Este estimador aproxima el valor económico de un jugador a lo largo de su relación con el juego a partir del ingreso mensual medio, el margen aplicable y la tasa mensual de abandono. El cálculo ofrece una referencia compacta para analizar cuánto valor puede sostener una mejora de retención.
Puede utilizarse al comparar campañas de reactivación, cambios en el onboarding o incentivos de fidelidad. Es una estimación basada en un modelo de churn constante, por lo que conviene contrastarla con cohortes reales cuando el comportamiento cambia con la antigüedad del jugador.
1. Introduce el ingreso mensual medio. Utiliza el ingreso medio por jugador activo para el periodo que quieres analizar.
2. Ajusta el margen. Indica qué porcentaje del ingreso queda después de los costes variables incluidos en tu modelo.
3. Añade el churn mensual. Escribe la proporción de jugadores que abandonan en un mes. Debe ser mayor que cero.
4. Interpreta el LTV. El resultado principal aproxima el valor de vida bajo el supuesto de ingreso y churn constantes.
Este modelo geométrico simple usa una tasa de abandono constante. Si el churn cambia mucho por antigüedad, plataforma o cohorte, un modelo de supervivencia o una curva de retención por periodos será más representativo.
El resultado resume el escenario definido por los datos introducidos y debe interpretarse dentro de las hipótesis indicadas.
El resultado es sensible al churn: pequeñas variaciones en tasas bajas pueden cambiar mucho la estimación.
Datos: ingreso mensual de 14 €, margen del 70 % y churn mensual del 7 %.
Cálculo: 14 × 0,70 = 9,80 € netos al mes. Vida media aproximada = 1 ÷ 0,07 = 14,29 meses. LTV = 9,80 ÷ 0,07 = 140 €.
Resultado: el modelo estima un LTV de 140 € por jugador bajo esos supuestos constantes.
Depende del margen introducido. Con un margen inferior al 100 %, el resultado aproxima el valor después de los costes variables que ese margen representa.
La vida media estimada y el LTV aumentan rápidamente. Revisa que la tasa corresponda al mismo periodo que el ingreso mensual.
Sí, pero primero conviértela: churn = 100 % − retención mensual, cuando ambas métricas se definen sobre la misma cohorte y periodo.
Sirve como referencia agregada, pero puede ocultar grandes diferencias entre jugadores. Segmentar por pagadores, plataforma o cohorte suele ofrecer una lectura más útil.
Compáralo entre escenarios de churn manteniendo constantes los demás supuestos. La diferencia de LTV ayuda a estimar el valor potencial de una mejora, sin sustituir un experimento real.