小白學(xué)數(shù)據(jù)分析--什么是活躍_I(DAU)

最近和幾個(gè)人聊天,大家對(duì)于活躍都有著自己的看法,此外因?yàn)橐恍?biāo)準(zhǔn)的問(wèn)題,不熟悉分析術(shù)語(yǔ)的很多人把活躍,留存等很多信息都搞混了.后來(lái)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)很現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。在一些我 看來(lái)不是問(wèn)題的問(wèn)題都變成了問(wèn)題了，因此在此特地說(shuō)說(shuō)活躍的事，幫助更多從事游戲數(shù)據(jù)分析的小白們成長(zhǎng)。
    究竟什么是活躍？在日常與外界合作過(guò)程中，我們經(jīng)常日活躍、周活躍、月活躍等等信息，貌似聽起來(lái)比較簡(jiǎn)單，但是真正如果自己實(shí)施操作統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)時(shí)卻發(fā)現(xiàn)自己又不懂這些定義，因此作為一些分析師、甚至開發(fā)人員就會(huì)發(fā)現(xiàn)很難去操作。以下我將描述三個(gè)活躍的定義、使用方式、分析方法以及注意事項(xiàng)，限于篇幅今天就說(shuō)說(shuō)日活躍的分析使用。
    日活躍
    統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)
    日活躍的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)有很多種，在RPG中有日活躍角色數(shù)和日活躍賬號(hào)數(shù)。這類游戲由于存在創(chuàng)建角色的問(wèn)題，所以一般會(huì)分成兩種統(tǒng)計(jì)方式。一般比較多見的是日活躍賬號(hào)數(shù)，可以認(rèn)為就是日活躍用戶數(shù)。當(dāng)然，很多游戲室不存在這樣的多角色概念，因此通用日活躍賬號(hào)數(shù)來(lái)作為統(tǒng)計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)為最佳。
    當(dāng)然，還有一種統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)就是設(shè)備的唯一標(biāo)示，比如MAC，這樣統(tǒng)計(jì)日活躍設(shè)備數(shù)量，不過(guò)價(jià)值相對(duì)不大。
    定義標(biāo)準(zhǔn)
    統(tǒng)計(jì)日登錄過(guò)游戲的賬號(hào)數(shù)，此處要去重。
    比如某日有1000個(gè)賬號(hào)登錄過(guò)游戲，總計(jì)登錄次數(shù)為1600次（因?yàn)榇嬖谀承┵~號(hào)重復(fù)登錄游戲），那么該日的日活躍賬號(hào)數(shù)為1000。不要小看這個(gè)解釋，在實(shí)際操作中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題，例如我們?cè)趯?a href='/map/sql/' style='color:#000;font-size:inherit;'>SQL語(yǔ)句提取數(shù)據(jù)時(shí)就應(yīng)該加上distinct 進(jìn)行去重操作：
    Select count(distinct passportid) from playerlogintable
    如果沒(méi)有加上distinct 統(tǒng)計(jì)的就是所有登錄玩家的總計(jì)的登錄次數(shù)，這樣就會(huì)出現(xiàn)大的問(wèn)題。
    日活躍能分析什么？
    單單一天的日活躍其實(shí)只能與前一日或者歷史同期做一個(gè)環(huán)比或者同比的分析。但是日活躍的能發(fā)揮的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出你的想象。

    核心用戶規(guī)模
    核心用戶規(guī)模的衡量其實(shí)和產(chǎn)品周期結(jié)合起來(lái)來(lái)看，在大部分游戲中，日活躍大概的構(gòu)成可以分成以下的部分。

    其中，新登用戶對(duì)于日活躍用戶的影響是最大的，一般新登占比達(dá)到40%，而這個(gè)比例其實(shí)是可以判斷游戲核心用戶規(guī)模的依據(jù)之一。
    從上圖的構(gòu)成來(lái)看，如果新登用戶在后續(xù)不斷轉(zhuǎn)化穩(wěn)定的老用戶以后，那么老活躍用戶的規(guī)模是在不斷增長(zhǎng)的，同時(shí)，如果新登用戶的注入水平保持不變，這樣來(lái)看，游戲的核心用戶有規(guī)模是在增長(zhǎng)，并且新登用戶所占的日活躍百分比是在下降的；如果新登用戶注入水平也在增長(zhǎng)，且不斷轉(zhuǎn)化為老用戶，即核心用戶規(guī)模也在增長(zhǎng)，那么新登用戶所占百分比會(huì)在一個(gè)區(qū)間穩(wěn)定的變化的。
    剛才所提到的核心用戶規(guī)模，之所以使用日活躍用戶來(lái)衡量，原因在于，以每日作為一個(gè)衡量的單位比較客觀反映用戶的游戲積極性，以日作為統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)度，恰好符合用戶游戲的最短的周期性循環(huán)。
    那么在日常的分析中，我們可以簡(jiǎn)單計(jì)算一個(gè)周期內(nèi)，每日新登用戶和活躍用戶的關(guān)系比例，看一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)，一定程度上反映了目前核心用戶的規(guī)模增長(zhǎng)情況。
    那這里有人會(huì)問(wèn)，怎么看待回流用戶的作用呢?
    實(shí)際上，回流用戶對(duì)于日活躍用戶的貢獻(xiàn)比例是極低的，但是該部分的貢獻(xiàn)卻不能夠忽略，因?yàn)樵谥卮蠊?jié)日、渠道推廣等各種營(yíng)銷手段上線以后，會(huì)對(duì)于游戲日活躍產(chǎn)生一個(gè)很大的貢獻(xiàn)值。但是一般而言，該部分的貢獻(xiàn)比例比較低。
    說(shuō)了這么多，那么老用戶和回流用戶的定義究竟是怎樣的？這里只給出參考的標(biāo)準(zhǔn)：
    回流用戶：統(tǒng)計(jì)日登錄游戲，但是之前7天未登錄過(guò)游戲的歷史用戶（所謂歷史用戶就是非新登用戶，歷史上登錄過(guò)游戲的用戶）
    老活躍用戶：如果粗略的計(jì)算，可以如下計(jì)算
    日活躍用戶數(shù)-日新登用戶數(shù)-日回流用戶
    當(dāng)然如果要精確衡量老用戶規(guī)模，可以給予老用戶定義，例如：
    統(tǒng)計(jì)日登錄游戲的用戶，在此之前7日內(nèi)再次登錄過(guò)游戲（注意此處沒(méi)有嚴(yán)格區(qū)分新登用戶的情況，即也把新登用戶的次日登錄的部分計(jì)算為老用戶，可按照實(shí)際需要提出此部分對(duì)于老用戶的影響）。
    下面我們通過(guò)幾個(gè)曲線來(lái)簡(jiǎn)單說(shuō)明一下怎么利用DAU分析問(wèn)題。
    首先我們要得到劃定時(shí)間區(qū)段的DAU和DNU的曲線圖，如下圖：


    在該圖中，我們DAU和DNU的走勢(shì)基本上是一致的，DNU對(duì)于DAU的影響還是比較大的，但是隨著后期波動(dòng)的減小，我們發(fā)現(xiàn)從106天到280天，兩條曲線是呈現(xiàn)緩慢的下滑趨勢(shì)的，但是這不足以說(shuō)明問(wèn)題，仔細(xì)觀察，我們發(fā)現(xiàn)夾在兩條曲線之間的面積是逐漸縮小的，而這部分面積就是DAU中除去DNU的部分，即我們可以認(rèn)定是老用戶的部分，這個(gè)面積的縮小，意味著用戶的流失加劇，活躍用戶的控制不得當(dāng)，此外，也可能是新用戶在短期內(nèi)留存率不高引起的，那就需要結(jié)合留存率來(lái)看問(wèn)題了，這里不討論。
    在發(fā)現(xiàn)上述的情況后，我們可以使用DAU-DNU的差值做一條曲線來(lái)進(jìn)行分析這個(gè)問(wèn)題。如下圖所示：

    可以很明顯的看到，這個(gè)差值在逐漸走低，也就是說(shuō)用戶的活躍度是在下滑的，這個(gè)下滑可以認(rèn)定是后期渠道導(dǎo)入用戶質(zhì)量不高造成的，也可以是產(chǎn)品本身的用戶周期問(wèn)題造成的。但是斷定一點(diǎn)的是，這個(gè)時(shí)期，需要緊急的拉動(dòng)用戶規(guī)模增長(zhǎng)，因此，可以看到，隨后進(jìn)行了兩次相應(yīng)的拉動(dòng)，其規(guī)模有所提升。
    此外，我們還要看一下新用戶所占的比例曲線，如上文所述，基本維持在40%的水平上，但是有一個(gè)值得關(guān)注的是，當(dāng)處于一個(gè)相對(duì)的穩(wěn)定期時(shí)，即使有大范圍的推廣和拉動(dòng)新登增長(zhǎng)，那么這個(gè)比值的變化也不會(huì)太劇烈，唯一劇烈的原因就在于，原本游戲的老活躍用戶規(guī)模就在下滑，流失較多。


    當(dāng)然了，用戶的流失、產(chǎn)品的粘性等等都可以通過(guò)對(duì)DAU不同角度的解析獲得相應(yīng)的信息，這點(diǎn)也是要和其他數(shù)據(jù)結(jié)合來(lái)分析的，比如次日留存率，用戶流失率、啟動(dòng)次數(shù)、登錄時(shí)長(zhǎng)分布等數(shù)據(jù)，找出來(lái)DAU中的虛假用戶，例如1-3s用戶非常多，那么在正常的網(wǎng)絡(luò)和設(shè)計(jì)情況下，這種數(shù)據(jù)就可能是很多假用戶造成的，也就是作弊行為。
    再比如的情況，我們可以通過(guò)事件管理，區(qū)分推廣和非推廣時(shí)期的用戶增長(zhǎng)對(duì)DAU的影響，比如自然增長(zhǎng)時(shí)期的新登用戶對(duì)DAU的影響，判斷DAU的質(zhì)量，渠道的質(zhì)量；或者推廣時(shí)期的新登用戶對(duì)DAU的影響情況分析。
    如果需要的也可以結(jié)合用戶的登錄習(xí)慣，比如登錄次數(shù)，登錄天數(shù)等等數(shù)據(jù)進(jìn)行忠誠(chéng)活躍用戶的閾值確定，以此來(lái)保證DAU的質(zhì)量。
    其實(shí)在DAU的背后，隱藏的問(wèn)題和分析的要素很多，這個(gè)也是需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)需要來(lái)進(jìn)行的，這里只是給大家提供一個(gè)分析的思路和方式。至于具體的問(wèn)題，還要結(jié)合具體需求進(jìn)行分析。不過(guò)話說(shuō)回來(lái)，DAU的解析離不開細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的支持，但是也是不一定一直細(xì)分進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。