游戏ROI估算模型(附工具)

我们在游戏产品立项、计划推广方案、运营数据分析时,往往需要分析或预测产品的回报率,即我们常说的ROI(Return On Investment)。

ROI有什么意义呢?产品部门可以根据它来调整游戏内变现和内购的激进程度;运营部门可以根据它来策划拉营收和活跃的活动计划;市场部门可以通过它来决定投放价格和策略。ROI可以说是产品各个层面决策的最根本导向。

我们做ROI预估的时候一般有如下方法:

  • 直接预估单个用户的生命周期价值(LTV),除以预估单个用户的成本(CPI)
  • 预估单个用户的平均收入(ARPU值)和留存率,计算LTV,除以预估单个用户的CPI
  • 产品上线后收集一段时间的数据,按照上述两个方法更精确地估算各个预估值,再进行计算
  • 产品上线后收集一段时间的数据,估算最终的收入和成本,两个值相除

对于后两种方式,可以参看数据预测与曲线拟合这篇文章,来通过已有数据预测未来数据。

对于前两种没有数据依据所做的预估,我们当然希望能把它拆得越细越好,所以这篇文章中我们将使用第二种方法,通过预估ARPU、留存、CPI等数据来预测ROI。

我们知道,

ROI = 总收入 / 总花费

此处的花费仅计算推广费用。

总收入为每日收入累加,总花费为每日花费累加。

每日花费 = 每日广告新增用户 * CPI

每日收入 = 每日活跃用户(DAU) * 当日ARPU

DAU = 当日新增用户 + 前一日新增用户*次日留存 + 前前日新增用户*2日留存 + …

当日ARPU值也能拆分成广告变现的ARPU + 内购ARPU

通常来讲,广告变现的ARPU值受变现广告的频率和展示价格(CPM)的影响,比较稳定。而内购ARPU值其实相对来说波动较大,但考虑到我们只是在建模,可以认为我们取的是它从长期来看的平均值。

当日新增用户 = 当日广告用户 * (1 + 自然安装/广告安装百分比)

自然安装/广告安装百分比这个值会根据每天广告安装的数量多少有所波动,在手游冲榜、被推荐时也会显著提高,但是我们认为从长远来看,它一般会在20%左右波动。

以上就是我们整套模型的算法和假设。其中的变量在不同产品中都有很大的不同,因此需要根据产品属性自定义。

现在,让我们用这个模型来预估这样一个产品的ROI:

  • 买量成本CPI为$2
  • 每日广告新增用户为1000
  • 自然用户占广告用户的20%,即每日总新增1200
  • 没有广告变现,内购ARPU值为$0.3
  • 次日留存40%,7日留存20%,30日留存8%,生命周期为90天(即当天新增用户在90天后全部流失)
  • 观察180天的数据,每天持续买量

依然参看数据预测与曲线拟合这篇文章中的拟合方法,我们拟合得到该产品每日的用户留存率如下:

平均每个用户的生命周期为7.51天,乘以ARPU值$0.3,得出平均单个用户的LTV为$2.25,我们可以判断,$2的买量成本是完全可以承受的。那么哪一天能回本呢?

DayInstallDAUTotal SpentTotal RevenueROI
711,2008,808$142,000$140,63599.04%
721,2008,827$144,000$143,28399.5%
731,2008,846$146,000$145,93699.96%
741,2008,863$148,000$148,595100.4%
751,2008,880$150,000$151,259100.84%
761,2008,895$152,000$153,927101.27%

我们可以看到,在第74天的时候,累计的收入就大于累计花费了。

DayInstallDAUTotal SpentTotal RevenueROI
1781,2009,011$356,000$429,465120.64%
1791,2009,011$358,000$432,168120.72%
1801,2009,011$360,000$434,871120.8%

在第180天,该产品的ROI为120.8%,即毛利率为20.8%,值得推广。

可以访问本页面使用该工具。

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