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使用AARRR模型 (四) 获取收入(Revenue)
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关于获取收入,大家最耳熟能详的指标就是ARPU(平均每用户收入)值。对应的比较少提的还有个指标叫ARPPU(平均每付费用户收入)。前几天,@吴刚在微博里贴图比较二战风云的ARPU值时就注明了是周付费用户ARPU(所以其实是ARPPU)。但是很多人误读了以为是六十多元的周ARPU值,就会让他们对Android游戏产生过分的乐观。
是不是ARPPU高,ARPU就一定会高呢?答案是不一定。因为其中还有个指标是付费用户比例,也就是付费用户在全部用户中所占的比例。如果付费用户比例较低,那么那些收入摊到所有用户身上的平均值就低了。通常来说,如果某个游戏为了提高ARPPU,提高了虚拟道具的价格,那么付费用户比例就会相应地降低。找到一个ARPPU和付费用户比例的平衡点,才能最大化收入。
但是收入并不是最重要的,利润才是。如何最大化利润呢?利润最简化的计算公式是:利润=收入-成本。首先我们看一下成本,我们在上一篇中提到过CAC(用户获取成本)。除此之外,还有应用本身的开发成本、服务器硬件和带宽成本以及运营成本等等。不过在用户量很大的情况下,CAC会成为最主要的成本,而其它成本不在一个数量级,所以我们在后续讨论中只考虑CAC。
那么收入如何计算? ARPU是一个和时间段相关的指标(通常讲的最多是每月的ARPU值),还不能完全和CAC对应,因为CAC和时间段并没有直接关系。所以我们还要多看一个指标:LTV(生命周期价值)。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动应用,到最后一次启动应用之间的周期。LTV就是某个用户在生命周期内为该应用创造的收入总计,可以看成是一个长期累计的ARPU值。每个用户平均的LTV = 每月ARPU * 用户按月计的平均生命周期。
LTV – CAC的差值,就可以视为该应用从每个用户身上获取的利润。所以最大化利润,就变成如何在降低CAC的同时,提高LTV,使得这两者之间的差值最大化。更进一步的,对不同渠道来源用户做断代分析,根据他们不同的CAC和LTV,就可以推导出不同渠道来源的利润率差异。

 

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发帖于5年前 0回/141阅
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