freemium 货币化曲线是持续的！

原版材料可以在Mobile Dev Memo找到，该网站专注于移动行业，由作者埃里克·塞费特（Eric Seufert）运营，他也是书籍《Freemium 经济学》的作者。

我们继续发布“Freemium 规范”系列文章，该系列由Wooga市场部负责人埃里克·塞费特（Eric Benjamin Seufert）编写。今天我们将介绍他的文章，讨论freemium货币化曲线。

freemium货币化曲线是连续的

freemium游戏的受众通常被分为三个组：

• 不支付的玩家（95-97%的用户）；
• 少量消费的玩家（2-4%）；
• 大玩家（通常少于1%）。

但这些组在大多数应用中是很难识别的。

首先，在谈论这种分类时，忽视了这种细分的暂时性。例如，大多数“大玩家”在某一时刻通常都是少量消费的用户。

其次，我并不相信这些组是如此形成的，如果确实是这样，那更可能是结果不佳的货币化策略，而非用户基础所固有的特性。

freemium的目标是尽可能多地吸引用户进入应用，扩展所获得的用户基础，以形成一系列覆盖多个潜在LTV的货币化曲线（即使考虑到支付用户与不支付用户之间的巨大差异）。

现在，让我们把freemium模型想象成市中心的一个市场。市场上的每个摊位只售卖1美元或100美元的商品。问题是：在这种情况下，对用户贴上的“未购买”、“少量购买”和“大量购买”的标签是否准确？

当然，市场上的每位访客不会都消费100美元。更重要的是，很可能大多数人根本不会买任何东西，但如果不提供物有所值的价位选择，卖家就会人为地创造这样的群体。freemium应用的开发者也以同样的方式行事，忽视了这种货币化模型的一个基本原则：喜欢购买商品的用户应有机会按照他们认为合适的数量进行购买。

绝大多数freemium应用的用户从未购买过IAP。这大约占全部受众的95%-97%。但希望付费的用户的潜在LCV应尽可能多样化（换句话说，应提供不同价格的丰富商品选择）。

现在让我们看看货币化曲线应该如何运作。

（注释：货币化曲线的一部分，最大LCV为800美元，针对支付用户基础进行了细分）

在可靠数据可用之前，freemium货币化曲线（或潜在LCV价格曲线）可以通过概率密度和帕累托分布（22个分布示例在这里）来确定：Y轴上被剪断的部分为97%，这意味着97%的用户的LCV为0。

曲线从此值开始，通过一系列潜在的LCV上升，直至玩家在该项目中的最大消费值。从概念上讲，曲线下的面积（X轴的LCV值和Y轴的用户基础可能性）展示了所有受追踪用户在游戏中将花费的总金额。

计算Y轴上的分数值是简单的，但应在项目启动后进行。在基准值设定后，曲线可以基于用户群进行计算。随后，可以在未来基于早期用户的LCV值（例如，在首次会话中购买特定物品的用户将来可能会再次购买）进行所有组的行为预测。

如果freemium货币化曲线不符合连续的概率分布（而假设“少量消费”与“大玩家”之间是离散分布），则不仅无法用于预测，而且在更高层次上也无法反映商品目录的深度。

为了在更高层次上进行货币化，增加销售尾巴（货币化曲线）——条件免费应用必须提供满足强大玩家在“支付”范围最大需求的商品。

本文为移动开发网站App2Top.ru和Apptractor.ru的联合系列材料《Freemium 规范》中的一部分。

原始材料：http://mobiledevmemo.com/the-freemium-monetization-curve-is-continuous