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移動游戲數(shù)據(jù)分析框架-活躍&留存相關(guān)指標(biāo)詳解?_數(shù)據(jù)分析師
2014-11-10
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移動游戲數(shù)據(jù)分析框架-活躍&留存相關(guān)指標(biāo)詳解_數(shù)據(jù)分析師



在跟很多朋友聊游戲分析指標(biāo)的時(shí)候,提到活躍和留存大家都會有一些疑問。

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1、活躍相關(guān)的指標(biāo)基本都是描述性指標(biāo),DAU、MAU、AT、MAU/DAU、PCU、ACU,除了描述游戲的在線規(guī)模和用于一些異常監(jiān)控以外,還有什么用。

2、留存是最蛋疼的事情,因?yàn)槭忻嫔嫌懈鞣N各樣的留存算法,各有各的道理,但是不知道他們之間的區(qū)別到底是什么,在哪些情況下應(yīng)該應(yīng)用哪些算法。

還是回到CP的根本任務(wù)“最大化活躍用戶規(guī)模,并在此規(guī)模之上最大化用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化及付費(fèi)強(qiáng)度”;

最大化活躍用戶規(guī)??梢圆鸾鉃?個(gè)部分:

1是規(guī)模,更多的人玩,除了通過增加新增導(dǎo)入以外,還需要延遲用戶生命周期(玩的更久)也就是提高留存,再有就是沉默用戶的喚醒;

2是活躍,更高的參與度(每日游戲時(shí)長,每月游戲天數(shù)),在固定周期內(nèi),用戶參與游戲的時(shí)間越久,我們就越有機(jī)會讓用戶轉(zhuǎn)換為付費(fèi)用戶;

========在做進(jìn)一步講解之前,我們先對活躍用戶進(jìn)行一下定義===========

AU(Active Users)活躍用戶:統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),登錄過游戲的用戶數(shù);根據(jù)統(tǒng)計(jì)周期不同又劃分為DAU(日活躍用戶),WAU(周活躍用戶),MAU(月活躍用戶);

備注:入門篇中所定義的“用戶”均以“賬號”進(jìn)行衡量;賬號:游戲賬號庫中的唯一標(biāo)識,在單款游戲中全局唯一;

===================================================

回到正題,活躍比較好理解,所以我們先來說留存,業(yè)內(nèi)有很多留存的算法,首先我們來看一下最簡單的留存定義:

DRR(Daily Retention Rate)日留存率:統(tǒng)計(jì)當(dāng)日登錄過游戲,且后一日也有登錄游戲的用戶 占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)日活躍用戶的比例

WRR(Weekly Retention Rate)周留存率:統(tǒng)計(jì)當(dāng)周登錄過游戲,且下一周至少登錄一次游戲的用戶占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)周活躍用戶比例;

MRR(Monthly Retention Rate)月留存率:統(tǒng)計(jì)當(dāng)月登錄過游戲,且下一月至少登錄一次游戲的用戶占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)月活躍用戶比例;

簡而言之,就是當(dāng)前統(tǒng)計(jì)周期(日、周、月)內(nèi)有登錄游戲的用戶,在下一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)還有登錄過的用戶,即為留存用戶;所以留存率的時(shí)效性會延遲一個(gè)統(tǒng)計(jì)周期.

關(guān)于 日留存率 業(yè)界有一個(gè)拓展定義:統(tǒng)計(jì)當(dāng)日登錄游戲的用戶,在之后N日內(nèi)至少登錄一次游戲的用戶 占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)周活躍用戶比例;


為什么要做這樣一個(gè)拓展定義?我們在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,留存率只是告訴我們一個(gè)值,這個(gè)值本身意義不是非常大,但是流失它可以幫助我們發(fā)現(xiàn)游戲存在的問題;

大多數(shù)人在做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候,都會干一件事情,把“流失玩家”的等級分布拉出來,計(jì)算一個(gè)等級流失率,觀察出現(xiàn)流失高峰時(shí)候的用戶狀態(tài),在通過這次狀態(tài)去反推游戲設(shè)計(jì)上可能存在的問題;這個(gè)時(shí)候就“流失”判斷的精度要求就比較高,只有發(fā)現(xiàn)真正意義上的流失用戶,在去排查他們在流失之前的行為、流失當(dāng)下的屬性等,才能更準(zhǔn)確的幫助我們發(fā)現(xiàn)游戲內(nèi)的問題;

那么,在簡單的留存算法下,定義的流失會有2個(gè)問題:

  • 1、精度不高,用戶在某天或某周沒有登錄,不代表用戶“不玩”游戲,有可能只是剛好沒有登錄而已;
  • 2、在計(jì)算周、月留存的時(shí)候,對每個(gè)個(gè)體存在不公平現(xiàn)象,A 用戶周一注冊,周三,周五,周天登錄后流失;B 用戶周五注冊,下周一再次登錄后流失;那么在周留存計(jì)算中,會認(rèn)為B用戶是 周留存用戶,而A用戶是周流失用戶;其實(shí)A玩的時(shí)間比B更久;

拓展后的日留存定義,本質(zhì)上是在嘗試定義精確的流失;

Users Leave用戶流失:統(tǒng)計(jì)日登錄游戲后,在隨后N日內(nèi)未登錄過游戲的用戶;

筆者通過某平臺的登錄流水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,N=1 流失概率56.71%;N=7 流失概率 95.16%;N=14 流失概率98.56%;以N=14為例,即一個(gè)賬號連續(xù)14天不登陸游戲,則再次登錄(自然上線或通過運(yùn)營活動召回)的概率不到1.44%;

在定義精確流失之后,在RPG游戲中一個(gè)經(jīng)典的應(yīng)用就是計(jì)算等級流失高峰;

如果只是單純的把流失等級分布拉出來意義不大,因?yàn)楸厝皇堑偷燃壛魇У挠脩糇疃?,所以通常情況下我們可以觀察每個(gè)等級的流失概率;
等級流失概率:截止統(tǒng)計(jì)當(dāng)日,某等級的流失用戶數(shù) / 服務(wù)器上大于等于該等級的所有用戶數(shù);

以上留存算法都是以統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的所有用戶為基數(shù)進(jìn)行的計(jì)算;

在頁游時(shí)代和手游時(shí)代 針對新增用戶,還有另外一套留存算法,我更喜歡稱為新增用戶活躍度.

也就是大家平時(shí)經(jīng)常聽到的次日留存、7日留存、14日留存等

ACT_N(Active N_Day)用戶活躍度:統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),新增用戶在隨后不同時(shí)期的登錄情況;

公式:ACT _N = 統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),一批新增用戶在其首次登入后第N天還有登錄的用戶數(shù) / 新增用戶數(shù);

備注:活躍度需要長期跟蹤,根據(jù)需求可以設(shè)定30日、60日 或 90日;ACT僅針對統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)新增賬號進(jìn)行觀察;

主要的作用是幫助CP、發(fā)行商和渠道商 快速的判斷產(chǎn)品的質(zhì)量;

如何應(yīng)用 留存的數(shù)值對產(chǎn)品在線做估算,會在《【進(jìn)階篇】產(chǎn)品收益預(yù)估模型》里詳解.

===================================================
除了留存&流失 之外,還有一個(gè)重要指標(biāo)就是 回歸率;

回歸率:曾經(jīng)流失,重新登錄游戲的用戶占 流失用戶的比例;

公式:回歸率 = 回歸用戶 / 流失用戶池;

回歸用戶:曾經(jīng)流失,重新登錄游戲的用戶;

流失用戶池:過去一段時(shí)間內(nèi)流失的用戶數(shù);

備注:精準(zhǔn)的回歸率 分母除以 歷史以來流失的用戶總數(shù),但是由于游戲的用戶是不斷累積的,因此會導(dǎo)致回歸率越來越低趨近于0;因此,通常去過去3個(gè)月內(nèi)流失的用戶作為流失用戶池;

回歸率最經(jīng)常應(yīng)用的場景就是評估運(yùn)營活動的效果

最后是活躍相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo):

文章開篇有提到,除了增加活躍用戶的規(guī)模之外,還需要提高活躍用戶的質(zhì)量,即游戲參與度,在固定周期內(nèi),用戶參與游戲的時(shí)間越久,我們就越有機(jī)會讓用戶轉(zhuǎn)換為付費(fèi)用戶,因此在游戲中,我們通常會關(guān)心以下2個(gè)指標(biāo):

AT(Daily Avg. Online Time)日均使用時(shí)長:活躍用戶平均每日在線時(shí)長;

EC(Engagement Count)用戶登錄頻率:用戶開打游戲客戶端記為一次登錄,登錄頻率即統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)平均每用戶登錄游戲的總次數(shù);
衡量用戶的游戲參與度,游戲人氣的變化趨勢等

如何結(jié)合游戲內(nèi)的數(shù)據(jù),做分析并幫助指定運(yùn)營計(jì)劃和版本功能,以達(dá)到提升活躍的目的,這部分會在 進(jìn)階篇中列舉詳細(xì)案例具體說明;

===================小結(jié):活躍相關(guān)======================

AU(Active Users)活躍用戶

定義:用戶開打游戲客戶端記為一次登錄;

拓展應(yīng)用:根據(jù)統(tǒng)計(jì)周期段又劃分為DAU(日活躍用戶),WAU(周活躍用戶),MAU(月活躍用戶);

應(yīng)用場景:衡量產(chǎn)品的核心用戶規(guī)模,觀察產(chǎn)品在線的周期性變化;

PCU(Peak Concurrent Users)最高同時(shí)在線用戶人數(shù)

定義:統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),同一時(shí)點(diǎn)(通常精確至分)的最高在線人數(shù);

備注:PCU<=DAU,通常情況下PCU受游戲內(nèi)運(yùn)營活動影響較大;

ACU(Average Concurrent Users)平均同時(shí)在線用戶人數(shù)

定義:統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),每個(gè)時(shí)點(diǎn)(通常精確到分)的平均在線人數(shù);

公式:DAU * AT / 時(shí)間精度(若精確到分鐘,則除以 24*60);

AT(Daily Avg. Online Time)日均使用時(shí)長:

定義:活躍用戶平均每日在線時(shí)長;

公式:AT = 日總在線時(shí)長 / DAU

EC(Engagement Count)用戶登錄頻率:

定義:用戶開打游戲客戶端記為一次登錄,登錄頻率即統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)平均每用戶登錄游戲的總次數(shù);

備注:根據(jù)統(tǒng)計(jì)周期不同,通常每日登錄頻率統(tǒng)計(jì)的是登錄次數(shù);周及月的登錄頻率統(tǒng)計(jì)的是登錄天次(一天登錄多次記為一次)

應(yīng)用場景:衡量用戶的游戲參與度,游戲人氣的變化趨勢等

===================小結(jié):留存相關(guān)====================

UsersLeave 用戶流失

定義:統(tǒng)計(jì)日登錄游戲,但在隨后N日內(nèi)未登入游戲的用戶占 統(tǒng)計(jì)日活躍用戶的比例 ;

應(yīng)用場景:精確定義流失行為,通過觀察流失用戶的狀態(tài)、流失前行為來判斷游戲產(chǎn)品可能存在的問題;

流失標(biāo)準(zhǔn):根據(jù)N的取值不同,可設(shè)置不同流失標(biāo)準(zhǔn):N=1 流失概率56.71%;N=7 流失概率 95.16%;N=14流失概率98.56%;

DRR(Daily Retention Rate)日留存率

定義:統(tǒng)計(jì)當(dāng)日登錄游戲的用戶,在之后N日內(nèi)至少登錄一次游戲的用戶 占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)周活躍用戶比例;

WRR(Weekly Retention Rate)周留存率

定義:統(tǒng)計(jì)當(dāng)周登錄過游戲,且下一周至少登錄一次游戲的用戶 占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)周活躍用戶比例;

MRR(Monthly Retention Rate)月留存率

定義:統(tǒng)計(jì)當(dāng)月登錄過游戲,且下一月至少登錄一次游戲的用戶 占 統(tǒng)計(jì)當(dāng)月活躍用戶比例;

ULR(Users Leave Rate)用戶流失率

定義:1-留存率;

備注:根據(jù)統(tǒng)計(jì)周期不同,可以區(qū)分為日留存、周留存、月留存;

ACT_N(Active N_Day)用戶活躍度

定義:統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),新增用戶在隨后不同時(shí)期的登錄情況;

公式:ACT _N = 統(tǒng)計(jì)周期內(nèi),一批新增用戶在其首次登入后第N天還有登錄的用戶數(shù) / 新增用戶數(shù);

備注:活躍度需要長期跟蹤,根據(jù)需求可以設(shè)定30日、60日 或 90日;ACT僅針對統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)新增賬號進(jìn)行觀察;

應(yīng)用場景:主要的作用是幫助CP、發(fā)行商和渠道商快速的判斷產(chǎn)品的質(zhì)量;

回歸率:曾經(jīng)流失,重新登錄游戲的用戶 占 流失用戶的比例;

公式:回歸率 = 回歸用戶 / 流失用戶池;

回歸用戶:曾經(jīng)流失,重新登錄游戲的用戶;

流失用戶池:過去一段時(shí)間內(nèi)流失的用戶數(shù);

備注:精準(zhǔn)的回歸率 分母除以歷史以來流失的用戶總數(shù),但是由于游戲的用戶是不斷累積的,因此會導(dǎo)致回歸率越來越低趨近于0;因此,通常去過去3個(gè)月內(nèi)流失的用戶作為流失用戶池;(文章來源:CDA數(shù)據(jù)分析師


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