Моделирование LTV в SQL

У большинства игровых и мобильных компаний имеется кривая Retention, ранее мы писали о том, что такое Retention и как его посчитать. Вкратце – это метрика, которая позволяет понять насколько хорошо продукт вовлекает пользователей в ежедневное использование. А ещё при помощи Retention и ARPDAU можно посчитать LTV (Lifetime Value), пожизненный доход с одного пользователя. Зная средний доход с пользователя за день и кривую Retention мы можем смоделировать ее и спрогнозировать LTV.

Для материала были взяты данные из одного реального игрового проекта. Нулевой день не отображен для того, чтобы видеть динамику в деталях

В сегодняшнем материале мы подробно разберём, как смоделировать LTV для 180 дней при помощи SQL и просто линейной регрессии.

Как посчитать LTV?

В общем случае формула LTV выглядит как ARPDAU умноженное на Lifetime – время жизни пользователя в проекте.

Посмотрим на классический график Retention:

Lifetime – это площадь фигуры под Retention:

Откуда взялись интегралы и площади можно подробнее узнать в этом материале

Значит, чтобы посчитать Lifetime, нужно взять интеграл от функции удержания по времени. Формула приобретает следующий вид:

Для описания кривой Retention лучше всего подходит степенная функция a*x^b. Вот как она выглядит в сравнении с кривой Retention:

При этом x – номер дня, a и b – параметры функции, которую мы построим при помощи линейной регрессии. Регрессия появилась неслучайно – эту степенную функцию можно привести к виду линейной функции, логарифмируя:

ln(a) – intercept, b – slope. Остаётся найти эти параметры – в линейной регрессии для этого используют метод наименьших квадратов. Lifetime – кумулятивная сумма прогноза за 180 дней. Посчитав её, остаётся умножить Lifetime на ARPDAU и получим LTV за 180 дней.

Строим LTV

Перейдём к практике. Для всех расчётов мы использовали данные одной игровой компании и СУБД PostgreSQL – в ней уже реализованы функции поиска параметров для линейной регрессии. Начнём с построения Retention: соберём общее количество пользователей в период с 1 марта по 1 апреля 2021 года – мы изучаем активность за один месяц:

—общее количество юзеров в когорте
with cohort as (
    select count(distinct id) as total_users_of_cohort
    from users
    where date(registration) between date ‘2021-03-01’ and date ‘2021-03-30’
),

Теперь посмотрим, как ведут себя эти пользователи в последующие 90 дней:

—количество активных юзеров на 1ый день, 2ой, 3ий и тд. из когорты
active_users as (
    select date_part(‘day’, activity.date — users.registration) as activity_day, 
               count(distinct users.id) as active_users_of_day
    from activity
    join users on activity.user_id = users.id
    where date(registration) between date ‘2021-03-01’ and date ‘2021-03-30’ 
    group by 1
    having date_part(‘day’, activity.date — users.registration) between 1 and 90 —берем только первые 90 дней, остальные дни предсказываем.
),

Кривая Retention – отношение количества активных пользователей к размеру когорты текущего дня. В нашем случае она выглядит так:

По данным кривой посчитаем параметры для линейной регрессии. regr_slope(x, y) – функция для вычисления наклона регрессии, regr_intercept(x, y) – функция для вычисления перехвата по оси Y. Эти функции являются стандартными агрегатными функциями в PostgreSQL и для известных X и Y по методу наименьших квадратов.

Вернёмся к нашей формуле – мы получили линейное уравнение, и хотим найти коэффициенты линейной регрессии. Перехват по оси Y и коэффициент наклона можем найти по дефолтным для PostgreSQL функциям. Получается:

Подробнее о том, как работают функции intercept(x, y) и slope(x, y) можно почитать в этом мануале

Из свойства натурального логарифма следует, что:

Наклон считаем аналогичным образом:

Эти же вычисления запишем в подзапрос для расчёта коэффициентов регрессии:

—рассчитываем коэффициенты регрессии
coef as (
    select exp(regr_intercept(ln(activity), ln(activity_day))) as a, 
                regr_slope(ln(activity), ln(activity_day)) as b
    from(
                select activity_day,
                            active_users_of_day::real / total_users_of_cohort as activity
                from active_users 
                cross join cohort order by activity_day 
            )
),

И получим прогноз на 180 дней, подставив параметры в степенную функцию, описанную ранее. Заодно посчитаем Lifetime – кумулятивную сумму спрогнозированных данных. В подзапросе coef мы получим только два числа – параметр наклона и перехвата. Чтобы эти параметры были доступны каждой строке подзапроса lt, делаем cross join к coef:

lt as(
    select generate_series as activity_day,
               active_users_of_day::real/total_users_of_cohort as real_data,
               a*power(generate_series,b) as pred_data, 	 
               sum(a*power(generate_series,b)) over(order by generate_series) as cumulative_lt
    from generate_series(1,180,1)
    cross join coef
    join active_users on generate_series = activity_day::int
),

Сравним прогноз на 180 дней с Retention:

Наконец, считаем сам LTV – Lifetime, умноженный на ARPDAU. В нашем случае ARPDAU равняется $83.7:

select cumulative_lt as LT,
           cumulative_lt * 83.7 as LTV
from lt

Наконец, построим график LTV на 180 дней:

Весь запрос:

—общее количество юзеров в когорте
with cohort as (
    select count(*) as total_users_of_cohort
    from users
    where date(registration) between date ‘2021-03-01’ and date ‘2021-03-30’
),
—количество активных юзеров на 1ый день, 2ой, 3ий и тд. из когорты
active_users as (
    select date_part(‘day’, activity.date — users.registration) as activity_day, 
               count(distinct users.id) as active_users_of_day
    from activity
    join users on activity.user_id = users.id
    where date(registration) between date ‘2021-03-01’ and date ‘2021-03-30’ 
    group by 1
    having date_part(‘day’, activity.date — users.registration) between 1 and 90 —берем только первые 90 дней, остальные дни предсказываем.
),
—рассчитываем коэффициенты регрессии
coef as (
    select exp(regr_intercept(ln(activity), ln(activity_day))) as a, 
                regr_slope(ln(activity), ln(activity_day)) as b
    from(
                select activity_day,
                            active_users_of_day::real / total_users_of_cohort as activity
                from active_users 
                cross join cohort order by activity_day 
            )
),
lt as(
    select generate_series as activity_day,
               active_users_of_day::real/total_users_of_cohort as real_data,
               a*power(generate_series,b) as pred_data, 	 
               sum(a*power(generate_series,b)) over(order by generate_series) as cumulative_lt
    from generate_series(1,180,1)
    cross join coef
    join active_users on generate_series = activity_day::int
),
select cumulative_lt as LT,
            cumulative_lt * 83.7 as LTV
from lt