Slides présentés au meetup Paris R Addicts x Ubisoft le 3 avril 2018.

1. LA « LIFETIME VALUE » DANS
LES JEUX MOBILES PAR FRANCOIS GUILLEM

2. Lifetime value: sum of all past, present and future revenues generated by a player from from a
game
Not a real quantity that we can measure but an expectation:
Given the available information today, we expect that this group of users will spend XXX €
Super important to decide how much we are ready to spend in user acquisition
LTV
=
SUM OF PAST,
PRESENT
AND
FUTURE
REVENUES
GENERATED
BY
A USER

4. REVENUE GENERATED BY A SINGLE USER

5. AVERAGE ON MANY USERS

6. How much does a player spend after t days ?
Is he still
playing ?
Has he
decided to
buy?
Yes
What has he
decided to
buy?
Yes
Retention
Rate D+t
Daily
Conversion
Rate
DARPPU
𝑺𝒑𝒆𝒏𝒅 𝒕 = 𝒆𝒙𝒑
−𝒕 𝒌
𝒍
× 𝑫𝑪𝑹 × 𝑫𝑨𝑹𝑷𝑷𝑼 𝒕

8. THE WEIBULL DISTRIBUTION
Appears when many random events
may kill/break/inactivate something
𝑷𝒓𝒐𝒃𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕𝒚 𝒔𝒕𝒊𝒍𝒍 𝒂𝒄𝒕𝒊𝒗𝒆 𝒂𝒇𝒕𝒆𝒓 𝒕 𝒅𝒂𝒚𝒔
=
𝐞𝐱𝐩 −
𝒕 𝒌
𝒍

9. REAL ARPU CURVES: SPPD

10. Deux paramètres pour la loi de
Weibull
Un paramètre d’ajustement
pour le premier jour
Un paramètre d’échelle par
cohorte
Obtenu par
minimisation de
coût
Déduit à partir
des paramètres
précédents

16. GITLAB
SERVEUR AWS AVEC R
ORDONANCEUR (AIRFLOW)
PREDICTIONS PAR JOUEUR
BASE DE DONNEES
(REDSHIFT)
PACKAGE UBIMOBILE ANALYSE AD HOC
OBJET « ltv_estimate »git push
git push
Dépoiement continu (aws code deploy)
Job quotidien

17. (ZOOM x 5)

18. THANK YOU!