGaming

1) Навіщо когортний аналіз в iGaming

iGaming - «довга» вертикаль: гравці платять не разово, а серією депозитів. Когортний підхід відповідає на два головних питання:

1. чи окупилася закупівля (коли і за рахунок чого), 2. який майбутній хвіст виручки (скільки ще заробимо на цій когорті).

Без когорт ви плутаєте сезонність, бонуси і шок-ефекти з реальною якістю трафіку.

2) Базові визначення (на одному аркуші)

Когорта - група користувачів, об'єднаних за датою ключової події (часто: клік/рег/FTD).

GGR (Gross Gaming Revenue) - ставки − виграші.

NGR (Net Gaming Revenue) - GGR мінус бонуси/джекпоти/комісії провайдерів ігор/платіжок, gaming duty, chargeback/refund.

ARPU_Dn - середня виручка на гравця до n-го дня (зазвичай по NGR).

Cum_ARPU_Dn - кумулятивний ARPU до дня n.

LTV - дисконтована сумарна виручка на гравця за горизонт T (або нескінченний).

Payback - мінімальний n, при якому Cum_ARPU_Dn ≥ CAC/CPA.

Retention_Dn - частка когорти, активна на день n (логін/ставка/депозит).

2nd-dep rate - частка FTD-гравців, які зробили другий депозит за період.

💡 У фінансових рішеннях використовуйте NGR, а не GGR: тільки так ROI/Payback відображають реальність.

3) Де відрізати «нульовий день»: вибір осі когорти

Клік-когорта - потрібна медіа-оптимізації та атрибуції.

Рег-когорта - потрібна продукту/CRM для активації і KYC.

FTD-когорта (рекомендовано для P & L/ROI) - точніше пов'язує CAC і грошовий хвіст.

Можна тримати всі три, але фінансові рішення приймайте по FTD-когорті.

4) Модель даних: які події та суми зберігати

Події (мінімум): 'registration','kyc _ approved','deposit _ success {amount, currency, is _ ftd}','withdrawal','refund','chargeback', ігрові події для GGR (якщо доступно).

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

Час: зберігайте в UTC; у вітринах звітів - локаль проекту.

Гроші: зберігайте у валюті транзакції та у «валюті звіту» (за курсом на дату події).

NGR по дню t:


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

5) Основні метрики когорт

5. 1. Монетизація

ARPU_Dn = (Σ NGR[0..n]) / FTD

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

Deposit per Payer_Dn, Avg_Deposit_Size_Dn - корисно для VIP-зрізів.

5. 2. Поведінка/якість

Retention_D1/D7/D30/D90 (логін/ставка/дэп)

2nd-dep rate, 3rd-dep rate

Cashout rate, Chargeback rate

KYC pass-rate, FTD lag (рег→FTD)

5. 3. Економіка закупівлі

CPA (або CAC) = Spend/FTD

Payback - день, коли Cum_ARPU ≥ CPA
ROAS_Dn = (Σ NGR[0..n]) / Spend; ROI_Dn = (Σ NGR − Spend − Direct Opex) / Spend

6) Вітрини і звіти: що побудувати в BI

Факт-таблиці:

`fact_events` (event-level: user, ts, type, amount, currency)
'fact _ spend'( канал/день/гео/креатив)
'fx _ rates'( курси)

Вимірювання:

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

Ключові вітрини:

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

2. cohort_cum - кумулятивні метрики на день n: `cum_ARPU_Dn`, `cum_ROAS_Dn`, `payback_day`.

3. channel_cohort - зв'язка з UTM: `source/medium/campaign/content`.

Теплові карти: Cum_ARPU по рядах (кохортах) і колонках (день 1.. 90).

7) Формули і міні-приклад

Вихідні (за місяць по каналу X, FTD-когорта D0):

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

CPA = 50 000 / 1 000 = 50

ARPU_D30 = 94 200 / 1 000 = 94. 2

Cum_ARPU_D30 ≥ CPA? Так → окупність досягнута раніше.

Груба оцінка Payback: Среднесут. ARPU ≈ 94. 2 / 30 = 3. 14 → 50 / 3. 14 ≈ D16

(точніше - по кумулятивній кривій ARPU день-за-днем).

2nd-dep rate_D30 = 32% (наприклад) - сигнал якості і майбутнього хвоста.

8) Прогноз LTV: Як оцінити «довгий хвіст»

8. 1. Проста екстраполяція (операційна)

Побудуйте добовий внесок ARPU після D30 (D31..D120) на історичних когортах схожих гео/джерел/брендів.

Застосуйте мультиплікатор хвоста: 'LTV _ D120 ≈ Cum_ARPU_D30 × k', де'k'з історії (наприклад, 1. 35 для конкретного гео/продукту).

8. 2. Параметричні моделі (коли даних багато)

BG/NBD (повторні «покупки» = депозити) → прогноз частоти.

Gamma-Gamma (монетарна сума) → прогноз середнього розміру депозиту/NGR на активного платить.

Змішані моделі з сегментацією VIP/маса (лог-нормаль/гамма за сумами).

8. 3. Дисконтування

'LTV = Σ_{t=0..T} (NGR_t/ Users_FTD )/( 1 + r) ^ {t/30}', де r - місячна ставка (1-2 %/міс для план-файлу).

9) Сегменти, які «роблять погоду»

ГЕО (податки/платіжки/валюта)

Device/OS (iOS vs Android)
Платіжні методи (fee і дозволені суми)
Креатив/кут/ленд (різні очікування → різна глибина)

VIP-шари (наприклад, P95/P99 по NGR) - тримайте їх окремо: вони «тягнуть» хвіст і шумлять середні.

10) Діагностика якості за когортами

Нормально високий CR (click→reg), але CR (reg→FTD) слабкий → проблема онбордингу/платежів.

Високий FTD, але 2nd-dep rate низький → бонус-хантери, слабкий ретеншн.

Хороший Cum_ARPU_D7, далі плато → немає CRM-механік (місії, промо, сегментовані оффери).

Chargeback/refund сплеск → антифрод/платіжні джерела, сірі канали.

11) Часті помилки (і як уникати)

1. Рахувати по GGR → системно завищуєте ARPU/LTV. → Завжди по NGR.

2. Змішування таймзон/валют → плавають D0/D1/Payback. → Зберігайте UTC + валюту звіту.

3. Когорта по кліку для P&L → шумить атрибуція. → Для грошей використовуйте FTD.

4. Рішення на малих вибірках → маскує дисперсію. → Вводьте пороги (≥30 -50 рег або ≥300 -500 кліків/зв'язку; для LTV - ≥200 FTD/зріз).

5. Без chargeback/refund → завищений хвіст. → Включайте «негативні» події.

6. Середня температура по лікарні → ховаються VIP/креатив-ефекти. → Сегментуйте.

7. Ігнор 2nd-dep → валідуйте якість когорти до підвищення ставок/кап.

12) Міні-гайд за візуалізаціями

Heatmap Cum_ARPU (кохорта × дні) - видно нахил хвоста.

Retention-криві D1..D90 - за логінами і за депозитами (дві криві).

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

Payback-точки по каналах - лінія «беззбиткового CPA».

VIP Pareto - 20/80 (або 10/90): частка NGR від топ-x% гравців.

13) Контроль якості даних

Сервер-сайд події (депозити/висновки), idempotency по'event _ id'.

Алерти: затримка постбеків> 15 хв, розрив «operator↔DWH», частка подій без'click _ id'.

Звірка сум (NGR) між джерелами раз на тиждень; лог «відхилених/скоригованих» подій.

14) Чек-лист впровадження когортного LTV

Дані та події

S2S-ланцюжок: `reg/KYC/FTD/2nd_dep/refund/chargeback` (UTC, валюта)
NGR-формула узгоджена (що саме входить/не входить)
Валюти конвертуються за датою події; зберігається «валюта звіту»
Витрины `cohort_ftd_daily`, `cohort_cum`, `channel_cohort`

Метрики та звіти

Cum_ARPU D1/D7/D30/D90, Retention, 2nd-dep rate
Payback по когорті vs CPA; ROAS/ROI
VIP-зрізи (P95/P99), платіжні методи, device/geo

Процеси

Поріг статистики та правила відключення/індексації ставок
Щотижневі ретро: топ/анти-зв'язки, перенесення інсайтів
Звірка «operator↔DWH», журнал інцидентів

15) 30-60-90 план

0-30 днів - Каркас і гігієна

Описати NGR-формулу, включити S2S по ключовим подіям.

Зібрати базові вітрини когорт (FTD-вісь) і Cum_ARPU D1/D7/D30.

Налаштувати алерти затримок/розбіжностей; привести валюти/TZ.

31-60 днів - Глибина і якість

Додати 2nd-dep, Retention, chargeback/refund у звіти.

Ввести Payback-поріг і правила індексації ставок за якістю когорти.

Сегментація: geo/device/payment/VIP; звіт за креативами/лендами.

61-90 днів - Прогноз і управління

Пілот BG/NBD + Gamma-Gamma або історичний «хвостовий» коефіцієнт.

План-факт по LTV і Payback; сценарії «що-якщо» по СРА/бонус-косту.

Стандартизація плейбуків: запусків, звірок, ескалації аномалій.

16) Підсумок

Когортний аналіз і LTV в iGaming - це система: правильна вісь (краще FTD), чесна виручка по NGR, дисципліна подій і валют/таймзон, кумулятивні криві і контроль якості (2nd-dep, Retention, chargeback). Додайте прогноз хвоста (моделі або історичні коефіцієнти), пороги статистики і процеси індексації ставок - і рішення по бюджетах стануть швидкими, відтворюваними і прибутковими.