为新项目构建留存模型并计算LTV

首先，让我们理解为什么LTV预测是必要的。它可以帮助您大致估算与您的烧钱率相匹配的收入金额，并将其与吸引玩家的成本进行比较。当项目发布后获得真实数据时，此模型将被另一个更准确的模型取代。

所有计算将使用Google表格完成。在本文结束时，您将得到一个LTV值，可以用于进一步的估算。

从学习如何构建玩家的回报预测开始

假设我们正在开发一款策略游戏。为了估算这种类型游戏的留存率，我们可以参考几年前发布的GameAnalytics报告，标题为《2019年上半年移动游戏行业分析——GameAnalytics》

需要注意的是，这些数字是非常平均的，会根据平台、流量类型和国家的不同而有所差异。

现在，我们需要获得一个函数来描述留存率在特定日期的逐渐下降。

简单方法

1. 选择所有数据制作图表，为了保持平滑，使用散点图类型。

2. 双击图表，进入自定义选项卡和系列部分

3. 要添加幂级数方程作为趋势线，请在图表上勾选“趋势线”复选框。然后，选择“幂级数”作为要使用的方程类型。最后，勾选“使用方程作为标签”框，将方程添加到图表中。

我们使用幂级数，因为