LTV数据去哪里找

❶ appsFLyer怎么做数据统计基础步骤是什么

【appsFLyer 做数据统计基础步骤】

1、点击进入Cohort Report以后，第一步，需要先确认如何过滤（filter）数据。因为, 有的时候也许只对部分用户行为感兴趣。 使用AppsFlyer的群组分析，可以从渠道（media source)，活动（campaign），地区（Geo），和子渠道（AF Site）这四个角度对数据进行过滤。

2、第二步，确认如何分组。根据是想对比不同渠道带来的新增用户的行为差别，还是想看不同区域用户呈现的不同行为模式进行设置，这些可以通过设置图中的“Group By”实现。

❷ 黑色沙漠捏脸数据怎么导入 捏脸数据存档位置一览

本次研究对象是游戏用户行为分析，除了参考以上游戏数据分析指标，还可以参考AARRR漏斗模型来进行用户行为分析。

ARRR模型串联了用户转化，运营阶段，指标体系的内容，形成一套完整的方法，用以在营销、优化、运营等方面发挥作用。

AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点：

以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索；
把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功。
移动游戏的运营会经历如图所示的从投入到产出的循环过程：

Acquisition 用户获取(投入)。
Activation& Retention 用户活跃及留存。
Revenue 用户转化(产出)。
Refer用户传播价值

3.本次分析的业务问题及适用指标

本次分析想通过对游戏用户行为数据分析，解决以下业务问题。

1）用户从浏览到最终下载游戏整个过程的流失情况，确定夹点位置，提出改善转化率的意见

2）在研究的时间段里找出用户最活跃的日期以及每天活跃时间段，了解用户的行为时间模式

3）什么游戏产品以及产品类目的下载率最高，找出最受欢迎的产品，优化产品销售

4）哪些用户购买次数最多，找出最核心的付费用户群，并且统计出这些用户购买的产品以及类目，针对这些用户的购买偏好推送个性化的产品销售方案

针对上面的业务问题，下面是适用的业务指标。

数据指标作为游戏开发者、数据分析人员、运营人员、管理层对游戏进行分析时的参考。这里的数据指标仅为游戏数据分析最具代表性的部分，在实际分析过程中，根据分析维度，可以进行指标深度开发，比如收入分析部分可以加入回流用户贡献、持续付费用户贡献、付费留存用户、付费用户流失率、二次付费率、用户付费周期转化等。我们将从用户获取，用户活跃，用户留存，游戏收入，自传播5个方面分别介绍指标的定义、缩写、注意事项，以及解决问题。

❸ 键盘上的LTV键在哪里

家悦的操作面板上是没有LTV这个键的，也没有所谓的一键还原，只能在机器启动时通过软件来进行系统恢复，开机第一屏时按F8,选择系统恢复

❹ LTV是哪里车牌

并不存在LTV这个车牌的哦。

汽车车牌号识别：

1、黄底黑字适用于大型汽车号牌、挂车号牌、普通摩托车号牌、教练汽车号牌和教练摩托车号牌。

2、蓝底白字适用于小型汽车号牌和轻便摩托车号牌。

3、白底黑字适用于警用汽车号牌和警用摩托车号牌。

4、黑底白字适用于使、领馆的汽车号牌和使、领馆的摩托车号牌。

5、渐变绿色底黑字适用于小型新能源汽车号牌。

目前常见的机动车号牌配色有6种组合：

1、黄底黑字适用于大型汽车号牌、挂车号牌、普通摩托车号牌、教练汽车号牌和教练摩托车号牌。

2、蓝底白字适用于小型汽车号牌和轻便摩托车号牌。

3、白底黑字适用于警用汽车号牌和警用摩托车号牌，但其中“警”字为红色。

4、黑底白字适用于使、领馆的汽车号牌和使、领馆摩托车号牌。

5、渐变绿色底黑字适用于小型新能源汽车号牌。

6、黄绿双拼色底黑字适用于大型新能源汽车号牌。

❺ 手游LTV怎么计算

TalkingData数据咨询总监王巍演讲：如何为移动游戏设计benchmark指标 留存率还有这样的概念，内用第七日留存作容为例子，第七日留存现在市面上有两种算法：第一种算法是把所有的人加在一起，七日留存用户除以首日用户得到的比例。

❻ 史上最全！不同阶段计算LTV的方法和模型！

第一件事情是要问明白计算LTV的目的是什么。如果你有一款基于免费模式的手游，那么毫无疑问用户终身价值就是该款游戏的主要KPI。以下是原因：

 • 在设计阶段，先要做Benchmark分析，你需要估算跟你游戏类似的LTV及他们的CPI，以确保项目能有足够的投入预算。换言之，你需要先保证项目最后能赚钱。

 • 当进入试运营（soft launch)阶段，你需要测算并不断优化LTV，以确保它能超过预期的CPI。

 • 在市场推广阶段，你需要定位到CPI＜LTV的目标用户群体，只要这个条件一直满足，就应该不断往里面增加投入。

设计阶段的“原始”LTV计算

游戏发布之前是没有真实数据的，只要一些假设数据即可。因此，你需要使用“原始”的计算方法 ，即简单地将ARPDAU乘以单个用户的预期生命时间即可 。

举例：ARPDAU * Lifespan = 0.05 * 26 = 1.3

分析

输入：

• ARPDAU

• 预期的用户生命周期：用户有可能使用APP的时间长度。可以基于其他app进行估算，或者追踪用户直到他不再出现在游戏里

输出：

预计每用户的LTV

优势：

• 简单

• 有利于了解用户LTV

劣势：

• 方法太过简单，且只假设所有用户在同一时间内均留存

• 无法提前得知用户会留存多久

试运营阶段需要建造用户留存模型

在试运营阶段，你需要一个不同的方式。此阶段的情况已经变了，因为你已经有了关于游戏留存率和付费情况的数据。 具体需要ARPDAU和至少下列的留存率数据：次日、7日、14日和30日 。建造留存率模型是一个复杂的数学测试，它需要用到统计回归、对数函数和积分运算。

计算方式

假设留存函数是 y=a*x^b的幂函数，其中x为使用天数，a和b是模型的系数。首先预估的是180天内的留存率。它使用了第2天、7天、14天、30天和180天的加权系数，加权值为：2.5、7、12、57.5、100（顺序对应）。基于LTV公式的加权系数比在幂函数求积分更简单，对于精确度的影响也没有那么大。当用户生命周期计算好后，用ARPDAU乘以生命周期即可轻松计算出LTV值。

举例：ARPDAU * lifespan = 0.155 * 9.02 = 1.40

分析

输入 ：

• 次日、7天、14天、30天的留存

• ARPDAU（前30天）

输出 ：

• 用户预期的生命周期：所有用户的留存总和 （用户数 * 天数）

• 180天的LTV

优势 ：

• 简单

• 几乎与更复杂的模型一样准确

劣势 ：

• 30天的留存率加权过重

• 以ARPDAU不变为前提进行的假设

市场推广阶段的细分LTV计算

当你的游戏准备问世时，你将会对于终身价值的计算有新的需求。此阶段与广告投放和用户获取有关， 目标就是让LTV高于CPI 。但并不是所有用户都要满足这个条件，只要找到某些指定的细分用户满足即可。当你找到这些细分，就可以“有的放矢”地加大投放力度。之前的LTV计算方法都是基于一个全新产品的假设，历史数据是有限的。当来到市场投放的阶段，产品数据应该在其中一个细分群体积累了6个月（一般指自然量）。基于现有细分群体的数据，就可以预估新的细分的LTV值。 这个对于新用户的计算方法需要对比前7天的新用户和现存用户基础，然后将同样的比率应用于现有的LTV 。

计算方式

假设A项与B项7天的收益比率会反映其在LTV的比率 。举例，假如你有一个新的流量来源在前7天有0.5美元的ARPU，正常来说你能在前7天看到1美元，那么新的流量来源就是你正常LTV的一半。这非常直观，实际上改预测方法也被许多先进的模型支持。该计算方式有两步：

算出7天内收益数据间的比率

将同样的比率用到LTV中

举例：7天内收益比率 * LTV = 0.95 * 2.5 = 2.38

分析

输入：

现有部分的训练数据 （主要用来训练LTV计算模型）

现有细分用户的ARPU：第1天到第7天

现有细分用户的LTV: 180天

新细分数据

新细分用户的ARPU：第1天到第7天

输出：

新细分用户的LTV

优势：

简单

最准确的模式之一

劣势：

需要现有细分的180天数据

高级LTV细分计算

第三种计算方式假设有180天的数据，而这有时候是不可能的。这时从现有细分的90天数据来建立现有细分的180天LTV模型，然后利用相同的比率方法来计算新细分的LTV。

这个计算方法的数据来自现有细分（如自然流量）来调整最初90天的模型，并利用模型功能来预估第90天到第180天的生命值。

计算方式

该模型有2个步骤

步骤1：估算180天的LTV

把最初90天的已知ARPU与91-180天的预估ARPU相结合即可得到。这个估算是用90天的ARPDAU乘以90天到180天的用户预期生命时间。

步骤2：应用比例

当我们有预估的现有细分180天LTV数据，就可以用一个简单的比例来估算新细分的LTV：

用新细分的7天ARPU除以现有细分的7天ARPU

将相同比例应用到现有细分的180天LTV

所得结果即是新细分的180天LTV

分析

输入：

现有细分的训练数据

现有细分的用户ARPU：第1天至第7天

现有细分的用户ARPU：第1天至第90天

现有细分的7天留存率

现有细分的90天留存率

现有细分的ARPDAU：第75天到90天

细分数据

新细分用户的ARPU：第1天至第7天

输出：

LTV

优势 ：

更新的游戏app也可以使用该计算方法

非常精确

劣势 ：

有点复杂

如果你有新细分超过7天的数据，那你实际上可以使用任何日期的数据，只要你能将其应用到7天的现有细分和新细分数据里。

在现有细分的7天ARPU中输入第N天的现有细分ARPU

在新细分的7天ARPY中输入第N天的新细分ARPU

总结：

1.计算LTV的“原始”方法

ARPDAU * Lifespan。

2.生命周期计算模型（简化版）

“原始”方法的缺点是不能算出预期的生命周期长度。计算的方法会有点复杂。你需要收集用户在APP的留存数据，用上面的幂函数公式求积分算出来。当然，更简单的方法是通过加权平均的方法进行估算（参考上面“试运营”的例子），而且结果的精准度并不会相差太远。

3.类推法则：用现有的细分历史数据类推新的细分用户LTV

这个是很多游戏公司采取的方法。它计算出现有180天的LTV，用新细分的7天ARPU除以现有细分的7天ARPU，得出来的比例应用到现有细分的180天LTV中，结果即是新细分的180天LTV。这样，即使没有180天的数据，也能通过现有细分的数据计算LTV。

这个计算方式融合了前两种的技巧。即使没有180天的数据，也可以利用现有细分的数据。这个计算方式使用了现有细分的部分数据来计算新细分的LTV。

等待至少90天的ARPDAU数据

使用该数据建立每日每平均用户财务积累Master Chart图表

计算90天内的流失率，将该比率应用到90日天之后的数据，得到180天的LTV，以此推算90天之后的Master Chart图表走向

用现有LTV来估算新细分：用前7日新细分收益与Master Chart内的数据作对比

4.用数据表计算留存率模型、收益函数模型

此方法假设留存率是一个幂函数（y=a*x^b)，并且ARPDAU是恒定的。以下是关于该数据表的更多细节。

它假设收益函数是对数函数。表格示例图如下：

手游开发者面临的最大难题之一就是计算app的LTV。在网上搜索能查到很多答案，但大多数晦涩难懂。原因就在于建立LTV模型非常困难，尤其是在不了解用户行为、数据不充分的情况下。本文推荐了几种不同计算方法，开发者们可以根据自身具体情况做出合适的选择。

❼ 长虹ltv机顶盒遥控器坏了去哪里配

我家的也是长虹，遥控器被小孩摔坏了，后来配了个万能的，一开始不太好配对。
后来还是配对好了。
建议你先买个万能遥控器试下，15元买的。
望采纳，谢谢！

❽ LTV是什么意思

LTV：用户终身价值(life time value)。

LTV是在一定时间内，某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。

(8)LTV数据去哪里找扩展阅读：

作用：

1、对比各日（或各批次）新注册用户的质量，为日后导入做决策依据（所有会影响导入用户质量的因素（如导入时间、渠道、地域等），都可以通过LTV评估）。

2、通过曲线异常分析游戏问题并解决，各批次玩家的曲线大体趋势应一致。

3、观测及预估用户的成本回收情况，如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。

4、作为控制用户导入成本的依据（我觉得这是扯淡：这批导入用户的LTV值低，所以下次降低单人导入成本？那么下次的用户质量会比这批更低，继而导致LTV更低。如果降低导入成本，而LTV值能保持不变的话，确实会提高盈利，但是这是不可能的。另外，导入成本因导入渠道、地域等众多条件而异，这些条件都会导致其LTV不同。因此LTV不能作为控制用户导入成本的依据）。

❾ ltv是什么意思啊

终身价值（LTV）:是计算客户满意度“货币数据”的办法. LTV是在一定时间内，某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。LTV的计算涉及到顾客保持率、顾客消费率、变动成本、获得成本、贴现率等信息的正确取得。 其中： 顾客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顾客总数 / 上年度的顾客总数； 顾客消费率（spending rate，SR）= 顾客总消费额 / 顾客总数； 变动成本（variable cost，VC）= 产品成本 + 服务管理费用 + 信用卡成本等； 获得成本（acquisition cost，AC）= 本年度广告、促销费用 / 本年度顾客总数； 净利润（gross profit，GP）= 总收入 – 总成本； 贴现率（discount rate，DR）= [1 +（风险系数×银行利率）]n ； 利润净现值（net present value profit，NPV）= GP / DR ； 累积NPV = 特定时间内每年NPV 的总和； 顾客终身价值（LTV）= 累积NPV / 顾客总数。
LTV是在一定时间内，某一客户可能为企业带来的利润额. 顾客终身价值是指企业在获得新顾客后的一段时间内，每一位顾客的平均利润净现值。

(9)LTV数据去哪里找扩展阅读：

作用：
1、对比各日（或各批次）新注册用户的质量，为日后导入做决策依据（所有会影响导入用户质量的因素（如导入时间、渠道、地域等），都可以通过LTV评估）。
2、通过曲线异常分析游戏问题并解决，各批次玩家的曲线大体趋势应一致。
3、观测及预估用户的成本回收情况，如难以收回成本则考虑回炉大改或放弃。
4、作为控制用户导入成本的依据（我觉得这是扯淡：这批导入用户的LTV值低，所以下次降低单人导入成本？那么下次的用户质量会比这批更低，继而导致LTV更低。如果降低导入成本，而LTV值能保持不变的话，确实会提高盈利，但是这是不可能的。另外，导入成本因导入渠道、地域等众多条件而异，这些条件都会导致其LTV不同。因此LTV不能作为控制用户导入成本的依据）。