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预警:韩国市场5G发展降速,ARPU提升不足

数据来源:韩国科技与通信部 商用第三季度,运营商5G用户渗透率平均仅提升1.8pp,而4G同期为6.4pp。...商用后渗透率发展的平均速度,数据来源:GSMA,韩国通信与科技 No.2 5G市场发展呈现均势,非主导运营商未能获得市场优势 4G商用初期,LG U+通过先发优势、快速渗透与进攻型策略,实现了市场份额与ARPU...双提升,并在商用第三季度开始加速发展,取得了弯道超车的效果。...2019年末,LG U+的5G用户份额已从商用初期的29%降至24.9%,整体移动用户份额也未能显著提升。与此同时,主导运营商SKT的5G市场份额却持续提升,从商用初期的39.7%升至44.6%。...从ARPU增长情况来看,SKT的移动ARPU在5G商用后三个季度环比持续增长,2019年四季度增幅为1.8%,而LG U+同期却下降了1.9%。 ? 三家运营商4G与5G初期市场发展情况 ?

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python提升篇(十四)--- 数据之最 平均值

今天,Python提升篇将继续带领我们走向新的技能---求取数据最大,最小,平均值 一、求取最大 顾名思义,就是求出数据中的最大,实验中,我们采用列表来生成数据,在不调用外部包的情况实现最大的返回...暂时值只能取数据中的某一个 用数据中的与暂时值进行比较, 如果大则将暂时值替换为当前的数据,循环比较 最终的暂时值即为最大 1.2 代码实践 # -*- coding:utf-8 # 求取数据最大...设置一个暂时值,用来存储最大, #暂时值只能取数据中的某一个 #3.用列数据中的与暂时值进行比较, #如果大则将暂时值替换为当前的数据,循环比较 # 最终的暂时值即为最大 # 声明一个列表来存储数据...暂时值只能取数据中的某一个 用数据中的与暂时值进行比较, 如果小则将暂时值替换为当前的数据,循环比较 最终的暂时值即为最小 2.2 代码实践 # -*- coding:utf-8 # 求取数据最小...设置一个暂时值,用来存储最小, #暂时值只能取数据中的某一个 #3.用列数据中的与暂时值进行比较, #如果小则将暂时值替换为当前的数据,循环比较 # 最终的暂时值即为最小 # 声明一个列表来存储数据

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会员定价-三个学了就能用的大招

要把付费人数的变量控制下来,这里提供一个行之有效的指标——会员中心的”曝光arpu“ 会员中心曝光arpu=会员中心进入人数/总收入 通过进入人数与收入的比值,来去除掉付费人数受到新增和主动等因素的影响...2.3曝光arpu数据分析 ?...曝光arpu:对比初始价位¥15有明显提升 结论——用户对于提价到¥18有敏感度,但收益为正向,可以继续尝试下一个提价实验。 单月提价到¥20后: 购买率:1个月付费人数降低,其他套餐无明显增益。...整体曝光arpu:对比提价到¥18有所提升,但提升比例降低 结论:用户对于提价到¥20后感知加强,有部分用户流失,增益效果有,但在减弱。...整体曝光arpu:对比提价到¥20持平,没有增益 结论:定价到¥25对比定价到¥20,收入无增益,用户感知“太贵”,对于产品目前的用户群不适用。不使用该档位定价,且不再往上实验更高定价。

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运营商用户arpu持续下滑,为什么人们不愿意在通信上花钱?

来源 | 悲了伤的白犀牛 图片来源 | 视觉 今年上半年,三大运营商的用户arpu依然呈现集体下滑状态,我们可以做一个比较:2017年上半年,中国移动、中国电信、中国联通的移动业务ARPU分别为62.2...三年来,三家运营商的移动业务ARPU下降幅度都在10%以上。...事实上,不光是今年,这么多年来,移动用户的arpu基本上都是持续处于单边下滑的状态,要知道,在20年前,中国移动的用户arpu就高达350元啊。...但事实就是,运营商用户arpu就是持续处于下滑的状态,这一点从市场逻辑上是很难理解的—— 第一,运营商这些年一直喊着要价值经营,要在存量用户中挖潜,要提升用户价值,为此运营商做了很多工作,比如,不停地给用户推销更高价格的套餐...第二,国内居民收入在不断提升,可支配收入也在不断提升,比如,2019年全年全国居民人均可支配收入30733元,比18年增长8.9%,相当于每个人多赚了2735元,每月多了228元。

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ARPU指标面临淘汰,新的是啥?

所以要直接比较不同国家/地区的资费水平,ARPU的比较就成为重要的手段。...那么数据ARPU(数据业务的户月均收入)就成为ARPU的主要组成部分。日本在2011年年底、美国在2013年年底,数据ARPU都开始超过语音ARPU,说明其数据业务已经成为移动通信的最核心业务形态。...所以,ARPU是真正反映用户的实际通信开支的最真实数据。在2012年之前,几乎所有的移动运营商都会在自己的年报中披露ARPU,以便于资本市场了解自己保有客户的盈利能力。...根据不同的分析角度,我们往往还会细分成预付费ARPU、后付费ARPU、语音ARPU、数据ARPU。当然,现在越来越重要的就是数据ARPU了。...未来围绕此客户的存量经营目标就是最大化AMPU:如果特定优惠能够带来客户的AMPU增长,就对客户展开营销,反之则不接触客户。以AMPU为中心的营销组织管理,是真正的一对一营销的基础和核心。

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用户增长——CLV用户生命周期价值CLTV 笔记(一)

ARPU DAU( 平均每用户收入 - 日活 Average Revenue Per User Daily Active User):活跃用户日均ARPU,也即用户活跃一天所能带来的日均收入。...成本控制:知道每新增用户LTV情况下,可评估单新增最大买量成本,实现成本可控,提升ROI。...单用户活跃天内ARPU:活跃天内ARPU趋势不稳定较难预估,一般直接使用一定时期内均值。这种情况假定不同生命周期用户活跃ARPU相同,显然是不合理的。...ARPU稳定不变 如需预测全部用户,需加入付费转化率 适应场景 适合电商、游戏等付费用户价值预估,重视付费转化的行业。...Active User):活跃用户日均ARPU,也即用户活跃一天所能带来的日均收入。

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BGAN:支持离散提升训练稳定性的新GAN训练方法

根据公式,D将越多的真实样本归类为真(1),同时将越多的生成样本归类为假(0),D的价值函数的就越高。 GAN的精髓就在于让生成网络G和判别网络D彼此对抗,在对抗中提升各自的水平。...我们先考虑离散的情况。之所以GAN不支持生成离散,是因为生成离散导致价值函数(也就是GAN优化的目标)不再处处可微了。...那么,如果我们能对GAN的目标做一些手脚,使得它既处处可微,又能衡量离散生成的质量,是不是可以让GAN支持离散呢? 关键在于,我们应该做什么样的改动?关于这个问题,可以从强化学习中得到灵感。...引入策略梯度解决了离散导致价值函数不是处处可微的问题。更妙的是,在强化学习中,基于策略梯度学习,有时能取得比基于函数学习更稳定、更好的效果。...虽然这个效果还比不上当前最先进的基于RNN的模型,但此前尚无基于GAN训练离散的模型能实现如此效果。

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浅谈游戏运营中LTV的计算

图1:计算每日留存用户付费总额求LTV >> LTV = LT * arpu 细心的你可能会发现,假定arpu为恒定(这是前提),那么.........还是根据LTV的定义,假定arpu为恒定,则LTV = LT * arpu。...图2:计算留存率求LT 然后,假定的arpu为历史数据的均值,那么 LTV = LT*arpu。 我们发现,其实这两个面积图形状着实差不太多。...因为留存率都是一样的,另外一个参数arpu对于图1来说每天是不一样的,对于图2来说将是固定,其变化来自arpu的偏差。...一般来说,我们直接根据历史数据算一个arpu恒定,采用LT*arpu方式计算LTV就行了。 接下来,我们看看怎么用Excel和Python分别进行留存率预估以及LTV计算吧! 3.

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马化腾携高管解读腾讯半年报(电话会议全文)

休闲游戏的ARPU在85元至220元人民币之间; MMOG游戏的ARPU在240元至320元人民币之间; 移动游戏的ARPU在100元至110元人民币之间。...管理层能否详细介绍一下第二季度移动游戏收入,另外你们将如何控制PC游戏的商业化,以进一步提升用户参与度。第二个问题,管理层能否披露一下RPG、MMOG及移动游戏的ARPU。...詹姆斯·米歇尔:你担心的是我们会为了提升用户参与度而放缓游戏商业化,我们并不存在这样的情况。我们并没有对游戏业务设定具体的首要任务,也没有为各款游戏提出财务目标。...罗硕瀚:2014年第二季度,休闲游戏的ARPU在85元至220元人民币之间,MMOG游戏的ARPU在240元至320元人民币之间,移动游戏的ARPU在100元至110元人民币之间。...有些活动或服务,比如说游戏,有些公司开发它们是出于用户参与度和商业化考虑,但对于我们来说,它们最主要的价值是提升用户参与度而不是商业化。

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不懂LTV,怎么做用户增长?详解用户生命周期价值计算方法

利润口径 :LTV=LT × (arpu-日维护成本)- 人均获客成本 公式中,LT是用户平均生命周期/天,arpu是用户日人均收入; 经验证,在公式中参数估算较准确的情况下,长期来看总收入(或毛利)...4.2 用户日人均收入arpu arpu的计算对于不同的变现方式来说差异很大,以互联网最广泛的广告变现为例, arpu=日人均广告点击量 × 广告点击单价 需要注意的是,由于新老用户的变现水平存在明显差异..., 估算arpu时通常要分为已发生及未发生两段时间分别计算,对于未发生的使用近期数据均值而不是累计均值。...对于变现形式多样,或广告结算方式多样的情况,arpu可拆解成多类变现形式arpu的加总,并分别计算每一类的arpu。...获客成本=总获客支出/新增用户数 5 TIPS 5.1 对于单一用户,无法进行LTV核算 LTV的本质是根据某一用户群群体特征指标进行计算的预测,对于单一用户,不存在留存率、arpu等概念。

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直播收割季上市公司赚得钵满盆满,创业公司或迎上市潮

决定直播营收能力。...陌陌直播月活跃用户为1548万,直播付费用户达到260万,付费用户占比为16.8%,直播付费用户季度ARPU为41.8美元,折合人民币289.15元。...欢聚时代最核心的直播旗舰产品是虎牙直播,其Q3月活跃用户接近1亿,付费用户总量超过400万,付费用户占比为4%,净营收达到1.96亿元,直播付费用户ARPU为49元。...天鸽互动月活跃用户2,066.7万人,季度付费用户122.3万人,付费用户占比为5.9%,直播付费用户ARPU约为97.3元,其中移动端季度付费用户占总季度付费用户的63.6%,季度用户平均收益180...月活跃用户最少的陌陌,直播变现增长最强劲,关键在于两个指标:付费用户比例高、付费用户ARPU最高,这与其社交属性最强、用户目的性强有巨大关系。

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迪士尼的全球娱乐与流媒体巨头之路如何走下去?

ESPN+为体育流媒体平台、Disney+为视频流媒体平台,Hulu对标YouTube,三者共同拓展迪士尼流媒体业务边界 流媒体:三大平台各有侧重,提供完整视频娱乐解决方案 流媒体:用户基础快速积累,ARPU...公司ARPU持续增长,截至FY2020Q2,Hulu旗下Live TV+SVOD平台ARPU已达到$62.75,同比增长29%。 行业趋势:流媒体快速兴起 数字流媒体视频娱乐支出快速扩张。...差异化内容驱动ARPU持续稳健提升 差异化内容始终是驱动用户ARPU长期增长的基石。...公司财务表现:短期受疫情冲击线下收入大降 公司财务表现:长周期视角下流媒体驱动增长 公司盈利预测 公司估指标 2019年,迪士尼 111 亿美元的票房证明了观众尚未对续集、翻拍和超级英雄电影失去兴趣

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LTV (Life Time Value) 生命周期价值是怎么计算的

LTV(Life Time Ⅴalue)指的是某个用户在生命周期内为该游戏应用创造的收入总计,可以看成是一个长期累计的ARPU。...thedate>='20210101' ) 结果: 注册人数 1日LTV 7日LTV 132432 8 9 预估未来LTV 对于当天的充值收入来说只可能来自当天留存用户,而当天留存用户的人均付费金额为arpu...,注意这里的arpu是指留存用户的arpu: 等价于 LTV = 1*首日apru + 第1日留存率*第1日apru+.....如果我们可以根据历史数据预估后续留存率及对应留存日的arpu,那么就可以预估LTV了。...LT 是用户生命周期, 等价于: 假设arpu为常数,则可LTV = LT * apru估算LTV 同样可用python或excel,拟合并预测未来的留存率,从而求得LT,并预测未来LTV。

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携号转网大战,中国电信赢定了?中国移动输定了?

更关键的是,近一两年来,中国移动着重加强了固网宽带网络质量的提升,到今天,中国移动的固网宽带业务已具备较强的竞争力,在融合业务市场的竞争上已经不怵任何对手。...从服务水平来看,中国移动长期以来都是以优质服务而著称的,而今年以来也下大力气整治部分公司乱扣费、私自开通业务、业务无法退订等等影响用户体验的问题,相信其服务质量会进一步提升。...再来看更直观的数据,ARPU(每用户平均收入),到2018年底,中国移动总体移动业务ARPU为53.1元,中国电信ARPU为50.5元,中国联通ARPU为45.7元。...中国移动arpu比中国电信高不到3元,比中国联通高不到8元,一年下来差距分别是36元和96元。 谁会为了每月不到3元/8元的“蝇头小利”去煞费苦心地携号转网呢?...、高服务成本的客户”,这对提升用户价值、提升用户服务,似乎是一件好事。

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朋友圈变美靠AI:新型美颜技术实现细粒度颜提升

使用美颜软件提升已经成为很多人发布自拍照之前的常规操作。...近日,ObEN 公司和西弗吉尼亚大学的一项研究提出了一种新型人脸美化技术,能够基于参照图像(通常是明星照片)的特征提升输入人脸(比如你的自拍)的颜,从而让你也能变得与明星一样美。...这无法改变某些重要的人脸属性(比如形状和雀斑),通过图像到图像转译实现的妆容改变的应用只能在一定程度上提升(beauty score)。...为了对美化过程有细粒度的控制,研究者还发明了一种简单但有效的重新加权策略,可逐渐提升合成图像的颜,直到其达到目标水平(由参照图像指定)。...这样的人脸美化问题可以表述为两个子问题:风格迁移和颜预测。另外,研究者还引入了另一个重要的新见解,即将人脸美化过程视为一个序列过程,其中目标人脸的颜可通过连续的风格迁移步骤来逐步提升

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