LTV для инди-проектов: как считать пожизненную ценность игрока при малой аудитории
Lifetime Value (LTV) — 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.
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%.
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. Как я это делаю и более другие крутые методы, что можно применить прямо сейчас в вашем проекте, читайте в моем Telegram-канале: Data Driven Indie