ARPU

ARPU值 (每用户平均收入,Average Revenue Per User)

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什么是ARPU

  所谓ARPU就是每用户平均收入(ARPU-Average Revenue Per User)。

  ARPU注重的是一个时间段内运营商从每个用户所得到的利润。很明显,高端的用户越多,ARPU越高。在这个时间段,从运营商的运营情况来看,ARPU值高说明利润高,这段时间效益好。ARPU是给股东的,投资商不仅要看企业现在的赢利能力,更关注企业的发展能力。ARPU值高,则企业的目前利润值较高,发展前景好,有投资可行性。

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ARPU定义与计算方式分析

  ARPU这个概念在许多行业都有着广泛的应用,而在网络游戏这个新兴的产业里面,随着免费游戏的兴起,arpu日渐成为运营商都关注的元素。

  而arpu是什么呢?Average Revenue Per User,从字面意思来理解,为客户平均每月收益。但在网络游戏领域,其实大家各自讲的arpu是区别很大的,而原因正在于计算方式的不同。

  比如有人说“征途”arpu值人月过百 ,而看盛大的3季度财报,mmo的平均收入却只有51.6元,难道盛大的赢利能力只有盛大的一半么?

  传统的arpu值的计算方式是:

 销售月总收入收入

=arpu 单位(元/月)

月总平均在线

  而现在也更流行的是:

 月总收入

=arpu 单位(元/月)

月付费用户数

  而上市公司盛大的计算方式似乎:

 月总收入

=arpu 单位(元/月)

活跃用户数

  基本的思路是这样的三个,在一些公司有自己的算法,但大致来说,分子都是月总收入,而分母区别比较大,甚至有公司是采用 登陆 的机器数(为了去除多开的影响)。

  那么作为作者,推荐的计算方式是什么呢?

  我推荐

 月总收入

=arpu 单位(元/月)

月付费用户数

  这样的计算方式,原因有以下几点:

  首先,月总收入/月总平均在线=arpu 这样的计算方式基本上是点卡时代的游戏计算方式,比如盛大早期也采用,比如九城到目前为止,所谓的wow 270元上下的arpu,也就是这么计算出来的。不能适应新的环境下的变化,也不能揭示收入后的真实原因,从而为决策提供帮助。其次,不推崇 月总收入/活跃用户数 的计算方式,原因在于,活跃用户的定义比较模糊而难以界定,按照一些公司的惯例,活跃用户的定义是三个月内有登陆的用户,或者又有公司定义是 三个月内有付费记录的用户,莫衷一是,不利于对比。而且也不能根据在线人数进行好的推导。

  下面就 月总收入/月付费用户数 这个计算方式来谈谈,arpu和accu(平均在线)之间,到底有什么关系,影响arpu的因素究竟有哪些,以及相应的运营策略。因为笔者比较了解mmo(大型游戏),所以以下牵涉到具体的经验数据,都是根据mmo谈的,休闲游戏的部分,希望了解的人补充:)

  一般来讲,在用户平均在线时长近似的情况下,日平均在线和月登陆用户是具有一定的经验关系的,即:

  月登陆用户数=日平均在线*变量a

  而月付费用户数=月登陆用户数*付费比例

  结合arpu=月总收入/月付费用户,则accu和arpu这两个数据之间的关系则可推算而出:

arpu=

总收入 
accu*变量a*付费比例

  做几个说明:

  所谓的这个变量a,是什么呢?月登陆用户/日平均在线,实际上是反映在线和登陆用户的一个比例,这个比例受平均在线时长影响比较大,在这里,我们给出一个经验值,就是从mmo来看,月登陆用户/日平均在线 这个a 大概在30-100 不等,一般我们可以取50 这个值。

  而所谓的付费比例是什么呢? 是 月付费用户数/月登陆用户数 ,这个比率应该说是相当小的,比大多数人知道的都还要少,一般的免费游戏的付费比例大概在3%-10%之间。很少有游戏能够超过10%。

  当然上面的都是比较经验的数据,大家都可以拿来和自己的项目做个心算,对比下,可能可以得出自己的一个经验数据。通常来讲,由这个方法计算出来的arpu值,大致在20-100元/月。

  由此,一个游戏(还是以mmo为例),平均1万人在线的规模,平均收入能够有多少,也就呼之欲出了,把几个变量取进去,大致在100万/月上下,浮动的范围非常大。

  最后谈下感想,同样是mmo,魔兽世界,平均在线1万人的话,大概月收入在270万/月 左右。所以普遍的谈,单单的论收入,还是纯点卡游戏更高,免费运营,或者说所谓的csp模式,首先是竞争手段,然后也是自保手段,如果现实情况允许某个游戏收点卡的话,大半的可能还是要收的,只是现状不允许。整体看来,所谓免费模式,还是反映了整个行业的平均利润率的降低,这也是竞争过度的产业的必然趋势。

  反过来,给大家留一个话题,如果你是免费游戏的运营者,那么你会如何去提高收入呢?提高在线,提高付费比例,提高arpu,都是其手段,那究竟哪个的敏感系数更高,什么方式最有效呢?

从程序员的视角,看计算机系统! 本书适用于那些想要写出更快、更可靠程序的程序员。通过掌握程序是如何映射到系统上,以及程序是如何执行的,读者能够更好的理解程序的行为为什么是这样的,以及效率低下是如何造成的。粗略来看,计算机系统包括处理器和存储器硬件、编译器、操作系统和网络互连环境。而通过程序员的视角,读者可以清晰地明白学习计算机系统的内部工作原理会对他们今后作为计算机科学研究者和工程师的工作有进一步的帮助。它还有助于为进一步学习计算机体系结构、操作系统、编译器和网络互连做好准备。 本书的主要论题包括:数据表示、C程序的机器级表示、处理器结构,程序优化、存储器层次结构、链接、异常控制流、虚拟存储器和存储器管理、系统级I/O、网络编程和并发编程。书中所覆盖的内容主要是这些方面是如何影响应用和系统程序员的。例如,在讲述数据表示时,本书说明了用来表示数字的表示方法是有限的,它能够近似地表示整数和实数,但是这种表示方法是有限制的,程序员必须了解。在讲述高速缓存时,本书讨论了矩阵代码中的循环变量的顺序是如何影响程序的性能的。在讨论网络互连时,本书描述了并发服务器如何能有效地处理来自多个客户端的请求。 本书基于Intel兼容(IA32)机器,在Unix或者相关的操作系统(例如,Linux)上执行C程序。虽然书中包括了一些帮助读者将Java转化成C的提示,但是还是要求读者对C或者C++有一定的了解。 您可以通过本书的Web网站www.csapp.cs.cmu.edu获得完整的资料,包括实验和作业,授课笔记和代码示例。 本书英文版久负盛名,被众多专业人士称为“最伟大的计算机教材”之一,著名的美国卡内基梅隆大学计算机科学系一直将本书作为教材使用,程序员眼中的透彻讲述计算机系统的扛鼎之作。作者Randal E. Bryant是卡耐基梅隆大学的计算机科学系主任,ACM和IEEE双院士(Fellow),其研究成果多次获得ACM和IEEE颁发的大奖。   本书共分十三章,分别介绍了信息的表示和处理、程序的机器级表示、处理器体系结构、存储器层次结构、静态和动态链接、虚拟存储器、系统级I/O、网络编程和并发编程等精彩内容。其目的是解释计算机系统的所有本质概念,并向读者展示这些概念是如何实际地影响应用程序的正确性、性能和实用性。与其他主要针对系统构造人员的系统类书籍不同,这本书是写给程序员的,是从程序员的角度来描述的。本书为软件和硬件之间搭起了一个桥梁,它给出了一种帮助读者分别从硬件和软件的角度去理解一个程序及其行为的途径,这也填补了国内计算机系统教学中的一个空白。本书的最大优点是帮助读者理解概念,让读者很清楚地在脑海中构造一个层次型的计算机系统,从最低层数据在内存中的表示(如我们一直陌生的浮点数表示),到流水线指令的构成,到虚拟存储器,到编译系统,到动态加载库,到最后的用户应用。   本书提供了大量的例子和练习及部分答案。尤其值得一提的是,对于每一个基本概念都有相应的笔头或程序试验,加深读者的理解。
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