次留73% 3留40% 休閒遊戲爆款是如何調優與發行的

Green Panda Games成立於2013年，是一家專注於超休閒遊戲，並以放置類遊戲為主的發行，目前規模已經超30人。自成立迄今，其共釋出超過55款遊戲，全球累計下載量超8500萬次，包括 《Sushi Bar》、《Terrarium》、《Bee Factory》、《Golf Orbit》等熱門產品。今年8月，媒體報導了育碧收購Green Panda Games 70%股權的訊息，不過在公司運營上，Green Panda Games依舊保持獨立性。

10月16日，由羅斯基組織的遊戲公司商務團在法國巴黎拜訪了Green Panda Games，並進行了深度交流。


在Green Panda Games拜訪期間，羅斯基一行受到了熱情的招待。Green Panda Games COO接待併為我們講解了Green Panda Games公司歷史及發行產品相關的內容，而其後的商務負責人、資料分析負責人分別帶了更為細緻且深度的分享。包括Green Panda Games的發行流程、以代理中國廈門很穩網路的產品《過山車大亨》為例，進行了整個調優過程與發行實戰案例的講解、資料驅動型的決策的“中臺”機制等等。

為了方便閱讀，Green Panda Games以下皆簡稱“GPG” 。

以下為相關內容整理：

GPG最早的業務就是遊戲研發，主做經典遊戲玩法的紙牌等產品。在2018年轉型為超休閒遊戲發行。並在隨後發行上線的《Golf Orbit》等幾款產品中獲得了成功。


GPG在2018年中期開始關注放置遊戲。發現與其他品類的超休閒遊戲相比，放置遊戲的遊戲生命週期會更長，並且留存資料更好。通常一款休閒遊戲的壽命只有45天，而放置遊戲的使用者可以留存到一年甚至更長。其發行《Bee Factory》與一款植物類遊戲就是很好的體現，《Bee Factory》在上線一年後，還保持在美國排行榜200名左右的位置。

在2018年9月，GPG開始專注於放置類遊戲，並接連發行了《Sushi Bar》等幾款產品。可以說《Sushi Bar》是目前發行最成功的遊戲，遊戲的資料非常好，在使用者進入遊戲的前兩天中，平均會看30個廣告，而觀看這30個激勵視訊大約需要15分鐘，可以想象一下游戲的LTV會多麼驚人。


雖然GPG已經沒有自研團隊，但是有研發技術人員做支撐。雖然曾經也研發過遊戲，但現在這些人已經成為遊戲的設計師，幫助CP進行遊戲的優化，有時候會直接幫他們設計UI、場景等。GPG所做的決策都是來源於資料驅動，資料部門是公司的中臺。這恰恰也是GPG厲害之處。

在發行與研發合作，如何打造休閒遊戲爆款的話題。GPG亞太區商務負責人楊陽以《過山車大亨》的合作調優案例進行了分享。

一、GPG發行的基本流程與存留測試標準

首先在合作上，GPG會全程與研發保持緊密的合作關係。在產品的遊戲的創意階段，包括頭腦風暴階段都會與之交流，並針對性的提供一些意見及經驗參考。

在初期，研發通常會分享一個非常簡單的草圖，只是展現出來遊戲的概念，一個基本的玩法和框架是什麼。GPG基於此給予相應的反饋。幫助他們去提升玩法以及更好的使用者體驗。並加入一些美術的設計，包括簡單的UI、廣告設計等。

當收到了一個遊戲的原型，GPG會在整個公司安排不同的團隊去試玩，包括買量團隊，製作人團隊以及設計團隊，都會基於他們不同的專業經驗和知識，給到相應的建議，幫助遊戲在不同的角度，比如說怎麼樣題材風格在買量視訊上更吸引人，怎樣讓玩家在遊戲過程中獲得更好的遊戲體驗，也包括一些UI重新設計上，做到一些更好的效果。

當這款遊戲足夠好就會安排去測試。具體來說就是在怎麼Facebook上買量，怎麼獲取原型使用者，GPG在測試階段制定一些kpi目標，如美國iOS榜CPI 0.2美金；次留55%，3留25%這樣的標準。一款遊戲的吸量程度、留存以及廣告展示次數的資料，能夠幫助我們更好的衡量，這款遊戲是否值得繼續做下去。


如圖所展示的資料，對大家來說可能有些震驚，但是對於GPG來說，放置類遊戲在超休閒領域中是一個非常特別的細分品類。使用者粘性不僅強，而且在買量上的潛力的也大的多。

當然對於不同型別的遊戲，比如CPI高但同時LTV也高的時候，會用不同的標準去衡量這些資料。

進入產品調優階段後，CPG會根據不同遊戲給出相應的建議。比如說怎樣提高他的使用者體驗，怎樣在各方面提升一些資料。當遊戲能夠達到發行標準後，就會開始大規模推廣。


二、休閒遊戲產品調優及《過山車大亨》發行案例分享

接下來，具體以GPG與廈門很穩製作的《過山車大亨》發行合作案例，講解發行細節及GPG如何幫助CP調優產品。

如下圖是遊戲設計的第一張概念圖，當他們想到這個概念的時候分享給GPG。從這個圖中可以看到，過山車是一個非常常見的主題，不無論性別、年齡，國別，所有人都知道。當玩家看到這個遊戲，或者聽到這個概念之後，他就知道這個遊戲怎麼去玩。簡單的遊戲概念，奠定的基礎就是買量的時候CPI處於非常低的標準。


《過山車大亨》在攝像機視角、鏡頭等方面做了非常多的創新。這些創新在遊戲在買量的時候也會更加吸引使用者的眼球。

當然作為第一張設計圖，還有很多需要提升的地方。比如說遊戲的玩法不夠明確，如果只有過山車在裡邊轉的話，並不是那麼的有趣，並不是那麼的吸引人。其次的話，遊戲的升級系統也不是特別明確。如果仔細看，會發現遊戲的升級按鈕都是從其他遊戲拿過來的。只是為了展示這個概念是什麼樣子的。當然這些我們都不是特別的在乎，因為GPG會幫助他們改進這些地方。

然後在這個時候GPG開始和研發團隊合作，並給了一些反饋。之後他們發過來了第二張設計圖。


在這個圖當中，新增了一個非常小的功能，就是一個排隊的系統，這個系統改變了整個遊戲的流程。相比之前的版本只有過山車在裡邊運轉，現在是有顧客來到這個公園，然後顧客走到車站排隊，之後進到過山車，過山車開始在裡邊運轉。雖然這是一個非常非常小的功能，可能很多人都不會覺得這個功能在遊戲裡邊有什麼作用，但是他給玩家的感覺，會把這個遊戲變成了非常貼近現實生活中主題樂園的感覺，而且會給玩家更多的代入感和參與感。玩家能感受到自己在管理自己的主題樂園，在管理自己的過山車，這樣一種更真實的遊戲體驗。

接下來遊戲重新設計了不同的升級系統，因為在加入排隊系統會後，遊戲中可以升級票價、升級顧客來的速度、升級一些例如過山車的數量，每輛車可以承載的人數等。這些功能雖然增加了一些遊戲的難度，帶給玩家一點挑戰，但是同樣也會增加玩家的代入感和參與感。也為我們後續遊戲的優化，奠定了非常良好的基礎。並且包括每個升級系統，包括車輛的升級、軌道的升級，都會伴隨視覺上的反饋。這個功能沒有圖去展示，但是大家可以想象一下，每升級幾次，會獲得一個新的軌道、新的配色，可以給予玩家非常強烈的滿足感。

當然在第二張圖中也發現了一些相應的問題，例如在主題樂園當中，唯一的收入來自過山車，過山車每轉一圈，會獲得一定的收入。另外使用者體驗也不是非常明確，包括設計的部分我們在之後也還需持續優化。

這是第三個迭代的版本，過山車第三個迭代的版本。


在這個之前的版本加入了一些像冰激凌車、漢堡店這類的設計。當時只是為了增加一些升級的內容，後續增加了一些真正的功能。當玩家解鎖了過山車周圍這些，可能看上去沒有用的東西之後，會有一些隨機的顧客來到這個地方，去購買商品，產生一些其他的遊戲內的收入。這樣一個非常小的功能，甚至大家都不會在意到的功能，但是會讓玩家一直在遊戲裡感受非常的繁忙，需要升級下這個，需要點下這個，可以讓玩家在遊戲裡停留的更長，讓玩家停留的更久一些。當然，最終引導向的還是玩家停留的越久，他們看廣告的機率會越來越大，也是為了整個ltv的提升。

同樣在這個版本中，加入了車站排隊系統的指示器功能，玩家可以清楚的知道現在有多少人在排隊，有多少人在等著。玩家會平衡一下，是需要升級加快排隊的系統，還是去增加車的容量和速度。讓整個過山車樂園更加良好的執行。

這是GPG在使用者體驗方面做得一些優化。而且從《過山車大亨》之後，可以看到其他的很多3D型別的遊戲，都加入了這樣一個指示牌，可能他們自己都不知道這個指示牌是幹什麼的，其實在遊戲中我們是有很深遠的考慮的。

當然這個版本，遊戲重新設計了美術，例如顏色上的對比，包括新的顏色的設計，能讓使用者一看到就非常的抓眼球，把遊戲做出一個視訊或者是隻是放一個截圖放到App Store裡都非常抓眼球。

到了這個版本之後，就是發行測試用的版本，當時的資料是非常非常好的。通過了GPG的測試。

在這之後也做了更多優化。例如UI的重做以及包括廣告的設計。比如在這版獎勵領取的彈窗，可以看到畫面的顏色，包括各種佈局的大小，給人的感覺不是特別休閒。


紫色給人特別沉重，會有看起來特別累的感覺。另外包括廣告的設計，例如當遊戲展示這兩個按鈕的時候，大部分玩家是用右手玩，他們會更多的去點選右邊的collect按鈕，反而不是去看廣告。而且大部分玩家其實對廣告雖然不拒絕討厭，但是不會主動去看。那之後面針對這些方面做了一些相應的優化。


首先對於UI來說，GPG的設計團隊重新做了整套的UI。可以看到，跟之前那張圖做對比，整個UI的所有元素都很好的排列，玩家看上去就知道什麼時候需要哪個功能，但是看上去也不會特比擁擠。而且在顏色搭配上面也做了新的優化，與遊戲整體設計更加融合。同時，在獎勵領取彈窗上面用了新的模式，只展示看激勵視訊的選項，同時也增加了獎勵的倍數，前邊的版本是給獎勵兩倍的收入，這個是給獎勵三倍的收入。這是增加了激勵視訊的價值的。因為激勵視訊的價值對GPG來說無所謂，兩倍三倍甚至5倍都是無所謂的，但是最重要的如何激勵玩家，讓玩家有更加強烈的慾望去看這個視訊，才是我們最終想要做的。這些都是我們在這一個小的改版中做的事情。

GPG對於idle類遊戲的調優，包括變現、使用者體驗等各個方面的調優， 都有一套非常成熟的系統。這套系統是在GPD長期做idle類遊戲，包括做A/B TEST當中積累下來的一些經驗，GPG知道哪些功能在那個地方去用，效果會比較好。例如加入了新的永久展示RV的圖示，讓玩家可以在任何想看RV的時候都可以點選。


同時在使用者看任何一個激勵視訊的時候，不僅是在遊戲收入上的加速，同時會在視覺上感到反饋，下面這個是比較明顯的一個例子，當使用者看了一個視訊之後，會得到一個煙火夜景這樣一個公園，這樣玩家不止是在遊戲內得到了一些金錢上的獎勵，同時他們在視覺上和心理上都得到了強烈的反饋。這也是為什麼這款遊戲他能夠在ltv上能做到這麼高的一個提升。

做完這些所有改動之後，這個版本跟之前測試版本在各項資料上都有提升提升。第一天留存增加了3%，第三天的留存增加了5.8%，ltv翻了268%。


同時還增加了很多遊戲的新內容，比如說針對夏季設計了水上樂園的過山車，之後還有一個宇宙背景的過山車的世界，最後還有一個火山上的過山車。可以看到，不僅是軌道，背景，包括車的設計也都有一些改變。其實這些所有的設計的最終目的，都是為了保持玩家在遊戲中的新鮮感，讓玩家一直有新的東西可以去發現，保持他們的一種好奇心，有了這些內容，我們才可以保證遊戲的留存可以提升，玩家有更多機會看激勵視訊，最後的ltv可以做到很好的標準。同樣GPG的買量團隊也可以使用這些新世界的設計去製作買量的素材，對不同的使用者進行有針對性的投放。


接下來是GPG在過山車上做到的一些成就，不管是對我們，還是對研發來說，《過山車大亨》都是里程碑式的一款產品。


雖然這些資料看著很漂亮，但其實在這些資料背後GPG真正看重的，是與跟研發創造的這種關係，這種協同作用。研發在立項的初期，就非常的信任GPG，他們把自己的idea分享給GPG，GPG整個公司所有的團隊，包括買量團隊，製作人團隊，視覺團隊，都會參與到這個專案當中去，提供最大的努力，把遊戲做成一個爆款。而且對於GPG來說， 我們更看重的是遊戲的質量而不是數量。所以，我們也希望之後有幸跟更多的中國開發者，一起創造更多成功的故事。

下面是來自研發團隊，對於我們合作過程中給到的一個反饋，其實對於GPG來說，也非常開心能夠有機會跟他們合作，而且作為一箇中國的研發團隊，他們也給我們整個公司，我們整個管理團隊都做了一個特別好的榜樣。他用自己的實力告訴我們，中國的研發也可以做出這樣好的爆款，這樣好的超休閒遊戲。超休閒遊戲不僅是國外研發獨大的地方，我們當然也希望，我們會創造更多新的故事。


三、資料驅動的發行是怎麼工作的

海外公司在休閒遊戲領域能取得非凡的成績，離不開資料的運用與支援。他們會有專門獨立的資料分析組來提供各種決策支援，而在國內，資料分析很多都是身兼多職的運營在做，專業性上要低，同時缺乏各種資料積累及資料模型搭建應用。目前海外公司在這方面上走在前列，非常值得國內公司借鑑學習。

在資料分析運用方面，GPG採用的是資料驅動發行。

GPG的資料團隊的構成是由資料工程師，資料分析師，資料科學家組成。資料工程師主要負責資料平臺的建立和維護，以及各種資料流的穩定性和持續性。為後續所有資料相關專案提供紮實的基礎。


在此基礎之上，資料分析師，主要是起到資料團隊和其他團隊之間起到橋樑的作用，他們直接面對來自其他團隊各種關於資料方面的問題或者是需求，由他們負責解答。同時進行資料視覺化，幫助他們更好的理解資料。最後在資料的基礎上，做出一個比較有科學依據的決策。

最後是資料科學家。他們主要是用現在比較流行的一些科學方法，比如像機器學習，深度學習等一些演算法， 以及和雲端計算和大資料結合起來，然後進行一些預測和分析之類的資料科學相關的專案。

在GPG裡，資料組是處於一箇中臺的位置，和其他所有的team都有非常緊密的聯絡。包括商務團隊、買量團隊、變現團隊，以及產品團隊。由資料組來負責幫助他們響應他們的問題，提高整個公司對於資料的瞭解和決策的效率，最終在公司裡營造一個由資料驅動型的氛圍和文化。


在資料的框架上，主要是由兩條資料流組成，第一條資料流主要是來自GPG的產品和發行買量。由實時資料組成的，主要是由自己的SDK收集，使用者在遊戲裡一些實時的資訊資料。同時由渠道幫我們收集關於使用者下載的資料，然後通過歸因這種方式，實時送到我們的資料倉儲，這個是我們第一條資料流。


第二條資料流就是所謂的日端資料流。每天去收集前一天的資料， 最後也是同樣送到大資料庫裡。在大資料庫裡面，會進行資料的一些整理，分析篩選，最後就是轉化。最終根據不同的use case形成最終的一些分析表，其中就包括了每天的資料包表，不同的部門每天就可以追蹤kpi的變化，其中還包括下載、買量結合起來，會有一些實時的push或者就是一些預警。比如說當看到某一個資料的波動量超過正常範圍，就去通知相關的人員採取及時的措施。


最後一塊是和資料科學相關。會把所有資料直接輸送到GPG使用的雲服務，對資料科學模型進行更新。然後得出最新的運算模型。


四、休閒遊戲的資料分析與模型預測

1、怎麼樣進行使用者級別的的ltv的預測

大家知道在ltv方面現在大致有3個層級的運算。第一個層級就是基於歷史資料的運算，也就是說每天收集到使用者過去的資訊，計算出過去一段時間的ltv，但是這個是沒有任何前瞻性或者預測性的，缺乏對未來的估計。在這個基礎之上，GPG會用一些其他數理統計的方法，然後去進行一些投射，譬如說取前30天的ltv平均值，然後來預測未來30天的ltv。在這種情況之下，資料有一定的預測性，但是考慮的變數比較少，有時候會跟實際情況相差的比較遠。

最後一個層級是現在相對的比較新的方式。資料學習演算法結合起來，然後就是可以用大資料的一些計算，同時可以綜合考慮所謂的比較全面的所有的變數，最後得出一個比較科學化的ltv的預測。


那麼，GPG怎樣運用資料科學來進行ltv的預測。

GPG的ltv預測基本分為6 步。第一步是使用者下載，從0天開始會收集使用者基本資訊，比如說來自於哪個國家，來自於哪個地區，下載用的哪個手機型號，用的是哪個作業系統以及來自哪些廣告渠道等基本資訊。

同時，當使用者開始玩遊戲的時候，會實時收集他在遊戲裡的行為。比如說他做了幾個session，他看了幾個廣告。每個session的時長是多少等等。然後在這個基礎之上，會把收集到的資訊進行篩選和轉化，然後把資料帶入到資料科學模型當中去。由此來計算出，第一步的使用者ltv。所以說通常在第0天，就會有1-7天ltv的預測。當然這是一個不斷動態的過程，因為每一天當使用者在不停玩遊戲的時候，會有新的資料進來，這樣會不斷優化預測，讓預測接近實際的標準。


現階段，GPG差不多在第三天預測第七天的ltv的準確率差不多90%左右。在第七天預測第十四天ltv的可以到95%的準確率。在這種情況下可以很快的反饋給不同的部門， 比如說ua部門，可以告訴他們實時資料。當制定CPI計劃時，可以根據不同渠道ltv，調整不同渠道競價的價格。然後對於變現部門，他們可以設定拍賣的底價是多少，可以達到最優化的變現。

在變現方面，GPG是對使用者進行分類，實現提高變現的效率目標。

GPG會把使用者分成3種不同類別，第一種類別稱之為明星使用者，這一類使用者當然也是最優秀的使用者，特點就是會進行應用內購買，對於這種使用者，策略就是不推送廣告，想盡量提高這些使用者的留存率。同時提高使用者體驗。可以在接下來促進這個使用者去購買更多的的內購。

第二個類別是所謂的中產階級。這類使用者沒有進行應用內購買，但同時他有看過廣告，所以他對廣告並不排斥，在這種情況下，對這類使用者的策略是向他推激勵廣告，因為激勵廣告使用者是可以選擇看或不看的，同時 Ecpm也比較高。在這種情況下，可以在變現以及使用者體驗上到達比較好的平衡點。

第三類就是所謂的吃白食使用者。這類使用者不看廣告，只玩遊戲，對我們而言這類使用者並沒有給我們帶來什麼價值。在這種情況下，我們的手法會比較直接一點。會向他推送全屏的彈窗廣告，因為這些廣告是沒有辦法選擇的，必須要看。這樣可以儘量從這些使用者身上獲取剩餘價值。


前邊的兩個例子都是和資料科學相關，下面給大家介紹怎麼樣去設計一些內部的工具，幫助其他部門提高資料方面的效率，同時減少他們在資料方面的工作量。

GPG設計的一個自動化A/B test系統，每天都會做很多A/Btest，之前所有A/Btest的結果是需要產品經理手動計算，如果同時在幾個國家測試，他的運算量會非常大，這就有兩個弊端。第一個就是工作量大，第二個就是人為犯錯機率也高。所以最後可能他做出來決策的正確性和質量相對比較低一點。在這種情況，GPG設計了一套A/Btest自動化系統。


圖中展示的例子是GPG今年最火的遊戲之一，給《Sushi Bar》設計的A/Btest。在這套系統底下，產品經理只要決定A/Btest每個組之間的人數，或者人數百分比。之後所有資料的收集整理以及最後的計算，全部都是靠後臺自動完成，所以說產品經理只需要在資料包表上看這些資料就可以了。他就可以看到每個kpi，不同組別之間的資料是多少.

同時也會進行計算，幫他算出每個組的結果，是否顯著。同時告訴他改選b還是選a。還是資料不夠充分，沒有辦法做出決策。這樣子的adtest，首先第一個他們的工作量可以減少很多，第二他的正確率幾乎是100%。這樣子我們做出來的決策是比較資料驅動型的決策。

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提問環節的部分問題整理：

Q:美國和其他市場比，美國市場的單使用者價值或者市場規模是絕對主力？

A:是絕對主力，美國是使用者價值最高的地區，雖然買量成本高一些，但是他的使用者價值最高。

Q:遊戲相關的資料測試，都是以美國為指標？

A:是，包括收到原型之後做的Uatest，我們也是在美國做，如果在美國能成，說明全世界80、90%都能成。假如在巴西印度做ua測試，即使能成，不代表其他國家能成。

Q:在GPG看來，放置類遊戲的使用者是否偏向小眾的使用者群？

A:這是大多數人對於放置類遊戲的一個錯誤的認識。對我們來說，所有放置遊戲都保持在超休閒領域當中，玩法上不會特別深度，以點點點的玩法為主。所以不應當將放置類與超休閒遊戲割裂開來看。而且放置類的吸量程度是非常強的。所有的遊戲都會有它的生命週期，如果大家善於觀察美國榜單，放置類的生命週期反而會更長。

Q:GPG怎麼選擇遊戲，合作標準是什麼？

A:標準很開放，主要還是要新穎的題材與玩法，如果只是換皮我們一般不建議做下去，而且也能預料到不可能達到爆款的標準。然後，最重要的決定是基於測試的結果，市場的反饋。如果市場反饋好就繼續做下去。反饋不好儘快放棄。因為在整個溝通的過程當中，從設計到做原型的時間大概是3-4周，包括美術、程式，這種快速試錯對我們來說比較重要。

Q:研發合作中什麼情況選擇繼續做，什麼情況下會放棄？

A:GPG更專注遊戲質量，如果我們覺得遊戲有潛力，或者有哪些地方可以提升，我們會給到意見。一開始會基於以往的經驗，我們不確定哪個主題能火，但是我們能確定哪個主題不能火。在那個階段會cut掉很多。CPI是一個比較重要的資料，因為ltv還是比較受限制，即使ltv能提高很多，但是在美國市場做這個東西有一個頂，所以cpi還是重要標準。

Q:有些放置遊戲題材不同，核心非常相似。甚至有些團隊不斷出相同核心不同題材。GPG有一些比較成功的放置的核心，數值核心之後，是否考慮換題材。換多少覺得可以，換多少覺得不可以?

A:這個我們之前嘗試過，包括《Sushi Bar》和《Bee Factory》，我們都嘗試過換皮換主題。都沒有成，所以後續直接不考慮這個事。

因為玩法上完全一樣，只是美術包裝上的區別，他的受眾群體會越來越小。我們覺得做不下去。

Q:是否因為不同題材遊戲最終推向的還是同一波受眾，導致他認為遊戲很像？很多超休閒遊戲，互相抄襲非常嚴重，因為他們認為市場足夠大，任何一個遊戲洗不掉所有使用者，所以他不排斥換皮？

A:這是非常不健康的競爭，對哪家都不是很好。而且同樣的題材，玩法多了以後，他們之間會互相蠶食，造成CPI直線上升。換皮的事情曾經內部有測過，相同題材內部做測試，發現實際上最終資料不是特別理想，從資料角度後來就不做了。

Q:GPG是隻發行放置類遊戲？

A:現在是超休閒放置類為主，接下來會涉獵更加“休閒的”放置類產品。這類產品遊戲玩法更深，同時有更強的內購設計。

Q:GPG自己有研發？

A:沒有，製作人是接專案幫助調優的。

Q:在資料分析，因為國內投放部分就分兩個部門，一個叫素材美術部，一個就叫投放部。所以GPG提到的資料分析，是單獨的一塊，還是跟投放在一起的。

A:UA負責操作，後面所有資料收集是由我們來做的。專門有資料組，4-5個人。

Q:通過什麼辦法對休閒遊戲使用者分層？

A:有一個機器學習的模型，當使用者來了之後，他在app裡有各種行為， 這個行為我們就會收集送到資料倉儲裡，然後進行資料清洗，送到使用者模型演算法裡，最後就會得出這個使用者他可能是處於哪類。一般是使用者第一天進來後，會有一些行為，我們把這個提出來，進行第一次預測。後續會不斷迭代，分類在前3天會比較頻繁，每日計算2-4次，因為我們的使用者資料基本上是實時資料。而在第3天以後ltv和分類的預測比較準，所以3天后每天做一次分析。

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來源：羅斯基
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