剛好這兩天聽到某個國外Podcast在聊LTV的不可預測性，也順便整理這段時間我對於LTV的一些思考。
LTV的使用方式很多變，字面上的意思是「用戶生命命週期價值(Liife Time Value)」，即用戶在離開遊戲前，在產品或遊戲中所貢獻的收益。我們常常會在前面冠上天數，拿來計算每位玩家的7天或30天LTV。
以上為教科書的說法，但遊戲業來說，除非是營運很久的遊戲，否則很少會一直只盯著LTV的“絕對值”。
因為LTV通常拿來衡量“新”用戶的平均價值，並同時搭配“用戶獲取成本”來計算遊戲的盈利狀況。理論上，只要一個遊戲的新用戶LTV>用戶獲取成本，這個遊戲就會一直賺錢。因此，LTV的意義很多時刻取決於成本本身，LTV再高，用戶獲取成本沒辦法降下來也沒有意義；同理，即使LTV很低，只要用戶獲取成本夠低，則遊戲也能成功，這也是超休閒遊戲的成功模式。
有些遊戲公司，會要求產品研發部門將LTV做越高越好，行銷部門將用戶獲取成本做越低越好，但在Google/FB廣告系統都能將付費用戶標籤化時，這種目標設定方式，容易造成兩個部門不斷往相反的方向行進，即行銷不斷導入低質量用戶，而產品單位一直無法有效提升營收，最終反過頭來質疑行銷的導入能力。(有趣的是，現在蘋果將IDFA廢棄後，這種單純的劃分方式似乎又開始適用了。)
所以，LTV的走向是否可以預測？直覺是太難了，因為變因太多。玩家會因為遊戲生命週期、用戶口碑、改版銜接、遊戲經濟狀況，競品影響而改變付費習慣，即使是已經在其他國家上市過的遊戲，也有可能會因為以上原因改變用戶的LTV數據，更不用說一款全新的遊戲，很多版本內容也沒有研發出來，付費模式充滿不確定性。這也是為什麼大部分的新遊戲，最重視的數據都是長線留存(據說Supercell的30日留存目標20%)；只要用戶持續留在遊戲中，遊戲機制運作順暢，理論上LTV就有無限的增長可能性。
另一個預測LTV的方式，則是看“倍率成長“。舉例來說，以7天、30天、90天、180天，來看LTV成長的倍數。七天通常是用戶建立付費習慣的一個門檻，而30日則能篩選出確定長留遊戲的用戶。
根據近期自己的經驗，倍率成長的準確性”比想像中高“。當一般用戶七天平均付1美金，30天平均3美金，倍率為3倍時；付費用戶七天即使平均付費就有3美金，90天的平均付費也能接近3倍的，成長到9美金。即使用戶的經濟能力不同，但平均而言，他們在遊戲中的付費成長趨勢似乎會驚人的雷同。
坦白說這蠻不可思議的，因為我們遊戲做了許多優化，也在不同時間段推出受歡迎程度不同的活動，廣告投放的方式也一直在改變，但最終大數據呈現的倍數卻還是趨向雷同。(也歡迎其他同業檢視分享自己的案例)
如果一個遊戲的LTV”倍率成長“狀況固定，似乎就代表這個遊戲的玩家付費模式也非常固定。即使中間加強活動力道，玩家也會因此降低非活動期間的付費，滿足自己心中每個週期的預算限制。因此，如果突兀地強行拉高玩家的付費能力，有可能因此影響可支配所得的預算分配，反而造成玩家退坑。
想要拉高LTV，如何潛移默化的改變玩家的付費行為，應該是其中的關鍵。而改變應該要以尚未定型的新玩家，還是已經在心中分配每月預算的老玩家為主，要針對付費率還是ARPPU，也會因為不同遊戲產生相異的做法。
最後，由於很多的數據影響都很難佐證，所以遊戲營運行銷也像門藝術，不是緊盯LTV與CPI這些數字就能簡單決策。廣告對自然流量的加成究竟是多少？品牌廣告對於玩家付費的激勵程度是多少？當玩家感受到人數成長或衰退對於付費的影響？付費用戶和非付費用戶的口碑傳播能力是否不同？
這些問題永遠都不會有準確的解答，而當遊戲夠獨創夠好玩時，這些問題也不需要解答。
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