网游业界新闻
08-28 00:00 | Julian Runge
如果你有一款好的产品，那当然是的。但是我上面表述的只是一个估算LTV直观的易于理解的方法。能够帮你在跟别人讲述的时候比较容易的说服对方。但是，代价就是精度。
使用真正的数据科学模型可以获得更高的精度，也可以让你在跟产品团队解释的时候更加有信心。但是，小的开发者也会发现获取数据科学模型是非常难的。
在任何情况下，使用多种方法来做都是必要的。我一般喜欢用三角预测法。就是用三种不同的方法预测并对比他们的结果。假如三者的差异非常大，那我会认为三种方法都不对。但是如果差异很小，那结果就任务可靠。对预测LTV，另外一种简单的方法是试算表方法。
回到去年的夏天，我们已经有一个大规模的数据模型了。因此三角预测对比可以做了：真正的数据科学模型的结果，试算表的方法结果和黄金曲线的结果。
假如，你手里没有数据科学参考模型，那可以问下你的同行，他们的 LTV 大概是多少。以此作为参考。
CPI 也不能跟 LTV 相差特别的大。我知道肯定有更加快速或者更加直观的 LTV 预测方法。我们一起讨论一下，你是怎么做的?你的黄金曲线是怎么样的?
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