行业洞察｜如何预测混变产品的LTV：四大挑战及Tenjin的解决方案

Tenjin市场总监Roman解释道：“许多移动开发者并不了解不同留存计算方法之间的差异。他们看到‘留存率’这个指标，就认为自己已经理解了它的意义，但实际上不同方法之间存在着巨大的差别。只有真正理解这些区别，才能做出更明智的商业决策。”

在这篇文章中，Roman将与Tenjin的高级产品经理Jas一起，讨论多数开发者常常混淆的两种留存计算方法，并解释为何选择正确的方法对于制定高效的应用留存策略至关重要。 

预测LTV模型需要大量早期行为数据，才能得到统计上显著且准确的预测。但混合变现模式下，这些关键的早期信号往往十分稀少。

我们的解决方案采用neural networks（神经网络），Jaspreet解释道：“神经网络非常适合这个场景，它能处理海量数据，这恰恰是这一独特挑战的核心需求。而且，神经网络善于识别复杂模式，且能从趋势中学习，无需大量数据处理。”

她分享了其中的关键成果：

神经网络能从稀少的早期信号中识别复杂模式，利用细粒度广告曝光数据作为丰富的早期信号源，来克服信号稀疏问题。从用户一开始与广告的互动入手，通过所提供的大量的早期阶段的数据，实现预测精准度的显著提升。

建模时常见难题——异常值，比如“大R用户”（高额付费用户）或其他极端数据，这些都会导致测量失真。例如，某用户在IAP上消费1000美元，而大多数用户只消费10美元。传统pLTV模型往往无法妥善处理这类极端差异，要么给出过于乐观的结果，要么错失潜在收入。

Jaspreet介绍了Tenjin的处理方式：“我们首先将未成熟用户群作为特征之一，将其加入模型，让模型基于此进行预测，并每两小时动态更新用户群成熟度，模型据此不断调整预测。” 

通过持续的数据流和监控，周期更新一次采用的动态归一化来应对异常值问题：

这意味着普通付费用户不会被忽略，少数大额花费虽存在，但不会导致平均值失真，你的预测LTV画像更贴近现实、更具参考性。

碎片化的收入数据碎片化会影响决策判断。大多数平台要求你分开跟踪IAP和IAA收入，这增加了工作量——毕竟需要在两个不同的pLTV指标间切换，而实际需要的是将两者结合的整体视角。 

Jaspreet指出：

“当收入数据被拆分时，你无法快速判断双渠道中哪些用户群真正盈利。容易陷入独立优化的误区，这对混合变现应用尤其不利。

“我们现有客户已经熟悉我们的综合LTV指标——即用户群成熟后可获得的实际LTV。我们知道混合变现应用经常使用这一指标，因此我们推出结合IAA和IAP的预测LTV指标。

“这将为客户带来巨大价值。现在我们还能提供衍生的预测指标，如pROAS和pROI，进一步强化了我们的报表和数据基础设施，使真正LTV的预测更简单实用。

“我们在Tenjin面板中直接创建了一个统一的pLTV指标。一个指标即可展示IAA和IAP的总预测价值，默认包含短期和长期预测。” 

Tenjin的解决方案提供了清晰、全面的可视化分析，无需再在表格中费力计算或勉强拼凑数据来理解利润率，帮助您更快做出决策。 

多数pLTV模型准确率徘徊70%-80%，看似不错，但当你需要实时分配数千美元预算时，20%-30%的误差是不可接受的。尤其对预算有限的开发者和新兴市场团队更是致命，任何误差都意味着浪费或错失机遇。

UA优化必须建立在强信心基础之上：无法信赖预测结果，就无法大胆投入预算或调整出价。在快速变化的市场中，每一次犹豫都成本高昂。 

高准确率的pLTV对日常实时优化决策至关重要：

Jaspreet表示：我们投入了大量精力构建预测LTV，这也是我们能达到90%准确率的原因。我们融入了大量的专家洞察和以客户视角为核心的开发理念。”  

这一基准通过严格的神经网络训练和分析实现。我们的pLTV支持应用、广告活动及国家级别维度的数据，让你能根据不同国家和渠道分配预算，可能性无限。

这一表现使我们的pLTV成为日常优化的可靠指标。所以，大胆优化吧——不需要太谨慎，将预算押在可靠的数据上。