不同类型游戏的回收周期特征

一般根据游戏玩法、付费、客户份额、arpu值及其玩家保留等优点，可将游戏分为以下三类：

➢ 轻度游戏(无聊时玩)

轻微手游一般以休闲游戏为主，玩法很简单，入门容易，客户覆盖面广，目前接触过的轻微手机游戏及其游戏大部分都有广告实现。，有的是游戏内购 广告实现了，如果是内购 广告休闲游戏，不同的游戏回收方式也不同，如一些主要是内部购买，广告辅助，有些依赖于广告实现，内部购买辅助，从我接触到关注内部购买休闲游戏，一般回收周期很短，一般在1周内，甚至有些游戏可以在第一天回收，根本原因是游戏深度不够，游戏玩法不能支持玩家的长期保留，所以必须在短期内回收，否则玩家会丢失。

另一款没有广告的休闲游戏更注重客户规模。这类游戏一般实现能力较弱，但玩家保留时间较长，本周期约为6个月左右。

➢ 中度游戏(按日常计划安排游戏，心里有你的，我有空)

中度手机游戏的定义略显模糊，通常处于轻度和重度之间，既有玩法又有收费，尽可能扩大人群，提高收费。一般来说，牌组/对策/摆放/培养等游戏比较中度，回收周期类似于重度，一般为3-4个月。

➢ 重游戏(根据游戏分配时间表，你是我心中的爱❤）

重度游戏的关键扎根于传统的终端游戏页面游戏。玩游戏推广的学生应该对这种游戏有更好的了解。例如，传说中的“一刀999”听起来像是在收费，但氪金会让玩家感到非常高兴，有情感上的成就感，以及一些终端游戏IP移植游戏，比如“天龙八部、旅途、梦幻西游、朱仙”等。另一种非端游移植一般是“小说IP-影视-游戏”，会有更多的修真武侠游戏，比如唐家三少的斗罗大陆小说-斗罗大陆动画-斗罗大陆手机游戏。

总的来说就是大多数重型手机游戏都会有一定的群众基础，游戏玩法比较深入，游戏中的操作活动会不断更新，玩家粘性高，氪金大佬多，但群体覆盖率不如中轻手游。，一般来说，我接触到重型手机游戏的回收周期在2-3个月左右，第二天LTV提高特性是第一天的两倍，7日是第二天的2-2.5倍(不代表所有游戏)。以下是我之前推广的各种游戏的ROI改进KPI。具体的交付效果可能和KPI不一样。以下供参考。以下游戏产品包括传说/三国/修真

解释不同手机游戏的回收数据案例

一般来说，我参考一个公式来回收数据模型：ROI=ltv/成本，当ROI=1表示完全回收时，LTV=成本。

案例一：

以下是我们一开始在广点通推广IOS的信息。当时成本是60。看30天LTV是58.21，45天LTV是69.94。换句话说，这个游戏大概需要40天。”Ltv=“成本”完全回收，后续收入都是盈利的，这款游戏当时给我们带来了丰厚的利润。

然后我们来看看保留。保留应该是保持这款游戏ltv稳步增长的关键因素。这款游戏保留了47.27%，72.53%，30天保留了11.11%。保留很好。保留好的侧面可以在一定程度上反映游戏的长生命周期，ltv有很大的后续增长空间。保留与游戏中的游戏玩法和商业活动密不可分。因此，当我在游戏中推广它时，我经常会遇到版本升级和操作活动升级。目的是吸引玩家，让玩家充电并付出更多。

然后关于成本，我想在这里说一句，

问:成本越小，回收周期越少。

答：不一定，这个条件必须有一个前提，你看到公式，在LTV成本越小的前提下，回收周期越少，LTV代表什么，代表你拉玩家支付质量，如果你拉玩家成本低，LTV低，roi没有增长，如果你拉玩家支付0，roi回来，实际上是赔钱。

因此，前面的分析表明，我们可以得到两个结果：

① ltv=在成本方面，数据被完全回收，但无论付费质量如何，纯粹降低成本都不能减少回收周期。因此，建议在LTV不变的前提下尽可能降低成本，或者LTV上升，以Roi为导向，可以稍微接受成本上升

② 一款成功的游戏，后来LTV可以稳步增长，大部分都伴随着高保留，有人才有可能付费。因此，在控制计划时，保留也是一个非常重要的参考指标。

案例二：

下面的数据是安卓修仙手机游戏的推广数据，

大家看看，当时的购买成本是40左右，第一天ltv1.03，第七天ltv14.83，第三十天ltv22.68，大家看看保留，20.45%，8.76%，2.23%，30天。换句话说，30天基本没人，但30天的ltv只有22.68，远远落后于40元。这完全是血亏。与上面的游戏相比，上面90天的保留率也是4.22%，这个30天的保留率只有2.23%，差别还是很大的。

虽然这里分析的数据是90天的数据，但事实上，我们只投资了两周就放弃了这个游戏。通常，LTV背后的差异有所改善和保留，所以我们不需要看这么长时间。

虽然这里分析的数据是90天的数据，但事实上，我们只投资了两周就放弃了这个游戏，通常是LTV后面的改进差，保留差，所以我们不需要看这么长时间。然后这个产品实际上是我们的联合运输产品，他们自己的市场洗得更多，成本也有点高，保留差，LTV改进差，但也给CP分享，果断停止。

根据这个案例的关键点，我想向大家展示两点：

① 数据差游戏产品一般伴随着LTV的缓慢增长，同时保留得特别快，这类产品很难落后。

下面是我们投放一款休闲游戏一条规划的roi提升数据，

产品是先发产品，推广IOS。整体平均值第一天roi在40%左右。你可以看看下面的内容。大部分到第四天都涨不动，后续上涨是2%、1%、0.5%。这个速度在增长。根据计划的roi增长曲线，可以得出结论，这款游戏将在7天内得到纠正，因为很多roi计划7天后根本不会增加。因此，我们给出的回收周期只有7天。如果我们7天不能回去，我们就会赔钱。如果我们在7天内恢复正常，我们估计第一天的roi至少是70%。这70%是怎么得到的？首先，我们观察了第一天60%-70%的回收曲线。我们发现第一天60%，一周内几乎没有回收，有的刚回到正常，有的差，70%可以回来赚小钱；第二，如果没有计划，第一天可以达到60%-70%，看看现有计划的增长模型。例如，我注意到样品版本较大的两个方案（前两个）方案

第二天，roi在第一天的前提下提高了40%

第二天前提下，3日增加了10%

4日在3日前提下提高5%

4日前提下，5日增加2%

7日，5日前提下，1-8%增加

假设第一天roi 50%，第二天roi=(50*0.4 70%，3日roi(70*10%) 77%，4日roi80.85%，5日roi82.5%，7日roi最大89.1%。

假设第一天60%，第二天84%，第三天92.4%，第四天97.02%，第五天98.96%，第七天99.94%-106%，回收有点凑合，和我们之前得出的结论一致。

第一天70%，第二天98%，第三天107.8%，第四天113.19%，第五天115.45%，第七天116.6%-124.68%。

这一部分的关键是向您传输三个信息：

① 不同的游戏付费模式不同，也许说第一天40-50%的数据很好，

。

② 付费模型预计，前提是有一个数据样本，可以检测1周或2周，然后根据1-2周的数据增长曲线推测数据模型，上面提到了我的推断方法。

③ 根据游戏测试报告中提到的游戏的实际优化措施，我们手机游戏运营的学生在这一部分是专业人士。我的外行谈到了一般的想法。例如，游戏的测试报告保留了35%，但内部规定的数据保留了45%。目前如何改进，

1、第二天观察玩家的外流状况

2、什么级别的玩家外流更多，记录 

3、感受相应级别的玩家所面临的游戏，推断可能导致丢失的东西

4、根据数据分析平台，找到相应事物可能丢失的概率，并标记 

5、与游戏策划巨头就外流概率高的事件沟通改进方案(这里大家只参考不保证专业)

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