LTV數據去哪裡找

❶ appsFLyer怎麼做數據統計基礎步驟是什麼

【appsFLyer 做數據統計基礎步驟】

1、點擊進入Cohort Report以後，第一步，需要先確認如何過濾（filter）數據。因為, 有的時候也許只對部分用戶行為感興趣。 使用AppsFlyer的群組分析，可以從渠道（media source)，活動（campaign），地區（Geo），和子渠道（AF Site）這四個角度對數據進行過濾。

2、第二步，確認如何分組。根據是想對比不同渠道帶來的新增用戶的行為差別，還是想看不同區域用戶呈現的不同行為模式進行設置，這些可以通過設置圖中的「Group By」實現。

❷ 黑色沙漠捏臉數據怎麼導入 捏臉數據存檔位置一覽

本次研究對象是游戲用戶行為分析，除了參考以上游戲數據分析指標，還可以參考AARRR漏斗模型來進行用戶行為分析。

ARRR模型串聯了用戶轉化，運營階段，指標體系的內容，形成一套完整的方法，用以在營銷、優化、運營等方面發揮作用。

AARRR模型指出了移動游戲運營兩個核心點：

以用戶為中心，以完整的用戶生命周期為線索；
把控產品整體的成本/收入關系，用戶生命周期價值(LTV)遠大於用戶獲取成本(CAC)就意味著產品運營的成功。
移動游戲的運營會經歷如圖所示的從投入到產出的循環過程：

Acquisition 用戶獲取(投入)。
Activation& Retention 用戶活躍及留存。
Revenue 用戶轉化(產出)。
Refer用戶傳播價值

3.本次分析的業務問題及適用指標

本次分析想通過對游戲用戶行為數據分析，解決以下業務問題。

1）用戶從瀏覽到最終下載游戲整個過程的流失情況，確定夾點位置，提出改善轉化率的意見

2）在研究的時間段里找出用戶最活躍的日期以及每天活躍時間段，了解用戶的行為時間模式

3）什麼游戲產品以及產品類目的下載率最高，找出最受歡迎的產品，優化產品銷售

4）哪些用戶購買次數最多，找出最核心的付費用戶群，並且統計出這些用戶購買的產品以及類目，針對這些用戶的購買偏好推送個性化的產品銷售方案

針對上面的業務問題，下面是適用的業務指標。

數據指標作為游戲開發者、數據分析人員、運營人員、管理層對游戲進行分析時的參考。這里的數據指標僅為游戲數據分析最具代表性的部分，在實際分析過程中，根據分析維度，可以進行指標深度開發，比如收入分析部分可以加入迴流用戶貢獻、持續付費用戶貢獻、付費留存用戶、付費用戶流失率、二次付費率、用戶付費周期轉化等。我們將從用戶獲取，用戶活躍，用戶留存，游戲收入，自傳播5個方面分別介紹指標的定義、縮寫、注意事項，以及解決問題。

❸ 鍵盤上的LTV鍵在哪裡

家悅的操作面板上是沒有LTV這個鍵的，也沒有所謂的一鍵還原，只能在機器啟動時通過軟體來進行系統恢復，開機第一屏時按F8,選擇系統恢復

❹ LTV是哪裡車牌

並不存在LTV這個車牌的哦。

汽車車牌號識別：

1、黃底黑字適用於大型汽車號牌、掛車號牌、普通摩托車號牌、教練汽車號牌和教練摩托車號牌。

2、藍底白字適用於小型汽車號牌和輕便摩托車號牌。

3、白底黑字適用於警用汽車號牌和警用摩托車號牌。

4、黑底白字適用於使、領館的汽車號牌和使、領館的摩托車號牌。

5、漸變綠色底黑字適用於小型新能源汽車號牌。

目前常見的機動車號牌配色有6種組合：

1、黃底黑字適用於大型汽車號牌、掛車號牌、普通摩托車號牌、教練汽車號牌和教練摩托車號牌。

2、藍底白字適用於小型汽車號牌和輕便摩托車號牌。

3、白底黑字適用於警用汽車號牌和警用摩托車號牌，但其中「警」字為紅色。

4、黑底白字適用於使、領館的汽車號牌和使、領館摩托車號牌。

5、漸變綠色底黑字適用於小型新能源汽車號牌。

6、黃綠雙拼色底黑字適用於大型新能源汽車號牌。

❺ 手游LTV怎麼計算

TalkingData數據咨詢總監王巍演講：如何為移動游戲設計benchmark指標 留存率還有這樣的概念，內用第七日留存作容為例子，第七日留存現在市面上有兩種演算法：第一種演算法是把所有的人加在一起，七日留存用戶除以首日用戶得到的比例。

❻ 史上最全！不同階段計算LTV的方法和模型！

第一件事情是要問明白計算LTV的目的是什麼。如果你有一款基於免費模式的手游，那麼毫無疑問用戶終身價值就是該款游戲的主要KPI。以下是原因：

 • 在設計階段，先要做Benchmark分析，你需要估算跟你游戲類似的LTV及他們的CPI，以確保項目能有足夠的投入預算。換言之，你需要先保證項目最後能賺錢。

 • 當進入試運營（soft launch)階段，你需要測算並不斷優化LTV，以確保它能超過預期的CPI。

 • 在市場推廣階段，你需要定位到CPI＜LTV的目標用戶群體，只要這個條件一直滿足，就應該不斷往裡面增加投入。

設計階段的「原始」LTV計算

游戲發布之前是沒有真實數據的，只要一些假設數據即可。因此，你需要使用「原始」的計算方法 ，即簡單地將ARPDAU乘以單個用戶的預期生命時間即可 。

舉例：ARPDAU * Lifespan = 0.05 * 26 = 1.3

分析

輸入：

• ARPDAU

• 預期的用戶生命周期：用戶有可能使用APP的時間長度。可以基於其他app進行估算，或者追蹤用戶直到他不再出現在游戲里

輸出：

預計每用戶的LTV

優勢：

• 簡單

• 有利於了解用戶LTV

劣勢：

• 方法太過簡單，且只假設所有用戶在同一時間內均留存

• 無法提前得知用戶會留存多久

試運營階段需要建造用戶留存模型

在試運營階段，你需要一個不同的方式。此階段的情況已經變了，因為你已經有了關於游戲留存率和付費情況的數據。 具體需要ARPDAU和至少下列的留存率數據：次日、7日、14日和30日 。建造留存率模型是一個復雜的數學測試，它需要用到統計回歸、對數函數和積分運算。

計算方式

假設留存函數是 y=a*x^b的冪函數，其中x為使用天數，a和b是模型的系數。首先預估的是180天內的留存率。它使用了第2天、7天、14天、30天和180天的加權系數，加權值為：2.5、7、12、57.5、100（順序對應）。基於LTV公式的加權系數比在冪函數求積分更簡單，對於精確度的影響也沒有那麼大。當用戶生命周期計算好後，用ARPDAU乘以生命周期即可輕松計算出LTV值。

舉例：ARPDAU * lifespan = 0.155 * 9.02 = 1.40

分析

輸入 ：

• 次日、7天、14天、30天的留存

• ARPDAU（前30天）

輸出 ：

• 用戶預期的生命周期：所有用戶的留存總和 （用戶數 * 天數）

• 180天的LTV

優勢 ：

• 簡單

• 幾乎與更復雜的模型一樣准確

劣勢 ：

• 30天的留存率加權過重

• 以ARPDAU不變為前提進行的假設

市場推廣階段的細分LTV計算

當你的游戲准備問世時，你將會對於終身價值的計算有新的需求。此階段與廣告投放和用戶獲取有關， 目標就是讓LTV高於CPI 。但並不是所有用戶都要滿足這個條件，只要找到某些指定的細分用戶滿足即可。當你找到這些細分，就可以「有的放矢」地加大投放力度。之前的LTV計算方法都是基於一個全新產品的假設，歷史數據是有限的。當來到市場投放的階段，產品數據應該在其中一個細分群體積累了6個月（一般指自然量）。基於現有細分群體的數據，就可以預估新的細分的LTV值。 這個對於新用戶的計算方法需要對比前7天的新用戶和現存用戶基礎，然後將同樣的比率應用於現有的LTV 。

計算方式

假設A項與B項7天的收益比率會反映其在LTV的比率 。舉例，假如你有一個新的流量來源在前7天有0.5美元的ARPU，正常來說你能在前7天看到1美元，那麼新的流量來源就是你正常LTV的一半。這非常直觀，實際上改預測方法也被許多先進的模型支持。該計算方式有兩步：

算出7天內收益數據間的比率

將同樣的比率用到LTV中

舉例：7天內收益比率 * LTV = 0.95 * 2.5 = 2.38

分析

輸入：

現有部分的訓練數據 （主要用來訓練LTV計算模型）

現有細分用戶的ARPU：第1天到第7天

現有細分用戶的LTV: 180天

新細分數據

新細分用戶的ARPU：第1天到第7天

輸出：

新細分用戶的LTV

優勢：

簡單

最准確的模式之一

劣勢：

需要現有細分的180天數據

高級LTV細分計算

第三種計算方式假設有180天的數據，而這有時候是不可能的。這時從現有細分的90天數據來建立現有細分的180天LTV模型，然後利用相同的比率方法來計算新細分的LTV。

這個計算方法的數據來自現有細分（如自然流量）來調整最初90天的模型，並利用模型功能來預估第90天到第180天的生命值。

計算方式

該模型有2個步驟

步驟1：估算180天的LTV

把最初90天的已知ARPU與91-180天的預估ARPU相結合即可得到。這個估算是用90天的ARPDAU乘以90天到180天的用戶預期生命時間。

步驟2：應用比例

當我們有預估的現有細分180天LTV數據，就可以用一個簡單的比例來估算新細分的LTV：

用新細分的7天ARPU除以現有細分的7天ARPU

將相同比例應用到現有細分的180天LTV

所得結果即是新細分的180天LTV

分析

輸入：

現有細分的訓練數據

現有細分的用戶ARPU：第1天至第7天

現有細分的用戶ARPU：第1天至第90天

現有細分的7天留存率

現有細分的90天留存率

現有細分的ARPDAU：第75天到90天

細分數據

新細分用戶的ARPU：第1天至第7天

輸出：

LTV

優勢 ：

更新的游戲app也可以使用該計算方法

非常精確

劣勢 ：

有點復雜

如果你有新細分超過7天的數據，那你實際上可以使用任何日期的數據，只要你能將其應用到7天的現有細分和新細分數據里。

在現有細分的7天ARPU中輸入第N天的現有細分ARPU

在新細分的7天ARPY中輸入第N天的新細分ARPU

總結：

1.計算LTV的「原始」方法

ARPDAU * Lifespan。

2.生命周期計算模型（簡化版）

「原始」方法的缺點是不能算出預期的生命周期長度。計算的方法會有點復雜。你需要收集用戶在APP的留存數據，用上面的冪函數公式求積分算出來。當然，更簡單的方法是通過加權平均的方法進行估算（參考上面「試運營」的例子），而且結果的精準度並不會相差太遠。

3.類推法則：用現有的細分歷史數據類推新的細分用戶LTV

這個是很多游戲公司採取的方法。它計算出現有180天的LTV，用新細分的7天ARPU除以現有細分的7天ARPU，得出來的比例應用到現有細分的180天LTV中，結果即是新細分的180天LTV。這樣，即使沒有180天的數據，也能通過現有細分的數據計算LTV。

這個計算方式融合了前兩種的技巧。即使沒有180天的數據，也可以利用現有細分的數據。這個計算方式使用了現有細分的部分數據來計算新細分的LTV。

等待至少90天的ARPDAU數據

使用該數據建立每日每平均用戶財務積累Master Chart圖表

計算90天內的流失率，將該比率應用到90日天之後的數據，得到180天的LTV，以此推算90天之後的Master Chart圖表走向

用現有LTV來估算新細分：用前7日新細分收益與Master Chart內的數據作對比

4.用數據表計算留存率模型、收益函數模型

此方法假設留存率是一個冪函數（y=a*x^b)，並且ARPDAU是恆定的。以下是關於該數據表的更多細節。

它假設收益函數是對數函數。表格示例圖如下：

手游開發者面臨的最大難題之一就是計算app的LTV。在網上搜索能查到很多答案，但大多數晦澀難懂。原因就在於建立LTV模型非常困難，尤其是在不了解用戶行為、數據不充分的情況下。本文推薦了幾種不同計算方法，開發者們可以根據自身具體情況做出合適的選擇。

❼ 長虹ltv機頂盒遙控器壞了去哪裡配

我家的也是長虹，遙控器被小孩摔壞了，後來配了個萬能的，一開始不太好配對。
後來還是配對好了。
建議你先買個萬能遙控器試下，15元買的。
望採納，謝謝！

❽ LTV是什麼意思

LTV：用戶終身價值(life time value)。

LTV是在一定時間內，某一客戶可能為企業帶來的利潤額. 顧客終身價值是指企業在獲得新顧客後的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。

(8)LTV數據去哪裡找擴展閱讀：

作用：

1、對比各日（或各批次）新注冊用戶的質量，為日後導入做決策依據（所有會影響導入用戶質量的因素（如導入時間、渠道、地域等），都可以通過LTV評估）。

2、通過曲線異常分析游戲問題並解決，各批次玩家的曲線大體趨勢應一致。

3、觀測及預估用戶的成本回收情況，如難以收回成本則考慮回爐大改或放棄。

4、作為控制用戶導入成本的依據（我覺得這是扯淡：這批導入用戶的LTV值低，所以下次降低單人導入成本？那麼下次的用戶質量會比這批更低，繼而導致LTV更低。如果降低導入成本，而LTV值能保持不變的話，確實會提高盈利，但是這是不可能的。另外，導入成本因導入渠道、地域等眾多條件而異，這些條件都會導致其LTV不同。因此LTV不能作為控制用戶導入成本的依據）。

❾ ltv是什麼意思啊

終身價值（LTV）:是計算客戶滿意度「貨幣數據」的辦法. LTV是在一定時間內，某一客戶可能為企業帶來的利潤額. 顧客終身價值是指企業在獲得新顧客後的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。LTV的計算涉及到顧客保持率、顧客消費率、變動成本、獲得成本、貼現率等信息的正確取得。 其中： 顧客保留率（retention rate，RR）= 本年度的顧客總數 / 上年度的顧客總數； 顧客消費率（spending rate，SR）= 顧客總消費額 / 顧客總數； 變動成本（variable cost，VC）= 產品成本 + 服務管理費用 + 信用卡成本等； 獲得成本（acquisition cost，AC）= 本年度廣告、促銷費用 / 本年度顧客總數； 凈利潤（gross profit，GP）= 總收入 – 總成本； 貼現率（discount rate，DR）= [1 +（風險系數×銀行利率）]n ； 利潤凈現值（net present value profit，NPV）= GP / DR ； 累積NPV = 特定時間內每年NPV 的總和； 顧客終身價值（LTV）= 累積NPV / 顧客總數。
LTV是在一定時間內，某一客戶可能為企業帶來的利潤額. 顧客終身價值是指企業在獲得新顧客後的一段時間內，每一位顧客的平均利潤凈現值。

(9)LTV數據去哪裡找擴展閱讀：

作用：
1、對比各日（或各批次）新注冊用戶的質量，為日後導入做決策依據（所有會影響導入用戶質量的因素（如導入時間、渠道、地域等），都可以通過LTV評估）。
2、通過曲線異常分析游戲問題並解決，各批次玩家的曲線大體趨勢應一致。
3、觀測及預估用戶的成本回收情況，如難以收回成本則考慮回爐大改或放棄。
4、作為控制用戶導入成本的依據（我覺得這是扯淡：這批導入用戶的LTV值低，所以下次降低單人導入成本？那麼下次的用戶質量會比這批更低，繼而導致LTV更低。如果降低導入成本，而LTV值能保持不變的話，確實會提高盈利，但是這是不可能的。另外，導入成本因導入渠道、地域等眾多條件而異，這些條件都會導致其LTV不同。因此LTV不能作為控制用戶導入成本的依據）。