（內容轉至網路）
在遊戲資料分析中，ltv是乙個公式，用於衡量乙個新玩家的價值，新玩家能給你的產品帶來的收益，經常將ltv拿來跟新玩家匯入成本cp*進行比較。
玩家匯入成本cp*一般有這幾種情況，cpi（每安裝成本）/cpc（每點選成本）/cpa（每啟用成本）。
一般我們認為當使用者的ltv>新玩家匯入成本cp*時，這樣的渠道投放才有價值。對於乙個手機遊戲公司，我們依靠廣告渠道投放從而匯入新玩家進入遊戲，這次便產生了新玩家匯入成本cp*。通過計算ltv提供的玩家總價值，跟新玩家匯入成本cp*作比較，一旦新玩家匯入成本cp*超過了玩家總價值ltv，這樣對於遊戲公司來講，是無利可圖的。
ltv是用於跟新玩家匯入成本作比較的指標，那ltv的意義包含了什麼呢？一般情況下，存在著三個方面來描述ltv：玩家收入，留存，玩家擴散。
首先，ltv教科書式的計算方法，ltv=lt*arpu。根據talkingdata的方法，lt=r1+r2+…+rn，（r1表示第一天的留存率，r2表示第二天的留存率，rn表示第n天的留存率）arpu=充值金額/活躍玩家數=arrpu*付費率。
另一方面，ltv的價值在於與cp*的比較，從而優化遊戲渠道配置，玩家擴散行為是降低匯入成本cp*的好方法。
玩家收入：玩家在遊戲中產生的價值，這包括arppu(每付費使用者平均收入)和arpu(每使用者平均收入)。
玩家留存：玩家的遊戲粘度情況，這一方面一定情況上反映了玩家的遊戲生命週期的表現。
玩家擴散（自傳播）：玩家擴散一般我們採用k病毒因子來形容，k-factor=i邀請數*con%轉化率，i邀請數是指玩家發起遊戲體驗邀請的數量，con%轉化率是指通過邀請轉化成玩家的比例。玩家的邀請擴散是一種免費匯入新玩家，也是提高玩家遊戲生命週期的好途徑，通過玩家的邀請擴散，不需要額外的成本區獲取新玩家，降低了匯入成本。
無數的遊戲產品給我們展示了ltv在遊戲產品運營過程中起到的決策作用。產品的成功在於產品的ltv>cp*，通過計算每個渠道的ltv及cp*，我們可以進一步的優化渠道配置，篩選出優質渠道和劣質渠道。關注玩家擴散（自傳播行為）可以讓我們的產品在玩家群體中得到口碑，然後源源不斷的免費獲得新玩家，進而降低cp*。
使用者終身價值(life time value)
（高山）每日付費金額/每日註冊人數
解釋
作用
1、對比各日（或各批次）新註冊使用者的質量，為日後導人做決策依據（所有會影響匯入使用者質量的因素（如導人時間、渠道、地域等），都可以通過ltv評估）。
2、通過曲線異常分析遊戲問題並解決，各批次玩家的曲線大體趨勢應一致。
3、觀測及預估使用者的成本**情況，如難以收回成本則考慮回爐大改或放棄。
4、作為控制使用者匯入成本的依據（我覺得這是扯淡：這批匯入使用者的ltv值低，所以下次降低單人匯入成本？那麼下次的使用者質量會比這批更低，繼而導致ltv更低。如果降低匯入成本，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，匯入成本因匯入渠道、地域等眾多條件而異，這些條件都會導致其ltv不同。因此ltv不能作為控制使用者匯入成本的依據）
異同
roi和ltv都可以觀測使用者質量和成本**情況。
但一般roi是以整個伺服器或整個遊戲的玩家為集合，
而ltv一般是以單個伺服器各日的新增玩家為集合，可以詳細對比各日（或各批次）新使用者的質量差距。
演算法
某日新註冊使用者n人，他們在第m天的ltv值，即這n個人在這m天中的總充值額/n。（每天都分開算）
演算法不唯一，也有如下演算法：
某日起m天內共新註冊x人，他們在第m天的ltv值，即這n個人在這m天中的總充值額/x。（幾天一起算）
ltv = 全體使用者平均遊戲天數*全體使用者平均單日付費數。
n日ltv=(n日充值金額/n日總登入人數/n日)*n日內所有使用者平均登入天數。
舉例
連續8天匯入使用者。
第一天，早晨通過a渠道匯入北美使用者。
第二天，晚上通過a渠道匯入北美使用者。
第三天，早晨通過b渠道匯入北美使用者。
第四天，晚上通過b渠道匯入北美使用者。
第五天，早晨通過a渠道匯入歐洲使用者。
第六天，晚上通過a渠道匯入歐洲使用者。
第七天，早晨通過b渠道匯入歐洲使用者。
第八天，晚上通過b渠道匯入歐洲使用者。
這樣通過對比，就能知道各時間、各渠道、各地域的使用者質量高低了（當然還有更多條件，不勝列舉）。
圖示
（非真實資料，每天為一批次）
ltv模型
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