arpu值是什么意思？如何计算用户终身价值？

arpu值是什么意思

ARPU值是指用户平均收入(Average Rnue Per User)。

arpu值是什么意思？如何计算用户终身价值？

arpu值是什么意思？如何计算用户终身价值？

ARPU即Average Rnue Per User，指的是一个时期内(通常为一个月或一年)电信运营企业平均每个用户贡献的通信业务收入，其单位为元/户。从计算的角度看，ARPU值的大小取决于两个因素，业务收入和用户数量，相对用户数量，业务收入越高，ARPU值越大。同时ARPU值也反映企业的用户结构状况，当用户构成中高端客户占的比重越高，ARPU值就越高。

刚开始是通讯业里的一个术语，对于通讯业者而言，用户数与通话量是盈利的关键点，而ARPU成为了衡量标准之一。后来，ARPU值逐渐沿用到网游、手游、APP及互联网行业，表示在一定时间内游戏/APP从每个用户身上获得的收入，用来衡量产品的盈利能力。

ARPU值与电信企业利润的关系

作为企业，通过合理的运营，努力增加收入、降低成本，取得好的经济效益，是根本目的所在，电信企业同样如此。电信企业利润是由业务收入和成本决定的，而收入和成本又可进一步分别分解表达为不同的形式。

为了分析ARPU值对于电信企业利润的影响，可以把电信企业的业务收入表示为ARPU值与用户数量的乘积。对应的电信企业的成本则可以选择与用户数量相关的表达方式，即可用固定成本+单位用户的变动成本X用户数量或用单位用户平均成本X用户数量来表示。

以上内容参考

游戏类应用如何用户终身价值？这里有三个公式

对于一款免费移动游戏来说，开发人员早晚得计算用户的终生价值(LTV)，当然你也可以称之为客户终身价值(CLV)。在实际的计算中，其实是有许多的方法来计算LTV的。在这篇文章中，蝉将为大家介绍三种常见的计算方法，并就一些计算方法说出优缺点。

生命周期价值(LTV)是预测玩家在天到一天在游戏中产生的利润。

计算LTV方法之一

这里有一个非常简单的方法，便是按照不同时期的整个游戏的收入，除以同一时期的总用户数，公式如下图：

优点：计算速度超快的，甚至有时候你不用计算器，都能口算出来。

缺点：在这种方法中，对于每个用户段难以计算LTV，需要事先知道该段的大小和用户从该段带来的金额。

计算LTV方法之二

如果我们知道用户平均在应用程序中花费的天数，并且了解每天平均的消费金额，那么，我们就可以估算出他能为应用带来的总价值。而这个价值也就是我们说的LTV。这种计算LTV的公式如下：

这时候可能大家会问了，我该如何计算ARPU呢?这里蝉啰嗦一句，ARPU的计算方法如下：

ARPU (ARPU = ARPDAU )计算公式是，每日收入除以DAU。

优点：此公式非常的简单，甚至很容易就计算出ARPU。而且如果你有兴趣，可以每天计算LTV，可以单独为每个用户段计算LTV

计算LTV方法之三

这种方法来自一位网友的文章，它的计算公式和LTV方法二的公式一样。

但在实际计算过程中它会更复杂，同样的得出的结果也将更准确一些。(下图为用户保留趋势图)

根据已知值(例如1，7和28天)，我们需要构建保留率的曲线。 这时候我们会用到另一个方程式：

其中t - 是次访问的天数，F(t) - 未来保留方程，以及A，B和C--模型系数。

将已知的保留值(不管有多少)代入方程中，并获得系数A，B和C的方程组。

计算F(t)的实际值和建模值之间的偏的平方的和。

找到小化累积偏的A，B和C的值。 例如，使用MS Excel中的“Solver”工具非常简单。

在方程中用A，B，C的取代值代替，得到该函数，可用于根据需要评估多次的保留。

此外，您仍然可以选择复杂或简单的方法。

复杂的方法是找到保留函数的积分：

简单的方法在于，根据寿命值将保留曲线划分成段。 例如：一天后离开的用户，通过保留表计算与之相关的用户百分比(段权重)，然后计算所有段的平均生存期。

而另一种复杂的方法的公式是：

WACC是公司实际的加权平均资本成本。也可以将其等同于期望的股本回报率或替代项目的股本回报率。

我们设我们计算了生命周期，然后再计算ARPU(收入/ DAU)，再乘以ARPU乘以寿命终获得LTV。

优点：准确率非常的高，尤其是用户的寿命值，偏很小。但这种方法，说实话，我看着脑袋都大了，当然，它能分别计算每个细分LTV。

缺点：计算复杂，尽管有些牛人会在几分钟内能计算出来，但说实话，我做不到。

好了，今天蝉为大家介绍的几个计算LTV的方程式的方法就说到这里，如果大家有什么疑问的话，可以，其实利用什么方法计算并不重要，重要的是适合自己就好，大家说是吗?

本文由ASO蝉王雪华整理提供，如需转载 ，请注明出处，否则禁止转载!~~

的游戏与IAP的标准参数

在过去几周时间里我发布了一些关于优化游戏和用户转换的分析案例。我将使用一款现实游戏作为例子，即App Store中的《Ancient Blocks》。

本文中的报告使用了Calq，你也可以使用其它服务或自己创造这些参数。比起“如何测量”，这系列文章将更注重“测量什么”。

常见的KPI

通常情况下，不管是什么类型，所有的高级关键绩效指标都是相似的。大多数开发者所拥有的KPI包括：

天，第七天以及第三十天的用户留存—-用户多长时间回到游戏中一次。

DAU，WAU和MAU—-每日，每周以及每月的活跃用户，这是衡量活跃玩家基础的数值。

用户LTV—-这是关于玩家的终身价值(通常情况下是基于各种年龄层，性别，地理位置，广告活动等等进行衡量)。

DARPU—-每用户每日平均收入，也就是每天每个活跃用户所创造的收益。

ARPPU—-每付费用户平均收益，这是与LTV相关的测量，但它只计算真正付费的用户子集。

除此之外还存在一些特定的KPI。这些参数将帮助你明确游戏的组成部分并对其进行更好的完善。你的终目标便是通过完善更多游戏领域而提高高级KPI。

用户留存

用户留存是衡量用户在一定时期后回到游戏中的频率。天的用户留存是关于多少玩家在次游戏后的隔天回到游戏中，第七天用户留存是指七天后回到游戏中的玩家。用户留存是关于游戏是否具有粘性的关键指标。

通常情况下衡量用户留存比衡量收益还重要。如果你拥有很棒的用户留存但是用户终身价值却不怎样，那么你便可以在之后做出进一步的改善。而如果是相反情况的话你可能就会措手不及。如果基于较低的用户留存率，你便更难从一款应用中获得盈利。

用户留存表格是观察一段时期后游戏留存率的有效方法：

当游戏是基于用户留存进行迭代(注：添加/删除一些功能或调整现有的功能)，我们便能够看出一些改变是否具有正面的影响。

活跃的用户基础

你可能已经听过“每日/每周/每月”活跃用户。这是关于你的活跃用户基础的产业标准尺度。例如WAU是衡量过去7天里玩游戏的特定玩家数量。使用DAU/WAU/MAU是明确你的用户是增长，收缩还是平稳的简单方法。

活跃用户衡量需要与用户留存数据一起进行分析。如果你拥有许多新用户但同时也失去了一些现有的用户，那么你的用户基础可能会趋于平稳。

游戏特定的KPI

除了常见的KPI，每一款游戏还具有特定的额外参数。这可能包含你的玩家在游戏中的进程的相关数据(如级别)，制，平衡参数，性传播以及分享循环等等。

这将衡量大多数用户进程(用户参与你的应用的互动路径，如开始一次新游戏的菜单)，如此开发者便能够对其进行迭代与优化。

《Ancient Blocks》的特定参数包含：

玩家进程：

完成了哪些关卡。

玩家是否重新玩了一个更高的难度。

关卡难度：

玩家完成一个关卡前做出了多少次尝试。

玩家在一个关卡中花费了多少时间。

玩家在完成一个关卡前使用了多少道具。

游戏内部货：

玩家在游戏货中花了多少钱?

玩家用游戏货换取了什么?

玩家在购买前通常或做些什么?

游戏内部教程

当玩家次开始玩一款游戏时，他们通常会看到一个他们如何玩游戏的互动教程。这是游戏留给玩家的印象，所以开发者需要好好完善教程。如果你的教程很糟糕，那么你的天用户留存也会很糟糕。

《Ancient Blocks》拥有基于10个步骤的教程去用户如何游戏(垂直拖动组块直至它们能够连成一条线)。

目标

关于教程的数据需要呈现出哪些领域需要进行完善的信息。通常情况下这些都是用户容易受困或花太长时间的领域。

识别教程中的阻塞点(即用户受困的地方)。

迭代这些教程步骤将能够提高游戏的用户转换率。

参数

为了完善教程，你就需要明确一组针对于教程的参数。对于《Ancient Blocks》，我们需要获得的关键参数是：

通过每个教程步骤的玩家比例。

在完成教程后继续游戏的玩家比例。

执行

使用基于行动的分析平台(就像我们使用了Calq)教程步骤非常直接。《Ancient Blocks》便使用了名为教程步骤的行动。这一行动包含名为步骤的定制属性去指示用户处于哪个教程步骤(0代表步)。我们同时也想要用户花费在每个步骤的时间长度(按秒计算)。为了做到这点我们包含了一个名为持续时间的属性。

行动

属性

教程步骤

步骤—-当前教程步骤(0代表开始，以此类推)。

持续时间—-用户完成步骤所用时间(按秒计算)。

分析

分析教程数据非常简单。我们可以通过创造一个简单的转换漏斗(每个漏斗步骤就等于每个教程阶段)去识别大多数参数。

完整的漏斗查询能够一步步地呈现完整的教程交换率。在这里我们很容易看到哪个教程“损失”了多用户。

从结果中我们可以看到：第四个步骤拥有大约97%的转换率而其它步骤拥有99%的转换率。这表明我们需要完善这一步骤。尽管只有1%的别，这却代表着我们在这一步骤中每个月可能损失1000美元的收益。而如果是一款大受欢迎的游戏，其损失可能会更大!

怎么算游戏的arpu值？

arpu值计算公式是ARPU 值=总收入 / 用户数。 ARPU值是指用户平均收入 ，这是通讯业的术语，就通讯业者而言，用户数与通话量是公司获利重要关键，而ARPU为其衡量的基础之一。

ARPU值介绍

后来，ARPU也用于游戏等互联网行业，用于表示一定时间内游戏从每个用户那获得的收入，用来衡量游戏的盈利能力。根据ARPU值的定义，其计算可以简单理解为收入除以用户数量。但是在具体计算时也需要注意，分母和分子应该分别取什么具体指标。

首先，分子应该取收入，而非利润在有些案例分析中看到取利润的情况，因为ARPU值衡量的是一家企业的业务价值与创造能力，如果取利润，则将运营成本等诸多成本也考虑在了公式中，是不合适的。

其次，分母建议取总用户数或付费用户数，而不是活跃用户数，因为不同公司对活跃用户的定义不同，容易导致标准不一致问题。

手游LTV怎么计算呢?

LTV如下：

LTV（Lifetime-Value）：生命周期价值，即平均一个用户在首次登录游戏到一次登录游戏内，为该游戏创造的收入总计LTV计算公式：LTV = LT ARPU。比如如果用户LT（平均生命周期）是3个月，ARPU（平均用户收入）是10元/月，那么LTV = 3 10 = 30元。

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是指运行于手机上的游戏软件，简称“手游”。用来编写手机多的程序是Ja语言，见J2ME。其次是C语言。随着科技的发展，在手机的功能也越来越多，越来越强大。而且，你会发现，一个手机已经足够满足你所有路途中的大部分娱乐需要了。