Cómo Calcular el LTV (Lifetime Value) de Apps y Juegos

Para muchos profesionales del sector del app marketing, el cálculo del LTV de los usuarios puede ser la clave del éxito de una app o juego, o el mayor de los quebraderos de cabeza…

Formas / métodos de calcular el LTV de una app o juego móvil

Para quien ahora se aventure por primera vez en esta tarea, el LTV (Lifetime Value) es el valor monetario que deja de media un usuario a lo largo de la vida útil en una app o juego; la combinación de retención y monetización. Como norma general, este cálculo es siempre una estimación, y como tal, tendrá mayor o menor fiabilidad según los métodos que usemos para ello. En este artículo abordamos las 2 formas más comunes de calcular el LTV a través de Google spreadsheet, sin cálculos complejos.

ARPU Acumulativo

ARPU = Average Revenue Per User

Lo que sostiene este método no es más que la equidad entre el ARPU y el LTV, afirmando que el LTV no es más que la acumulación de ARPU en el tiempo. El ARPU acumulativo es calculado no para una audiencia completa, sino para un cohorte específico de usuarios. Este cohorte está formado por usuarios que descargaron la aplicación durante un período de tiempo determinado. Pongamos un ejemplo:

Tenemos 1000 usuarios que han descargado la app antes de ayer, y en su primer día, generaron un revenue total de 300€: ARPU para el día 1 del cohorte = 0,3€

Al siguiente día, algunos de esos mismos usuarios hicieron compras con valor de 150€. No importa cuantos de ellos dejaron de usar la app o hicieron compras, siempre utilizaremos el mismo valor del cohorte, 1000 usuarios: ARPU para el día 2 del cohorte = 0,15€.

Con esta misma lógica, podremos calcular el ARPU acumulativo para los días que queramos. Si te gustan las fórmulas, podría calcularse con la siguiente expresión:

ARPU acumulativo para n días = Revenue (de un cohorte seleccionado para n días) / número de usuarios (de ese cohorte)

Con esta idea se podría intuir que el LTV se calcularía de la misma manera, pero no. Recordemos que el LTV es una estimación al no disponer de datos suficientes para calcular un ARPU acumulativo a día 180 o 360. Así que, conociendo el ARPU acumulado para 7, 14 o 28 días (lo más comunes), podremos construir el modelo matemático que creará la curva de LTV para el día que queramos:

F (t) = A * ln ( t + B )

Donde t es el número de días del usuario, y A y B son los coeficientes del modelo. Al ser una función logarítmica tendrá esa forma, y para estimar los coeficientes será necesario un conocimiento avanzado de Excel, ya que tendremos que hacer uso de índices de estimaciones lineales.

A= INDEX(LINEST(Ys, LN(Xs)), 1)
B= INDEX(LINEST(Ys, LN(Xs)), 1,2)

La clave de este método, y por consiguiente, el aumento de su precisión, vendrá dado por el valor de t que tenemos para el ARPU acumulativo. Cuanto mayor sea esta t, mayor precisión tendrá el LTV estimado para 180 o 365 días.

Esto nos ayudará a tener una visión más cenital del valor de nuestros usuarios, y así marcar con más certeza el valor máximo que estamos dispuestos a pagar por ellos en adquisición (CAC).

Curva de retención

Otro método usado en spreadsheet para calcular el LTV es el que utiliza la retención y el ARDAU como parámetros principales. Si contamos con datos fidedignos de retención y de revenue por usuarios activos, podemos tener un LTV estimado igualmente fiable que el anterior.

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Este método consiste en calcular el área de la curva que queda por debajo de la línea de retención:

Y la expresión matemática para dicho cálculo será la siguiente:

Y = a * x ^ b

En los que a y b vuelven a ser los coeficientes del modelo, calculados igualmente con estimaciones lineales. Para el cálculo de los coeficientes, utilizaremos los valores de retención que conozcamos y a los días que pertenece, es decir, si conocemos que la retención a D1 es 47%, D7 20% .. lo dividimos en dos tablas y ya podremos operar. La fórmula exacta de spreadsheet sería la siguiente:

a=
ARRAY_CONSTRAIN(ARRAYFORMULA(EXP(INDICE(ESTIMACION.LINEAL(LN(Días de retención);LN(Valores de retención)),2))); 1; 1)

Para el cálculo de b utilizaremos los mismos parámetros, pero cambiando la fórmula matemática. “A” estaba calculado la exponencial de un índice. Esta vez no la incluiremos, por lo que el resultado de b siempre tendrá que ser un número negativo:

b=
ARRAY_CONSTRAIN(ARRAYFORMULA(INDICE(ESTIMACION.LINEAL(LN(Días de retención);LN(Valores de retención)),1)); 1; 1)

Vale, ya tenemos los valores de a y de b, pero la función matemática inicial le queda un último cálculo y más importante: la estimación para un día en concreto: t. Como estamos calculando el área de la curva, se tendrá que calcular con la integral de esa curva, de modo que si queremos estimar el LTV a 180 días, la función acabaría de la siguiente forma:

Integral (1->180) de: resultado de a x^(resultado de b)

Donde, una vez calculada esta integral, sustituimos el valor de x por 180, y obtendremos así el área de la curva en valor absoluto. Para convertirlo en valor monetario, habrá que utilizar un parámetro que mencionamos al inicio y parecía olvidado: el ARDAU. Este parámetro se supone estable en el tiempo, por lo cual si multiplicamos este valor, por el valor absoluto de la curva, tendremos como resultado final el LTV a 180, conociendo retención y ARPDAU.

en PICKASO | Modelos de Monetización de Apps

Para este método hay que tener en cuenta dos consideraciones, según Google:

• El ARPDAU está basado en data histórica, por lo que no es capaz de proyectar mejoras en la monetización del futuro, por lo que cualquier tipo de ofertas, promos y cambios en la economía del juego/app afectarán positivamente esta métrica, pero nos desvirtúa este cálculo de LTV.
• Este parámetro generalmente tiende a mejorar en las últimas etapas del juego, ya que los jugadores más duraderos llegan a ser un porcentaje mayor de la audiencia (el número de usuarios activos diarios es más pequeño pero el porcentaje de engagement de los usuarios es mayor). Por lo tanto, da la impresión que el LTV medio está mejorando.

Cómo calcular el LTV de tu app – Conclusiones

Estos dos métodos son los más comunes a la hora de estimar el LTV de nuestros usuarios. Este valor no procede de métodos inamovibles y 100% fiables, ya que puede ser calculado desde diferentes ópticas, según los datos que manejemos. Por eso, siempre se está innovando a nivel matemático para alcanzar mayor precisión, y existen lo que se llaman métodos predictivos avanzados, entre los que se encuentran el modelo de Pareto y el modelo BG/NBD, que por suerte, serían los estadistas y matemáticos los que deberían abordar.

En PICKASO nos encanta trabajar mano a mano con nuestros clientes para conseguir mejorar las métricas y hacer que su app o juego sea aún más rentable. Teniendo el control de métricas como el LTV seremos capaces de escalar las campañas de adquisición de usuarios y hacer que el retorno de la inversión sea el máximo posible en el menor tiempo. Contacta con nosotros para más información.

Este artículo del blog de PICKASO fue elaborado por Daniel Flores.