【入门篇】移动游戏数据分析框架-活跃&留存相关指标详解

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在跟很多朋友聊游戏分析指标的时候,提到活跃和留存大家都会有一些疑问。

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1、活跃相关的指标基本都是描述性指标,DAU、MAU、AT、MAU/DAU、PCU、ACU,除了描述游戏的在线规模和用于一些异常监控以外,还有什么用。

2、留存是最蛋疼的事情,因为市面上有各种各样的留存算法,各有各的道理,但是不知道他们之间的区别到底是什么,在哪些情况下应该应用哪些算法。

还是回到CP的根本任务“最大化活跃用户规模,并在此规模之上最大化用户付费转化及付费强度”;

最大化活跃用户规模可以拆解为2个部分:

1是规模,更多的人玩,除了通过增加新增导入以外,还需要延迟用户生命周期(玩的更久)也就是提高留存,再有就是沉默用户的唤醒;

2是活跃,更高的参与度(每日游戏时长,每月游戏天数),在固定周期内,用户参与游戏的时间越久,我们就越有机会让用户转换为付费用户;

========在做进一步讲解之前,我们先对活跃用户进行一下定义===========

AU(Active Users)活跃用户:统计周期内,登录过游戏的用户数;根据统计周期不同又划分为DAU(日活跃用户),WAU(周活跃用户),MAU(月活跃用户);

备注:入门篇中所定义的“用户”均以“账号”进行衡量;账号:游戏账号库中的唯一标识,在单款游戏中全局唯一;

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回到正题,活跃比较好理解,所以我们先来说留存,业内有很多留存的算法,首先我们来看一下最简单的留存定义:

DRR(Daily Retention Rate)日留存率:统计当日登录过游戏,且后一日也有登录游戏的用户 占 统计当日活跃用户的比例

WRR(Weekly Retention Rate)周留存率:统计当周登录过游戏,且下一周至少登录一次游戏的用户占 统计当周活跃用户比例;

MRR(Monthly Retention Rate)月留存率:统计当月登录过游戏,且下一月至少登录一次游戏的用户占 统计当月活跃用户比例;

简而言之,就是当前统计周期(日、周、月)内有登录游戏的用户,在下一个统计周期内还有登录过的用户,即为留存用户;所以留存率的时效性会延迟一个统计周期.

关于 日留存率 业界有一个拓展定义:统计当日登录游戏的用户,在之后N日内至少登录一次游戏的用户 占 统计当周活跃用户比例;


为什么要做这样一个拓展定义?我们在做数据分析的时候,留存率只是告诉我们一个值,这个值本身意义不是非常大,但是流失它可以帮助我们发现游戏存在的问题;

大多数人在做数据分析的时候,都会干一件事情,把“流失玩家”的等级分布拉出来,计算一个等级流失率,观察出现流失高峰时候的用户状态,在通过这次状态去反推游戏设计上可能存在的问题;这个时候就“流失”判断的精度要求就比较高,只有发现真正意义上的流失用户,在去排查他们在流失之前的行为、流失当下的属性等,才能更准确的帮助我们发现游戏内的问题;

那么,在简单的留存算法下,定义的流失会有2个问题:

  • 1、精度不高,用户在某天或某周没有登录,不代表用户“不玩”游戏,有可能只是刚好没有登录而已;
  • 2、在计算周、月留存的时候,对每个个体存在不公平现象,A 用户周一注册,周三,周五,周天登录后流失;B 用户周五注册,下周一再次登录后流失;那么在周留存计算中,会认为B用户是 周留存用户,而A用户是周流失用户;其实A玩的时间比B更久;

拓展后的日留存定义,本质上是在尝试定义精确的流失;

Users Leave用户流失:统计日登录游戏后,在随后N日内未登录过游戏的用户;

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专业杂工一枚,混迹于IT、产品周边,继续苦逼的做着殽会有一些疑问。

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