Lifetime Value - это ключевая метрика для привлечения издателей и оценки окупаемости маркетинга. Но как её рассчитать, если у вас меньше 1 000 установок? На примере кейса мобильной аркады (2 000 игроков) разберу практический метод: быстро и чётко.
Всем привет! Меня зовут Павел, продуктовый аналитик с опытом в FMCG, Digital, e-commerce, telecom и игровой аналитике. Прямо сейчас я помогаю инди-студиям улучшать метрики через data-driven решения. Про все это я рассказываю прямо сейчас в моем Telegram-канале: Data Driven Indie
Шаг 1: Упрощённая модель расчёта
Стандартные формулы требуют очень много данных. Для небольшого проекта используйте версию по проще:
LTV = ARPPU × Purchase Frequency × Player Lifetime
Пример:
ARPPU (средний чек) = 150₽
Частота покупок = 2 раза/месяц
Время жизни игрока = 3 месяца→ LTV = 150 × 2 × 3 = 900₽
Важно: Если CPI (цена установки) > LTV, проект убыточен. Бенчмарки по жанрам: AppMagic Report.
Шаг 2: Источники данных для малых выборок
Проблема: Статистическая погрешность при n<100. Решение:
Возьмите топ-20% платящих игроков (минимум 15 человек).
Рассчитайте для них: Средний интервал между платежами (на основе сырых логов); Player Lifetime через медианное значение last_session - first_session.
Используйте доверительный интервал 80%
Шаг 3: Оптимизация без оттока пользователей
Кейс: Аркада с LTV 680₽ → 1 250₽ за 4 месяца.
Инструменты:
Персонализация офферов: Luna Labs (анализ стиля игры → подбор пакетов);
Система достижений: Unity Achievements API (+23% к Player Lifetime);
A/B-тесты цен: Firebase Remote Config или AppMetrica
Практические рекомендации
Для проектов с n<50: используйте симуляцию на основе бенчмарков.
Проверяйте LTV каждые 14 дней: колебания >15% сигнализируют о проблемах.
Избегайте агрессивной монетизации — она снижает Player Lifetime на 30-60%.