Casino İş Ortaklığı Trafiğinde Gerçek Oyuncu Değerinin (rLTV) Hesaplanması: Gerçek Kârlılığı Ölçmeye Yönelik Pratik Bir Rehber

Trafik rakamları ilk bakışta genellikle ikna edici görünür. İlk haftalarda tıklamalar satışa dönüşür, paralar yatırılmaya başlar ve gelir istikrarlı biçimde artar. Sonuçlar hızlı geldiği için erken performans güven verici hissettirir. Ancak iş ortaklığı pazarlamasında büyüme genellikle hemen sekteye uğramaz. Asıl sorunlar daha sonra, yani maliyetler yükseldiğinde, bonusların etkisi azaldığında ve oyuncu aktivitesi yavaşladığında ortaya çıkar.

Çevrim içi casinolarda kullanılan geleneksel LTV, çoğunlukla erken dönem aksiyonlara odaklanır; uzun vadeli katkıyı gözden kaçırır. Oysa iki oyuncu aynı miktarda para yatırabilir, fakat 30 ya da 60 gün sonra tamamen farklı yollara girebilir. Biri istikrar gösterir, diğeri ortadan kaybolur. rLTV tam da bu farkı açıklamak için vardır. Davranışı, maliyetleri ve zamanı birlikte ele alır. Bu rehber, gerçek değerin nasıl oluştuğunu, nerede aşındığını ve büyümeyle birlikte kayıplar açığa çıkmadan önce nasıl ölçülebileceğini gösterir.

Casino İş Ortaklığı Pazarlamasında Gerçek Oyuncu Değeri (rLTV) Nedir ve Neden Temel LTV’den Daha Önemlidir?

Trafik maliyetleri artıyor, ödemeler dalgalanıyor ve yüzeysel metrikler eskisinden çok daha hızlı yanıltıcı hâle geliyor. Bu yüzden pek çok ekip kısa vadeli rakamlardan uzaklaşmış durumda. Gerçek oyuncu değeri, zaman ve maliyetler devreye girdikten sonra geriye ne kaldığına odaklanır. Bu bakış açısı, kârlı görünüp büyütülen ancak zamanla çöken kampanyaların yaşattığı tecrübelerden doğdu.

Temel yaşam boyu değer hesaplamaları, çoğu zaman ilk para yatırma işlemlerinde ya da dar zaman aralıklarında kalır. rLTV ise oyuncu davranışını zaman içinde izleyerek bu bakış açısını genişletir. Örneğin, iki kullanıcı da 100$ yatırmış olabilir. Biri üçüncü günden sonra ayrılırken, diğeri 90 gün boyunca aktif kalır. Standart modeller bu iki kullanıcıyı benzer görür; oysa gerçek sonuçlar tamamen farklıdır.

İşte bu fark, rLTV’yi ölçeklemede kritik hâle getirir. rLTV; geliri, elde tutma süresi ve net katkıyla birlikte ele alır. Bu nedenle, rLTV’ye dayalı LTV (Yaşam Boyu Değer) modelleri, kısa vadeli panellerden çok daha iyi performans gösterir.

rLTV, Standart LTV veya ARPU’ya (Kullanıcı Başına Ortalama Gelir) Kıyasla Ne Ölçer?

rLTV, ilk bakışta LTV ya da ARPU’ya benzer görünebilir. Fark, veri katmanları eklendikçe ortaya çıkar. rLTV ortalamalara bakmaz, kullanıcı başına gerçek katkıyı ölçer. Bu, trafik kalitesinin değişken olduğu durumlarda özellikle önemlidir.

Metrikler karşılaştırıldığında temel farklar netleşir:

• Standart LTV: Genellikle erken yatırımlara ve tahmini aktiviteye dayanır; gelecekteki değeri şişirir.
• ARPU: Toplam geliri kullanıcı sayısına böler; kayıp zamanlamasını ve maliyet yapısını göz ardı eder.
• rLTV: Zaman içindeki net geliri, elde tutma ve gerçek maliyetlerle birlikte ele alır.

Örneğin, brüt değeri 120$ olan bir oyuncu, bonuslar ve ücretler sonrası 45$’a düşebilir. rLTV bu düşüşü yakalar. Bu yaklaşım, bir iGaming iş ortağının yalnızca kâğıt üzerinde kârlı görünen trafiği ölçeklemesini engeller.

CPA (Edinim Başına Maliyet), RevShare (Gelir Paylaşımı) ve Hibrit Anlaşmalarda rLTV Neden Kilit Metriktir?

Ödeme modelleri riskin nasıl dağıldığını belirler. rLTV, bu riskin gerçekte kimde olduğunu gösterir. CPA ilk bakışta stabildir, ancak kalite büyük ölçüde değişir. RevShare ise yalnızca oyuncular aktif kaldığı sürece ölçeklenir.

Her anlaşma türü rLTV analizinden farklı şekilde faydalanır:

• CPA: Sabit ödemelerin, 7. ya da 14. günden sonra yaşanan düşük elde tutmayı gizleyip gizlemediğini ortaya çıkarır.
• RevShare: Oyuncuların ilk para çekiminden sonra ne kadar süre aktif kaldığını gösterir.
• Hibrit: Peşin ödemelerin erken kaybı telafi edip etmediğini ortaya koyar.

Bu nedenle rLTV, anlaşma şartlarını gerçek sonuçlarla buluşturur. iGaming iş ortaklığı raporlamasındaki rakamları net sinyallere dönüştürür. Bu netlik sayesinde, bütçeler büyüdüğünde, rLTV kısa vadeli tüm metriklerden daha güçlü hâle gelir.

rLTV’yi Doğru Hesaplamak İçin Gerekli Temel Veri Girdileri

Herhangi bir formüle geçmeden önce verinin temiz olması gerekir. rLTV zayıf girdileri düzeltmez. Ölçek büyüdükçe bunları daha hızlı açığa çıkarır. Birçok ekip burada hata yapar, çünkü paneller ham geliri varsayımlarla karıştırır. Bu yaklaşım geçmişte işe yarıyordu, ancak bugünün marjları artık buna izin vermiyor.

Şans oyunları sektöründe oyuncu davranışı hızla değişir. 14 gün aktif kalan bir kullanıcıyla 90 gün aktif kalan bir kullanıcı aynı şekilde davranmaz. Bu nedenle, kısa zaman pencerelerine dayalı yaşam boyu değer modelleri kararları sıklıkla yanıltır. rLTV daha derin girdiler ister; çoğu takip sistemi bu verileri zaten toplar.

Doğru veriler bir araya geldiğinde, rLTV, erken dönem gürültüsü yerine uzun vadeli değeri yansıtır. Bu da markalar ve dönüşüm hunileri arasında adil karşılaştırmalar yapılmasını sağlar. Ancak doğruluk, üç temel veri grubuna bağlıdır.

Oyuncu Bazında Takip Edilmesi Gereken Net Gelir Bileşenleri

Brüt rakamlar çoğu zaman kesintilere dayanamaz. rLTV, değişken ayarlamalardan sonra geriye kalan değerle başlar. Bu adım olmadan, özellikle bonus ağırlıklı edinimin olduğu çevrim içi casinolarda, en temiz elde tutma verisi bile anlamını yitirir.

Takip edilmesi gereken temel net gelir bileşenleri şunlardır:

• Yatırılan tutarlar eksi bonuslar: Bonus çevrimleri kullanılabilir geliri çoğu zaman %30–60 azaltır.
• Oyun marjı katkısı: Slot ağırlıklı oyuncular genellikle daha yüksek marj üretir.
• Ödeme ve operasyonel ücretler: İşlem ve yönetim maliyetleri, aktif oyuncu başına aylık 3-8$ kaybettirir.

Bu ayarlamalardan sonra brüt değer çoğu zaman yarıya iner. rLTV bu daha düşük rakama dayanır; çünkü gerçek nakit akışını yansıtan değer budur.

Gelecek Değeri Belirleyen Elde Tutma ve Aktivite Göstergeleri

Gelir, tek başına gelecekteki performansı öngöremez. Zaman ve davranış çok daha belirleyicidir. rLTV, erken dönem aktivite sönümlendikten sonra değerin devam edip etmeyeceğini anlamak için elde tutma sinyallerini kullanır.

En güvenilir göstergeler şunlardır:

• Aktif gün sayısı: 20 aktif gün, 5 dağınık oturuma kıyasla çok daha yüksek süreklilik sinyali verir.
• Oturum sıklığı: Haftalık geri dönüş düzeni, tek bir yüksek harcama gününden daha değerlidir.
• Para yatırma aralığı: Her 10-14 günde bir para yatıran oyuncular, günlük para yatıranlardan farklı davranır.

Bu sinyaller, aynı gelire sahip iki kullanıcının neden hızla ayrıştığını açıklar. Aynı zamanda hangi trafiğin sürdürülebilir iş ortaklığı programlarını beslediğini gösterir.

Gerçek Kârı Azaltan Tüm Edinim Maliyetleri

Gelir, maliyet bağlamı olmadan pek bir şey ifade etmez. rLTV, bir kullanıcıyı kazanmak ve aktif hâle getirmek için katlanılan tüm maliyetleri gelirden düşer. Bu kalemlerden yalnızca birini bile atlamak, ölçek büyüdüğünde sonucu ciddi şekilde çarpıtır.

Temel edinim maliyetleri genellikle şunları içerir:

• Trafik harcaması: CPM (Bin Gösterim Başına Maliyet), CPC (Tıklama Başına Maliyet) ya da hacme bağlı sabit yerleşimler.
• Yaratıcı içerik ve takip maliyetleri: Ölçekle birlikte artan araç, barındırma ve veri giderleri.
• Hesap ve uyumluluk yükü: Manuel incelemeler ve destek süreçleriyle marjı aşağı çeken operasyonel işler.

Örneğin, net geliri 50$ görünen bir oyuncu, tüm maliyetler eklendiğinde 18$’a kadar düşebilir. İşte bu sonuç rLTV’yi tanımlar. Hangi kaynakların büyümeyi gerçekten taşıdığını, hangilerinin hacim arttığında çöktüğünü açıkça gösterir.

Tahmine Dayanmadan rLTV Hesaplama

Girdiler hazır olduğunda, varsayımların yerini hesaplama alır. rLTV ancak her adım ayrı ayrı ve ölçülebilir tutulduğunda işe yarar. Adımları atlamak, ölçek büyüdüğünde çöken şişirilmiş rakamlar üretir. Bu çerçeve tahmini ortadan kaldırır ve tutarlılık sağlar.

Genel yaşam boyu değer modellerinden farklı olarak rLTV sıralamaya dayanır. Her adım, bir sonrakine geçmeden önce gürültüyü filtreler. Doğru sırayla uygulandığında, elde edilen sonuçlar farklı kaynaklar ve zaman aralıkları arasında karşılaştırılabilir olur. Bu yapı, projeksiyonlara dayanmadan müşteri yaşam boyu değerini analiz etmeyi mümkün kılar.

Aşağıdaki süreç, gelirin gerçekte nasıl oluştuğunu gösterir: Para girer, maliyetler düşülür, davranış şekillenir ve geriye kâr kalır. Her adım bu sırayı yansıtır ve ölçekleme sırasında iş ortaklığı pazarlaması yapanların sıkça karşılaştığı kör noktaları ortadan kaldırır.

1. Adım: Adil Karşılaştırma İçin Temiz Oyuncu Grupları Oluşturun

Hesaplama, kullanıcıları doğru şekilde gruplamakla başlar. Karışık gruplar sonuçları hızla bozar ve gerçek davranışı gizler. Farklı haftalarda edinilen oyuncular, harcama ve dönüşüm hunisi aynı olsa bile çoğu zaman farklı tepkiler verir. Mevsimsellik, bonus zamanlaması ve trafik niyeti sonuçları doğrudan etkiler.

Gruplar şu kriterlere göre oluşturulmalıdır:

• Edinim tarihi: Haftalık veya aylık gruplama, sezon etkisini ve başlangıç dönemi dalgalanmalarını azaltır.
• Trafik kaynağı: Arama, ücretli ve yönlendirme kanallarından gelen kullanıcılar oyuna farklı beklentilerle gelir.
• Teklife giriş noktası: Bonusun büyüklüğü ve yapısı, erken dönem aktivitenin derinliğini belirler.

Bu ayrım yapıldığında kalıplar hızla ortaya çıkar. 30 günlük bir grup, sonuçlarda 2-3 kat fark gösterebilir. Temiz bir gruplama, hangi kullanıcıların zamanla yüksek değerli oyunculara dönüştüğünü ve hangilerinin erken dönemde kaybolduğunu net biçimde ortaya koyar.

2. Adım: Değişken Maliyetlerden Sonra Oyuncu Başına Net Geliri Hesaplayın

Sıradaki adım yüzeysel rakamlar değil, gerçek gelirdir. Kesintiler uygulanmadan bakılan brüt rakamlar yanıltıcıdır. rLTV, kullanıcı başına net katkıyı esas alır, çünkü ölçekleme kararlarını güvenle vermeyi mümkün kılan tek rakam budur.

Net gelir genellikle şunları içerir:

• Bonus etkisi sonrası yatırımlar: Erken bonus kullanımı, kullanılabilir geliri ciddi biçimde azaltır.
• Oyun marjı etkileri: Marj, ürün karmasına ve oturum davranışına göre değişir.
• Ödeme kesintileri: İşlem ücretleri ve ters ibrazlar, toplam geliri düzenli olarak aşağı çeker.

Örneğin, brüt değeri 100$ olan bir oyuncu, ayarlamalar sonrası 42$ nette kalabilir. Bu rakam önemlidir, çünkü gelecekteki katkı ve maliyetlerin ne kadarının karşılanabileceğini net biçimde gösterir.

3. Adım: Gerçek Gelecek Değerini Hesaplamak İçin Elde Tutmaya Dayalı Ağırlıklandırma Yapın

Gelir tek başına erken bir noktada kesilir. Değerin sürüp sürmeyeceğini belirleyen asıl unsur elde tutmadır. rLTV, geleceğe dair varsayımlar yapmak yerine, oyuncu aktivitesinde gözlemlenen düşüşe göre ağırlıklandırma uygular.

Bu ağırlıklandırma genellikle şu sinyallere dayanır:

• Aktif gün sayısı: Daha fazla aktif gün, daha uzun süreli devam sinyali verir.
• Geri dönüş aralıkları: Haftalık geri dönüşler, kısa sürede kümelenen oturumlardan daha istikrarlıdır.
• Tekrar para yatırma: Tekrarlayan para yatırma işlemleri, niyetin devam ettiğini gösterir.

Bu adım geleceği tahmin etmez; beklentiyi gerçek veriye göre ayarlar. 30. günde hâlâ aktif olan bir oyuncu, erken gelirleri benzer olsa bile 10. günden sonra kaybolan bir oyuncuya kıyasla daha yüksek bir ağırlık alır.

4. Adım 4: Her Oyuncuyu Kazanmanın Gerçek Maliyetini Hesaba Katın

Kâr, tüm maliyetler denklemden çıkarıldıktan sonra ortaya çıkar. rLTV, her kullanıcıyla doğrudan ilişkili tüm edinim giderlerini gelirden düşer. Kısmi düşümler, ölçek büyüdüğünde çöken sahte marjlar yaratır.

Gerçek edinim maliyetleri şunları kapsar:

• Oyuncu başına trafik maliyeti: Harcama tutarı ve gerçek para yatırma dönüşleri üzerinden hesaplanır.
• Yaratıcı içerik ve takip amaçlı araçlar: Hacim arttıkça yükselen lisans ve kullanım ücretleri.
• Operasyonel işlemler: İnceleme, doğrulama ve destek süreçlerinin net sonuca etkisi.

Net geliri 35$ olan bir oyuncu, bu maliyetler düşüldüğünde 14$’a kadar gerileyebilir. Bu fark, sürdürülebilirliği belirler. rLTV bu aşamada pozitif kalmıyorsa, ölçekleme zaten mümkün değildir.

5. Adım: Nihai rLTV Formülünü Kullanın

Son adım, tüm katmanları tek bir rakamda birleştirir. rLTV; aynı grup penceresinde, ağırlıklandırılmış net gelirden edinim maliyetinin çıkarılmasıyla hesaplanır. Formüle başka değişken girmez; bu da hesaplamayı tutarlı kılar.

Uygulamada:

• Net gelir = 42$,
• Elde tutma ağırlığı = 0,6,
• Edinim maliyeti = 18$,

Nihai rLTV = 7,20$’dır. Bu rakam; ölçekleme, duraklatma ya da ayarlama kararlarını yönlendirir. Varsayımların yerini ölçülebilir kontrol alır ve aksiyonlar gerçek performansa bağlanır.

Hangi Casino İş Ortaklığı Trafiğinin Gerçekten İş Yaptığını Görmek İçin rLTV’yi Segmentlere Ayırmak

Harcama büyüdükçe ortalamalar iş görmemeye başlar. Tek bir “karma” rLTV, zayıf segmentleri güçlülerin arkasına saklar. Bu yüzden trafik hacmi günlük birkaç düzine kullanıcıyı aştığında segmentasyon standart hâline geldi. Aksi hâlde ölçekleme kararları, yapıdan çok şansa dayanır.

Pratikte aynı kampanya, toplamda pozitif rLTV gösterdiği halde yine de segmentlerin yarısında para kaybettirebilir. Bölge, marka ve kaynak, doğası gereği farklı davranır. Segmentasyon, elde tutmanın nerede sürdüğünü ve değerin nerede daha en başından çöktüğünü ortaya çıkarır. Bu, marjların küçük farklara bağlı olduğu şans oyunları sektöründe özellikle önemlidir.

rLTV doğru şekilde segmentlendiğinde kalıplar hızlıca görünür olur. Bazı gruplar 30. günden sonra oturur. Bazıları 10. gün gelmeden sönümlenir. Bu ayrım, iGaming iş ortaklığı programlarının körlemesine değil, seçerek ölçeklendirilmesini sağlar.

Elde Tutmayı Sürükleyen Segmentleri Görmek İçin rLTV’nin Bölge ve Marka Bazında Ayrılması

Aynı dönüşüm hunisi kullanılsa bile her bölge aynı tepkiyi vermez. Ödeme alışkanlıkları, bonuslara verilen tepki ve oturum zamanlaması bölgeden bölgeye değişir. Marka davranışı da tabloya ayrı bir katman ekler; özellikle şartlar farklıysa bu etki daha belirgin olur.

Segmentler arasında sıklıkla net farklar görülür:

• Bölge A – Bölge B: Bir bölgede 30. günden sonra aktivite %40–50 seviyelerinde kalırken, diğerinde %15’in altına düşebilir.
• Marka X – Marka Y: Dönüşüm oranları benzer görünse bile, 60 günlük elde tutmada 2 kata varan farklar ortaya çıkabilir.
• Tanıtılan platformun uyumu: Yerel ödeme yöntemleriyle daha uyumlu markalar genellikle oyuncuları daha uzun süre elde tutar.

Bu ayrımlar, raporlarda stabil görünen trafiğin neden büyüme sonrasında dağıldığını açıklar. Çoğu durumda rLTV’nin büyüyüp büyümeyeceğini (ya da zamanla eriyip erimeyeceğini) bölge–marka eşleşmesi belirler.

Kaliteyi Karşılaştırmak İçin rLTV’nin Trafik Kaynağına Göre Ayrılması

Kaynak bazlı segmentasyon, kullanıcı niyetinin kalitesini görünür kılar. Her tıklama aynı değeri taşımaz. rLTV, kullanıcıların ilk para yatırma işleminden sonra nasıl davrandığını ortaya koyar; öncesini değil.

Kaynaklar ayrıştırıldığında bazı kalıplar net biçimde tekrar eder:

• Arama odaklı kullanıcılar: Genellikle daha yavaş başlar, ancak 30–60 gün aralığında daha istikrarlı kalır.
• Anlık bildirimler (Push) ve görsel reklam formatları: Erken para yatırmayı artırabilir, fakat daha hızlı sönümlenir.
• Yönlendirme trafiği: Hacmi çoğu zaman daha düşüktür, ancak aktivite tekrarı daha yüksek olabilir.

Örneğin, iki farklı kaynak aynı CPA’yı üretebilir. Ancak biri 6$ rLTV sağlarken, diğeri -2$’da kalabilir. Bu fark, ancak doğru segmentasyon yapıldığında görünür hale gelir. Kaynak bazlı rLTV, ölçekleme kararlarını varsayımlara değil, gerçek davranışa dayandırır.

rLTV ile Daha Akıllı Ölçekleme, Daha Az İsraf ve Daha Güçlü Pazarlık

rLTV, yüzeysel metriklerin yerini aldığında ölçekleme kararlarının doğası değişir. Pozitif görünen her kaynağı büyütmek yerine, ekipler 30. günden sonra da değer üretmeye devam eden segmentlere odaklanır. Bu değişim kritiktir, çünkü kayıpların büyük bölümü, erken para yatırma işlemlerinden sonra ortaya çıkar. rLTV, bütçeler büyümeden önce bu kayıpları görünür kılar.

Harcama arttıkça, zayıf segmentler israfı da büyütür. Günde 50 kullanıcıda kullanıcı başına +3$ rLTV üreten bir kaynak, 500 kullanıcıya çıkıldığında negatife dönebilir. Bu tablo, şans oyunları sektöründe LTV’nin ölçekleme sırasında neden sık sık kırıldığını açıklar. rLTV, sınırları erken gösterir ve büyümeyi kontrol altında tutmayı sağlar.

rLTV görünür hale geldiğinde pazarlık tarafında da denge değişir. Varsayımların yerini veriye dayalı rakamlar alır. Bu da trafik, dönüşüm hunisi ve seçilen iGaming platformu genelinde şartları, gerçek sonuçlarla uyumlu hâle getirmeyi kolaylaştırır.

rLTV’ye Göre Ölçekleme, Durdurma ve Yeniden Pazarlık Kararları

rLTV grup bazında netleştiğinde, kararlar neredeyse otomatik hâle gelir. Pozitif segmentler daha fazla bütçe alır. Negatif olanlar tartışma değil, doğrudan aksiyon üretir.

Tipik kararlar net eşiklere dayanır:

• Ölçekleyin: 30–45 gün sonunda rLTV’si 5$’ın üzerinde olan ve istikrarlı kalan segmentler.
• Durdurun: rLTV’si 0–2$ aralığında kalan ve elde tutma trendi göstermeyen segmentler.
• Yeniden pazarlık edin: Ücret veya bonus koşulları değiştikten sonra negatife dönen segmentler.

Örneğin, $8 rLTV üreten bir kaynak daha yüksek CPM’leri tolere edebilir. -1$ rLTV üreten bir kaynak ise yalnızca optimizasyonla ayakta kalamaz. rLTV, öznel kararları net ve ölçülebilir kurallara dönüştürür.

rLTV’yi Düzenli Olarak Artıran Dönüşüm Hunisi İyileştirmeleri

Zayıf segmentler elendikten sonra asıl iş, dönüşüm hunisi tarafında başlar. Buradaki küçük ayarlamalar, çoğu zaman trafiği genişletmekten daha iyi sonuç verir. rLTV bu değişikliklere hızlı tepki verir.

Etkili iyileştirmeler genellikle şunları kapsar:

• Bonus uyumu: Erken değeri emen aşırı yüksek giriş bonuslarını dengelemek.
• Ödeme akışının iyileştirilmesi: Başarısız para yatırma denemelerini azaltmak, 7. gün elde tutmayı yükseltir.
• Oyun görünürlüğünü dengelemek: Uygun casino oyunlarına erken erişim, sürekliliği artırır.

Örneğin, para yatırma işlemlerinin başarı oranını %5 artırmak rLTV’yi 1–2$ yukarı çekebilir. Bu kazanımlar ölçek büyüdükçe katlanır. rLTV, kısa vadeli sıçramalara yaslanmadan bu artışı net biçimde izler.

Kârlılığı Bozan ve Yanlış Ölçeklemeye Götüren Yaygın rLTV Hataları

rLTV hatalarının çoğu başlangıçta küçük görünür. Hacim düşükken rakamlar stabil durur ve sahte bir güven hissi yaratır. Sorunlar, harcama arttıkça ve marjlar daraldıkça ortaya çıkar.

En yaygın hatalar şunlardır:

• rLTV’yi klasik müşteri yaşam boyu değeri gibi ele almak: Grafiklerde erken gelir baskın hâle gelir, sonraki dönemdeki sönümlenme görünmez kalır.
• Zaman etkisini göz ardı etmek: Dar zaman pencereleri, zayıf trafiği ilk haftalarda güçlüymüş gibi gösterir.
• LTV’yi aceleyle hesaplamak: Veri tamamlanmadan yapılan hesaplamalar, davranış henüz oturmadan değeri şişirir.
• Edinim maliyeti farklı grupları karıştırmak: Ucuz ve pahalı kullanıcıları aynı sepete koymak net sonucu bozar.
• Maliyetlerin zamanla değiştiğini atlamak: Bonus kuralları veya ücretler değişir, ancak modeller aynı kalır.

Bu hataların her biri, raporlarda performansı olduğundan daha iyi gösterir. Bütçeler büyüdüğünde ise bu farklar, rLTV’nin baştan engellemesi gereken kayıplara dönüşür.

Değerin Şişirilmesi ve Grupların Temiz İlişkilendirme Olmadan Karıştırılması

Değer şişmesi, grupların birbirine karışmasıyla başlar. Farklı haftalarda veya farklı kaynaklardan gelen kullanıcılar aynı gruba alındığında, gerçekte var olmayan ortalamalar oluşur. Performans yüzeyde pürüzsüz görünür, ancak segmentler içeride keskin biçimde ayrışır.

En yaygın ilişkilendirme hataları şunlardır:

• Karışık edinim tarihleri: Yüksek ve düşük sezon kullanıcılarını aynı grupta toplamak.
• Kaynak çakışması: Ücretli ve organik kullanıcıları tek bir etiket altında birleştirmek.
• Teklif değişimlerini yok saymak: Bonus değişimlerini grup ayrımına yansıtmamak.

Bu hatalar, ilk bakışta değeri %20–40 oranında şişirebilir. Çözüm ayrıştırmadır. Gruplar temiz tutulduğunda zayıf segmentler hızla görünür hâle gelir, güçlü segmentler ise ölçeklenir.