분석가 없이 LTV 계산해보기: 히스토리컬 데이터 있는 경우

정확한 LTV의 모델링과 계산을 위해서는 많은 데이터 처리, 분석, 모델링, 그리고 서비스화 작업이 필요하다. 그러나 마케팅을 위한 데이터 사이언티스트, 엔지니어들이 내 조직 내부에 존재하는 경우는 거의 없다. 따라서 고도화된 LTV 모델을 만드는 것은 꿈도 못 꾸는 경우가 대부분이다. 또한 있다고 하더라도 실무를 하다 보면 고도화된 모델링보다 빠른 계산이 필요한 경우가 많은데 이럴 때 사용할 수 있는 방법이다. 해당 방법들은 F2P 기반 모바일 게임에서만 적용하여서 사용해 봤기 때문에 다른 형태의 Monetization을 가지고 있는 서비스에 적용할 수 있을지는 검증되지 않았다. *아래 모델에서의 ARPU는, 사용 중인 내부 BI에서 Cohort 기능을 통해서 집계하거나, 내가 사용하는 어트리뷰션 툴에서 Cumulative RPI/RPU 등의 이름으로 집계까 가능하다.

ARPU 증가폭을 사용한 LTV 모델링 및 예측

ARPU 증가폭 모델 다운로드 ARPU 트랜드 모델과 비슷하게 ARPU 추세를 보고 LTV를 계산하는 방식이나, Natural Logarithm Function에 한정되지 않기 때문에 사용하면 정확도를 높일 수 있는 방법이다. 단, 계산하기 원하는 일차만큼의 데이터를 가지고 있어야 계산할 수 있다 (360일차 LTV를 계산하려면 실제 360일차 ARPU가 필요). 작동 방법은, 각 일차 별 누적 ARPU의 상승폭을 가지고 예측 모델을 만들고 이 모델에 실제 ARPU를 삽입하여서 내가 원하는 일차의 LTV를 예측한다. arpuincremental.png 사용해보기 아래 샘플 데이터 세트로 ARPU 증가폭을 가지고 모델링을 통해 90일차 LTV를 예측해보자. 먼저, 실제 내 서비스의 누적 90일차 ARPU를 일별로 계산한다.
일차 누적 ARPU
1 199
2 369
3 465
4 541
5 629
6 693
7 783
8 865
9 909
10 963
11 992
12 1069
13 1129
14 1221
15 1264
16 1306
17 1392
18 1452
19 1479
20 1526
21 1577
22 1633
23 1652
24 1701
25 1731
26 1910
27 2004
28 2098
29 2194
30 2251
31 2304
32 2362
33 2420
34 2462
35 2527
36 2638
37 2651
38 2727
39 2737
40 2795
41 2859
42 2922
43 2950
44 2990
45 3069
46 3105
47 3153
48 3217
49 3241
50 3263
51 3305
52 3326
53 3358
54 3417
55 3437
56 3443
57 3472
58 3498
59 3507
60 3527
61 3545
62 3587
63 3603
64 3623
65 3636
66 3647
67 3649
68 3660
69 3672
70 3672
71 3682
72 3700
73 3723
74 3751
75 3767
76 3790
77 3818
78 3849
79 3866
80 3872
81 3880
82 3889
83 3908
84 3945
85 3956
86 3962
87 3970
88 3984
89 3987
90 4015
해당 값을 엑셀 파일의 실제 누적 ARPU (칼럼 C)에 기입하면 7일차 ARPU 부터 90일차 ARPU의 증가폭이 계산된다 (칼럼 D). 그 후에 내가 LTV를 계산하고 싶은 코호트의 7일차 ARPU를 입력한다 (칼럼 G). 7일차 ARPU가 800원이라고 가정하면 90일차 LTV가 4,102원으로 예측된다. 위의 모델은 고객이 유입된 후 7일차 ARPU를 보고 LTV를 계산하게 만들어져 있으나 더 빠른 예측이 필요하다면 7일차 전 ARPU를 사용하도록 모델을 수정하면 된다.

리메이크 디지털 에이전시

“디지털 광고를 새롭게 만듭니다”

https://remakedigital.com

2 thoughts on “분석가 없이 LTV 계산해보기: 히스토리컬 데이터 있는 경우

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s