LTV预测

LTV（生命周期价值）反映来自新的受众，订阅、应用内支付，内置广告的收入。LTV预测可让您预测可能的利润，评估您的投资回报率（ROI），提前判断所选的货币化模型是否会成功。使用预测值，您可以很轻松地分辨无效渠道，并且正确地分配项目预算。

如何运作

MyTracker采用机器培训学习模式创建预测。预测机制非常灵活，可根据应用程序生命周期的当前阶段、历史数据量以及应用程序中的新流量（每天的安装数量）进行调整。

自用户安装应用程序开始，LTV可以做出30天、60天、90天、180天、365天及730天的预测。可以针对总收入进行预测，也可以针对订阅、支付或内置广告进行预测。计算基于经过验证的(in-app)应用内购买付款，以及来自ironSource(应用货币化合作伙伴）的广告展示收入。

ironSource提供数据时可能有几天的延迟，这可能会降低用户安装应用程序后的头几天的预测准确性。关于合作伙伴集成的更多信息，请参见与ironSource集成部分。

限制与特点

• 预测模型对在安装应用后前8天内没有支付并且没有观看广告的用户组群所做出的LTV预测为零。实际LTV值可能大于零，因为有的用户在第八天之后才开始产生收入（对设有延迟（获利）货币化的应用程序来说，尤其如此）。第一组的模型可以部分绕过此限制，该模型能够基于《统计特征》建立预测，但这种预测的准确性将低于一般水平。
• 如果培训学习时在应用程序内进行了临时活动销售或者促销，模型的LTV预测将会偏高，这种会导致支付的非自然增长，因此也会导致过分乐观得预测。
• 如果在进行培训学习时流量有临时增长，例如，由于App Store和Google Play商店的推广、广告、PR或其他外部活动，一方面，这导致了安装的总次数增加，结果却造成了付费用户总数的减少；另一方面，这导致了广告展浏览量增加，这时LTV预测可能会出现错误。
• 在应用的货币化方案、价格、商品系列等有较大变化的情况下，针对购买的LTV预测可能会出现重大错误，因为旧的预测是在没有考虑新变化的情况下做出的，而新的预测不能立即适应于货币化模式。因此，一开始其准确性不会很高。根据变化的幅度，模型的重新培训学习可能需要8天至180天时间。
• 如果为了留住受众群体，在用户生命周期前几天内禁用应用程序内广告，那么LTV广告预测的准确性将会降低。
• 通常，模型培训创建的方式是，预测值应被稍微低估，而不是偏高，从而最大限度地减少预测误差的代价。

如何操作

1. 启用支付验证。MyTracker将对每个支付进行验证，跟踪订阅，确保从统计数据中排除欺诈以及开发人员的测试交易。
2. 将MyTracker账号连接到您的ironSource账号。等待获取广告货币化（获利）的数据。
3. 在设计器中选择报告期间。针对在选定的报告期内安装应用程序的用户组群做出预测。
4. 将LTV预测指标添加到报告里面。自用户安装应用程序开始，可以做出30天、60天、90、180天、365天及730天的LTV预测。在同一个报表中可以体现针对不同收入类型的预测，也可以按天绘制动态图表，或者针对不同的组群（例如，按照合作伙伴和流量类型）创建汇总表。

Custom revenue LTV Prediction

Custom revenue involves other payment transactions that cannot be sent as ads revenue, in-app payments, or subscriptions. For example, it may be offline purchases, web payments, or WeChat payments. For more details, see Revenue tracking.

MyTracker tracks custom revenue through S2S API methods, allowing you to pass payments as with a device ID and the user ID. And if the usual LTV prediction is based on data obtained from physical devices (phones, laptops, etc.), the custom revenue prediction can be built on project users.

Remember that users can have one and more devices, and some switch or upgrade their devices. For details, see the User tracking section

To see custom revenue LTV Prediction, select metrics Users → LTV Prediction → Custom revenue LTV Prediction.