延长手游生命周期的关键指标–流失率
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析1. 引言游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的数据进行收集、整理、分析和解读，以便为游戏运营团队提供决策支持和优化策略。
本文将详细介绍游戏运营数据分析的重要性、常用的数据指标和分析方法，并结合具体案例进行说明。
2. 重要性游戏运营数据分析对于游戏公司的发展至关重要。
通过对数据的分析，可以帮助游戏公司了解玩家行为、游戏特性和市场趋势，从而优化游戏设计、改进用户体验、提升用户留存和付费率，实现游戏的可持续发展。
3. 常用数据指标3.1 用户留存率用户留存率是衡量游戏用户粘性的重要指标。
它可以通过统计某一时间段内的新增用户在后续时间内的活跃情况来计算。
高留存率意味着游戏具有较好的用户体验和吸引力。
3.2 付费率付费率是指在游戏中进行付费的用户占总用户数的比例。
通过分析付费率，可以了解游戏的盈利能力和用户付费意愿。
同时，还可以通过对不同付费用户的行为进行分析，制定个性化营销策略，提高付费率。
3.3 平均每用户收入（ARPU）ARPU是指每个用户平均产生的收入。
通过计算总收入除以总用户数，可以得到ARPU值。
ARPU是衡量游戏盈利能力的重要指标，高ARPU值意味着每个用户的付费能力较强。
3.4 用户流失率用户流失率是指在某一时间段内停止使用游戏的用户占总用户数的比例。
通过分析用户流失率，可以了解游戏的用户流失原因，进而采取相应措施提高用户留存。
4. 数据分析方法4.1 基础统计分析基础统计分析是最常用的数据分析方法之一。
通过对游戏运营数据进行整理和统计，可以得到用户数量、收入情况、用户活跃度等基本信息。
基础统计分析可以帮助游戏运营团队了解游戏的整体情况，及时发现问题并采取相应措施。
4.2 用户行为分析用户行为分析是通过对用户在游戏中的行为数据进行挖掘和分析，了解用户的游戏习惯、兴趣和需求。
通过用户行为分析，可以优化游戏内容、改进用户体验，提高用户留存和付费率。
4.3 市场竞争分析市场竞争分析是通过对游戏市场的数据进行分析，了解竞争对手的产品特点、用户群体和市场趋势。
游戏运营数据分析指标
游戏运营数据分析指标首先，玩家留存率是一个非常重要的指标。
留存率可以衡量游戏的吸引力和用户忠诚度。
通常，留存率可以分为日留存率、周留存率和月留存率。
如果留存率高，说明玩家对游戏非常满意，并且愿意继续留在游戏中。
然后，付费率是另一个重要的指标。
付费率可以衡量玩家对游戏的付费意愿和游戏的盈利能力。
付费率可以分为日付费率、周付费率和月付费率。
如果付费率高，说明玩家对游戏非常认可，并且愿意为游戏付费购买虚拟物品或者升级服务。
接下来，平均每用户收入（ARPU）也是非常重要的指标之一、ARPU可以衡量游戏公司从每个用户身上获得的平均收入。
ARPU可以根据游戏公司的经营策略和用户群体进行调整。
如果ARPU高，说明游戏公司的盈利能力较强。
同时，用户流失率也是需要关注的指标。
用户流失率可以衡量用户在一段时间内停止使用游戏的比例。
如果用户流失率高，说明游戏存在一些问题，需要进行优化和改进，以避免用户的流失。
除了上述指标外，还有一些其他的常用指标，包括用户平均在线时长、用户平均日活跃人数、每用户平均游戏次数等。
这些指标可以帮助游戏公司了解用户的活跃程度和用户体验，从而优化游戏设计和运营策略。
除了关注这些指标之外，游戏公司还可以使用数据分析工具来进行数据挖掘和模型构建。
通过数据挖掘，可以发现用户行为的规律，识别用户的偏好和需求，从而提供更好的游戏体验和服务。
通过模型构建，可以预测用户的行为和需求，从而指导游戏公司的运营决策。
总之，游戏运营数据分析是游戏公司进行优化和改进的重要环节。
通过关注留存率、付费率、ARPU、用户流失率等指标，并结合数据挖掘和模型构建，可以帮助游戏公司提高游戏质量，增加用户粘性，提升盈利能力。
游戏运营数据分析
游戏运营数据分析引言概述：游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的各种数据进行采集、整理和分析，以获取有关游戏运营情况的信息。
这些数据包括用户行为、收入、留存率等，通过对这些数据进行深入分析，游戏运营者可以更好地了解用户需求、优化游戏体验、提高用户留存率和收入。
一、用户行为数据分析1.1 用户活跃度分析：通过统计每日、每周、每月的用户活跃度，了解用户对游戏的使用频率和时长。
可以根据活跃度数据，确定用户的使用习惯和游戏的受欢迎程度，进而调整推送策略、活动安排等，以提高用户黏性和留存率。
1.2 用户流失率分析：分析用户在游戏中的流失率，找出用户流失的原因和流失节点。
可以通过追踪用户行为数据，了解用户在游戏中的痛点和不满意之处，并及时进行优化和改进，以提高用户留存率和游戏体验。
1.3 用户付费率分析：通过分析用户的付费行为和付费金额，了解用户的消费习惯和付费意愿。
可以根据用户付费率数据，优化游戏内购系统、设计更有吸引力的虚拟商品，并针对不同用户群体制定个性化的付费策略，以提高游戏收入。
二、收入数据分析2.1 收入来源分析：通过分析游戏的收入来源，了解哪些渠道和产品贡献了主要的收入。
可以根据收入来源数据，优化渠道合作关系、调整产品定价策略，以提高收入的稳定性和增长性。
2.2 付费习惯分析：分析用户的付费习惯和付费行为，了解用户的消费偏好和消费习惯。
可以根据付费习惯数据，设计更有吸引力的付费活动、优化付费方式，以提高用户付费率和收入。
2.3 收入趋势分析：通过对收入数据的趋势分析，了解游戏收入的变化趋势和原因。
可以根据收入趋势数据，及时调整运营策略、推出新的变现方式，以应对市场变化和提高收入。
三、留存率数据分析3.1 新用户留存率分析：通过分析新用户的留存率，了解新用户的流失情况和留存质量。
可以根据新用户留存率数据，优化新手引导流程、改进游戏难度平衡，以提高新用户留存率和游戏体验。
3.2 老用户留存率分析：分析老用户的留存率，了解老用户的流失原因和留存动力。
游戏运营必须关心的几个数据
游戏运营必须关心的几个数据作为游戏运营，最应该关心哪些数据呢?测试期和调整期：这两个阶段都一样，目的是解决问题优化游戏。
第一，看加载流失率，创建流失率，太高可能就是技术上的问题，需要优化程序，同时可以在创建页做优化，例如增加一些游戏公告的出现让玩家觉得气氛很好。
第二，看1级流失率，高的话主要是技术卡或者美术不吸引。
美术不吸引有两种情况，一是美术实在太差，二是广告打得不对导致用户类型不符合。
第三，看等级流失，任务流失，调新手流程。
一般次日留存是衡量用户对游戏整体得感觉，包括美术，引导，技术，体验，当前玩法等。
7日留存是衡量用户对游戏玩法耐玩度。
测试玩家对玩法的耐玩度，数据看得不多，最多是活动参与率，更多的是靠自己去体验，看看游戏内环境，多收集玩家意见。
当然，这个阶段主要看的是玩家的在线和留存。
收入和ARPU可能相对没那么重视，真要看个人觉得充值人数和充值渗透率重要点，会影响游戏内充值的气氛，以及衡量玩家对游戏的认可度。
推广期：已经度过游戏一生最艰难的时期，这个时候游戏完善度一般不是问题。
运营上主要看收入一块，以及活动的数据吧。
收入数据：充值，充值人数，arpu，渗透率，都需要看，如果一时看不出什么问题，就多把他们列出来，以一个趋势的形式看，这样你就知道游戏发生了什么变化。
活动前数据：根据一些数据来定位自己的活动目的。
例如，充值人数降得快，那策划的活动就不要太拉arpu，而是拉充值人数。
例如，如果能了解某个道具的产出，如果发现太少，可以用活动弥补。
例如，如果发现游戏内元宝滞留率高(不一定叫元宝看游戏)，那应该做一个消费活动，而不是充值活动。
有明确目的的活动才有意义，纯粹做活动不靠谱活动后数据：不同活动的数据不一样。
例如做的拉伸充值人数活动，当然看充值人数的变化。
例如做小部分群体的活动，就看这块人数的活动参与率，收入。
如果开发愿意给运营看不同充值区间的人数变化，就不要错过了。
因为自己没什么机会看得到，这个就不说了。
手游运营基本指标定义
日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。
一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。
日活跃用户：DAU；每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。
周/月活跃用户：WAU、MAU；截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。
用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。
留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量；衡量用户对游戏黏性。
付费率:PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例；主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人；付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。
活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何.每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系.每付费用户平均收益:ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平,整体付费趋势,以及不同付费用户有何特征.平均生命周期：TV；统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。
生命周期价值：LTV；用户在生命周期内,为游戏贡献价值；主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现.用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。
投入产出比：ROI；投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。
游戏行业用户体验度量指标解析
游戏行业用户体验度量指标解析在游戏行业中，用户体验度量指标（User Experience Metrics）是评估和监测游戏产品的关键指标之一。
通过对用户体验进行监测和度量，游戏开发者可以了解用户对游戏的满意程度，进而进行优化和改进，提升游戏品质。
本文将解析游戏行业常用的用户体验度量指标，帮助游戏开发者更好地了解和应用这些指标。
一、用户行为数据分析用户行为数据分析是评估游戏用户体验的重要工具之一。
通过分析玩家的行为数据，游戏开发者可以了解玩家在游戏中的表现、行为习惯以及游戏的吸引力等方面的数据。
常用的用户行为数据分析指标包括：1. 留存率（Retention Rate）：留存率是指用户在一定时间内持续使用游戏的比例。
较高的留存率表明游戏在保留用户方面表现出色。
2. 流失率（Churn Rate）：流失率是指用户在一定时间内停止使用游戏的比例。
较低的流失率表明游戏在留住用户方面做得好。
3. 活跃度（Engagement）：活跃度是指用户在游戏中的参与程度。
通过统计玩家的登录频率、游戏时长等数据，可以了解游戏的吸引力和用户参与程度。
二、用户满意度调查用户满意度调查是评估用户体验的常用方法之一。
通过用户满意度调查，游戏开发者可以直接获得用户对游戏的评价和反馈。
常用的用户满意度调查指标包括：1. 游戏评分（Game Ratings）：游戏评分是用户对游戏的整体评价，通常以数字分数形式表示。
游戏评分可以作为用户满意度的重要参考指标。
2. 反馈意见（Feedback）：通过用户的反馈意见，游戏开发者可以了解用户对游戏的具体问题和改进建议。
这种定性的反馈信息对游戏的优化非常有价值。
三、游戏性能指标游戏性能指标是评估游戏用户体验的重要依据。
游戏性能指标主要关注游戏的流畅性、稳定性以及画面表现等方面。
常用的游戏性能指标包括：1. 帧率（Frame Rate）：帧率是指游戏画面在单位时间内显示的帧数。
较高的帧率能够提供更加流畅的游戏体验。
移动游戏用户留存与流失分析研究
移动游戏用户留存与流失分析研究随着智能手机普及率的提高，移动游戏正成为人们休闲娱乐的重要方式之一。
然而，由于市场竞争激烈，移动游戏用户留存和流失一直是开发者亟需关注和研究的问题。
本文将从用户留存和流失的概念、影响因素以及相应解决方法等方面进行分析和研究。
一、用户留存和流失概念解析1. 用户留存：用户留存是指用户在一段时间内保持使用移动游戏的活跃度。
通常，我们通过计算特定时间段内的活跃用户数来衡量用户的留存情况。
较高的留存率往往代表游戏质量、可玩性和用户满意度较高。
2. 用户流失：用户流失是指用户在一段时间内停止使用移动游戏的情况。
用户流失是一个普遍存在的现象，但高流失率可能会对游戏的生存和发展产生负面影响。
因此，降低用户流失率成为开发者们努力追求的目标。
二、用户留存和流失的影响因素1. 游戏质量：游戏的质量是影响用户留存和流失的核心因素之一。
一个优质的移动游戏通常具备良好的画面、流畅的操作体验以及富有挑战性的游戏内容。
这些因素对用户的游戏体验和满意度起着决定性作用。
2. 社交互动：社交互动是现代移动游戏不可或缺的一部分。
好的社交互动机制可以增加用户之间的互动和竞争，从而提高用户的留存率。
各种社交功能，如好友系统、排行榜、多人竞技等，都能使用户更加乐于参与游戏。
3. 游戏更新和活动：通过游戏更新和活动，开发者可以为用户提供新的游戏内容和体验，从而增加用户的参与度。
定期的游戏更新和精心设计的活动不仅能留住老用户，还吸引新用户的加入，有效提高留存率。
4. 用户反馈和客户服务：用户反馈和客户服务是增进用户忠诚度的重要环节。
通过及时回应用户的问题和需求，并针对用户的反馈进行游戏改进，能够增强用户对游戏的依赖性和满意度，从而提高留存率。
三、解决用户流失的方法1. 数据分析：通过数据分析来洞察用户流失的原因，并根据分析结果调整游戏策略和内容，以提高用户留存率。
数据分析可以借助于用户行为数据、付费数据、留存数据等进行深入挖掘，从而了解用户的需求和喜好，为游戏改进提供有力支持。
手机游戏运营必备的数据分析指标
手机游戏运营必备的数据分析指标1.DAU（日活跃用户）和MAU（月活跃用户）：这两个指标用来衡量游戏的用户活跃程度。
DAU指标反映每天有多少用户启动游戏，而MAU则反映每月有多少用户启动游戏。
通过对比DAU和MAU的变化趋势，可以了解用户群体的活跃度和用户粘性。
2.用户留存率：用户留存率是衡量用户对游戏的忠诚度和粘性的重要指标。
通常分为1日留存、3日留存和7日留存等不同时间段，用来表示用户在游戏中持续参与的情况。
通过监测和分析用户留存率，可以了解用户流失的原因，并采取相应措施提高用户留存率。
3.用户付费率和ARPU（平均每用户收入）：用户付费率指的是在游戏中进行付费的用户占总用户数的比例。
ARPU则是总收入除以总用户数得到的平均值。
这两个指标可以帮助运营商了解游戏的付费用户比例及其付费行为，以便优化游戏的收入策略和推广策略。
4.平均游戏时长：平均游戏时长是指玩家在每次启动游戏后的平均游戏时间。
这个指标可以帮助开发者了解游戏的可玩性和用户体验，以便进行相应的优化和改进。
5.点击率和转化率：点击率指的是广告或促销活动的点击数量与展示数量之比，转化率指的是点击后实际进行购买或其他目标行为的数量与点击数量之比。
这两个指标可以评估游戏推广活动的效果和用户的购买意愿，以便优化广告投放和促销策略。
6.LTV（用户生命周期价值）：用户生命周期价值是指一个用户在其游戏生命周期内的总价值。
通过对不同用户群体的LTV进行分析，可以了解不同用户群体的价值和行为特点，以便进行有针对性的用户运营和推广策略。
7.ROI（投资回报率）：ROI是指投资获得的收益与投资成本之比。
在游戏运营中，ROI可以帮助运营商评估不同推广渠道和策略的效果，以便进行投资决策和资源分配。
以上是手机游戏运营必备的一些数据分析指标。
通过对这些指标的监测和分析，游戏开发者和运营商可以更好地了解游戏的运营情况和用户行为，以便进行相应的优化和改进，提高用户留存和收入。
手机游戏运营必备的数据分析指标
手机游戏运营必备的数据分析指标1、用户数量a) 某游戏用户数量–注册用户。
这个数据其实相当无用的，因为每一个不同项目注册用户的质量彻底不同。
前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx 用户” ，固然，有几个是真正的呢？连运营商给出来就不真正的话，那些数据调查报告的真实性呢？(“你们用户多少啦？”“13 万注册用户” ，“才这么点，我们有个网站500 万”。
他根本没有明白用户质量的意义)b) 在线人数i. 最高在线—－在某个时间能达到的最高在线，想到这个词，就想到了a3，强大的市场宣传能力，和推广能力，让他们敢在公测第一天说15 万人在线，然而几个月时间，游戏中的玩家走光了。
ii. 活跃人数—－这个数据也是最具欺骗性的数字，如果一个活跃人数不带上时间，哪怕是真正的，都没有任何参考意义。
必须是“每日活跃用户”、“每周活跃用户”“每月活跃用户”“每季活跃用户” 、“最近多少天内活跃用户”等等。
也就是在这段时间内进入游戏的人。
iii. 每一个活跃用户的平均在线时间—－上面说了活跃用户数，如果没有本数据，上面的那个也是没故意义的。
如果每一个用户都上来2 分钟，即将就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么？平均每一个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特殊需要注意的数据。
iv. 游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数，但仍然不是绝对惟一的决定因素。
1) 24 小时内平均的在线人数，数据采样时间越密集，越精确。
2) 不同的游戏，每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。
例如一个好的游戏，可以大量的粘住玩家的时间，让玩家长期舍不得下线。
3) (每24 人*小时)等于一个平均在线4) 如果你能让每次上来的活跃用户，每次平均在线6 小时，那末你需要4 个活跃用户，就能多一个平均在线了，如果你的游戏每次只让用户玩5 分钟，他就走了，哪怕你的游戏非常好，他每天都上来 5 分钟，那末你必须有60/5*24=288 个活跃用户，才干达到一个平均在线人数。
浅谈手机游戏生命周期的四大因素
浅谈手机游戏生命周期的四大因素作者：徐鹏来源：《艺术科技》2014年第04期摘要：中国手机游戏在近几年开始快速发展，但在发展过程中出现很多问题。
其中大部分游戏的生命周期短是最主要问题。
而手游的生命周期，很多人都觉得手游的生命周期很短，认为只有几个月的时间，但是我认为，这是非常错误的观点。
在我看来，生命周期不取决于说是手机游戏还是PC游戏，它还取决于你对于这个产品本身是一种什么样的态度。
其实跟人一样，你能活多久还是取决于你自己。
需要认识到我国手机游戏的发展方向以及发展中需要注意的问题，其过程是任重而道远。
关键词：手机游戏；生命周期；电脑；网络；手机影响手游生命周期的因素有哪些呢？本文将问题分为以下几种。
1 产品类型如今，手游已经开始逐步地没有那么清晰的界限了，因为不同的手机游戏已经开始不停地去彼此地融合了。
你会发现一个游戏里面既有策略类的内容，也会有一些角色扮演的内容，也会有一些益智类的内容，这些融合就会导致一个产品，然后能接纳不同的玩家，让玩家有不同的玩儿点。
所以，我觉得这也是当下手游产品的一大特征。
但是也会有一些产品，它的类型跟特征会非常明确，比如说休闲类的游戏，它的生命周期就相对比较短，为什么？因为它的几个玩儿点被大家反复玩儿了几个月之后，就会出现一些疲倦期，但是有一些产品可能在玩儿了一个月的时候，才刚刚入门或者说才刚刚找到了一点感觉的时候，那它的生命周期可能相对来讲比较长，比如说一些策略类的游戏，或者说一些经营类的游戏，它的生命周期就会相对来讲比较长。
2 题材类型在游戏公司做渠道推广的时候，会发现一个图表、一个产品的名字，这其实就会给玩家一种暗示，这种暗示就会告诉玩家这是一个轻游戏还是一个重游戏？所以，有的时候你的一个游戏里边的色调和里边的整个的画风，也会导致给玩家一种暗示。
举个例子，当初有Wap游戏我们就开始这么做过来了，你会发现我们的美术经常会采取一些很简单的一些思维模式，他就会认为画得好，就是画得够精致，这就是标准，其实往往适得其反。
手游LTV（用户终生价值）计算公式
⼿游LTV（⽤户终⽣价值）计算公式在承接APP推⼴项⽬中，⼿游价值变现最直接，核⼼是获取更多的充值，其中LTV(Lifetime-Value⽣命周期价值)是⼀个重要参考指标，可以理解为玩家在其⽣命周期内对游戏的平均贡献值，为什么要计算LTV呢？在游戏进⼊市场推⼴阶段后，⼿游LTV可以有以下两点⽤途：1、计算投⼊产出ROI=LTV/CP*，LTV作代表收⼊，⼴告投⼊CP*（CPM、CPC、CPD、CPA等）代表成本。
2、优化⼴告投放配置计算各个渠道导⼊⽤户的LTV、CP*、ROI，筛选出优质渠道优化投放，统计边际效益数据。
LTV游戏⽤户⽣命周期价值如何计算⼿游LTV（⽤户终⽣价值）？让我们先了解这些⼿游运营数据指标：DNU（Daily-New-Users）：每⽇游戏中的新增⽤户数量AU（Active-Users）：活跃⽤户，在统计周期内登录过游戏的⽤户数，统计周期包括DAU(⽇活跃⽤户)、WAU(周活跃⽤户)、MAU(⽉活跃⽤户)PU ( Paying-User）：付费⽤户APA（Active-Payment-Account）：活跃付费⽤户数PUR（Pay-User-Rate）：付费⽐率，计算公式：APA/AUARPU（Average-Revenue-Per-User）：平均每⽤户收⼊，计算公式：总收⼊/AUARPPU （Average-Revenue-Per-Paying-User）：平均每付费⽤户收⼊，计算公式：总收⼊/APALTV（Lifetime-Value）：⽣命周期价值，即平均⼀个⽤户在⾸次登录游戏到最后⼀次登录游戏内，为该游戏创造的收⼊总计⽤户留存率（Retention）：⽤户在某段时间内开始使⽤游戏，经过⼀段时间后，仍然继续使⽤游戏的被认作是留存⽤户，这部分⽤户占当⽇新增⽤户的⽐例即是⽤户留存率，统计周期包括⽇留存(1Day Retention)、周留存(7Day Retention)、⽉留存(30Day Retention)在理解上述⼿游运营数据指标后，让我们了解不同阶段⼿游LTV的计算公式：⼀、LTV计算公式：LTV = LT * ARPU如果⽤户LT（平均⽣命周期）是3个⽉，ARPU（平均⽤户收⼊）是10元/⽉，那么LTV = 3 * 10 = 30元这个公式就好⽐：距离 = 速度 * 时间，优点就是⾮常好理解，缺点也⾮常明显，就是⾮常理论化。
auuc指标 -回复
auuc指标-回复什么是auuc指标？AUUC（Active Users（活跃用户）, Active User Days（活跃用户天数）, User Churn（用户流失率））是一种衡量移动应用或游戏受欢迎程度和用户留存率的指标。
它结合了活跃用户数量、用户活跃时长和用户流失率三个关键指标，为开发者提供了一个全面了解用户参与度和用户留存率的量化指标。
通过分析AUUC指标，开发者可以更好地了解用户行为和需求，进而制定更有效的用户增长策略和用户留存策略。
第一步：了解活跃用户数量AUUC指标中的第一个关键指标是活跃用户数量。
活跃用户是指在一段时间内（通常是一天、一周或一个月）至少有一次用户活动的用户。
活跃用户数量是衡量应用或游戏受欢迎和用户参与程度的重要指标。
比如，一个移动应用每月有100万活跃用户，说明该应用相对来说比较受欢迎和受用户喜爱。
第二步：分析用户活跃时长除了了解用户数量，AUUC指标还考虑了用户活跃时长。
用户活跃时长是指用户在一段时间内使用应用或游戏的总时间。
这个指标可以帮助开发者了解用户在应用中的参与程度和对应用的投入程度。
例如，一个用户每天使用应用10分钟，而另一个用户每天使用应用2小时，可以认为第二个用户对该应用的参与度更高。
通过对用户活跃时长的分析，开发者可以定位用户的使用习惯和需求，从而改进应用功能和提高用户体验。
第三步：计算用户流失率AUUC指标中的最后一个关键指标是用户流失率。
用户流失率指的是在一段时间内停止使用应用或游戏的用户比例。
用户流失率是衡量用户留存率和应用或游戏吸引力的重要指标。
高用户流失率意味着用户持续流失，这会对应用或游戏的健康发展产生不利影响。
因此，降低用户流失率是开发者提高应用或游戏用户留存的关键目标。
第四步：综合分析AUUC指标AUUC指标综合了以上三个关键指标，可以帮助开发者全面了解用户参与度和用户留存情况。
开发者可以通过以下步骤综合分析AUUC指标：1. 分析活跃用户数量的变化趋势。
网络游戏流失率预测和用户留存研究
网络游戏流失率预测和用户留存研究一、研究背景网络游戏是当今社会中最为普及的虚拟娱乐活动之一，为用户提供了一个逃离现实世界的途径，并且允许他们在虚拟世界中展现自己。
因此，网络游戏逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，网络游戏具有极高的流失率，这种现象给游戏开发方和运营方带来了很大的损失，因此预测流失率并研究用户留存对于游戏公司极为重要。
二、流失率预测的现状1. 流失率预测方法目前，对于网络游戏的流失率预测，有两种主要的方法：传统统计学方法和机器学习方法。
传统统计学方法主要使用回归分析、时间序列分析和生存分析等模型，这些模型能够根据历史数据预测未来的趋势。
然而，这些方法需要大量的数据前期准备和人工处理，以及对不同变量之间的关系相对清楚的了解。
机器学习方法是在大数据环境下发展起来的一种流行方法，对于游戏行业而言，数据量十分庞大，因此机器学习方法更能发挥其优势，能够快速处理数据并进行预测。
目前，机器学习方法主要使用神经网络、支持向量机、决策树等模型，这些模型可以自动识别数据之间的特征，并通过对特征的分析来预测未来的趋势。
2. 流失率预测的难点虽然机器学习方法有着许多优点，但是流失率预测仍然是一个比较困难的问题，这主要有以下几个原因：（1）数据的格式不一：不同游戏公司的数据格式不尽相同，这对于预测模型的建立与部署造成了一定的难度。
（2）数据的不完整性：在网络游戏中，用户的流失可能因为各种各样的原因，例如人为的因素（例如停电，比赛外挂，bug，维护等等）和系统性的因素（例如更新和修复bug），这些都会影响用户的行为数据获取和处理。
（3）需要考虑用户行为和期望：用户会随时间变化而变化，可能存在一些用户期望和行为变化的趋势，而这些因素都会影响用户的流失。
三、用户留存的研究1.留存的定义及意义用户留存指的是用户在游戏中的持续时间，它是反应用户对游戏的满意度的重要指标。
留存率越高，说明用户对游戏的满意度越高，同时也说明用户可能在未来继续使用游戏。
游戏行业用户体验的关键数据分析
游戏行业用户体验的关键数据分析近年来，游戏行业蓬勃发展，吸引了越来越多的玩家。
然而，要想在激烈的竞争中脱颖而出，提供优质的用户体验是至关重要的。
通过对关键数据的分析，游戏开发者可以更好地了解玩家需求，优化游戏设计，提升用户体验。
一、用户留存率用户留存率是衡量游戏用户体验的重要指标之一。
它反映了玩家对游戏的满意程度和忠诚度。
通过分析用户留存率，游戏开发者可以了解到玩家在游戏中的持续参与程度。
如果留存率较低，说明游戏存在问题，需要进一步改进。
为了提高用户留存率，游戏开发者可以通过增加游戏的可玩性和趣味性来吸引玩家。
例如，增加关卡难度的适应性，提供不同的游戏模式和挑战，以及增加社交互动等功能，让玩家有更多的乐趣和参与感。
二、用户活跃度用户活跃度是衡量游戏用户体验的另一个重要指标。
它反映了玩家在游戏中的参与程度和时间投入。
通过分析用户活跃度，游戏开发者可以了解到玩家对游戏的喜爱程度和参与频率。
为了提高用户活跃度，游戏开发者可以通过增加游戏的内容更新和活动奖励来吸引玩家。
例如，定期推出新的关卡和任务，提供限时活动和奖励，以及增加社区活动和竞技功能等，让玩家有更多的动力和目标感。
三、用户反馈用户反馈是了解用户体验的重要途径。
通过收集和分析用户反馈，游戏开发者可以了解到玩家对游戏的意见和建议，发现问题和改进的空间。
为了获得有效的用户反馈，游戏开发者可以通过游戏内置的反馈系统和社区平台来收集玩家意见。
同时，开发者还可以组织用户调研和问卷调查，以及参与游戏展会和论坛等活动，与玩家进行面对面的交流和沟通。
四、用户付费率用户付费率是衡量游戏盈利能力的重要指标。
通过分析用户付费率，游戏开发者可以了解到玩家对游戏的付费意愿和消费习惯。
为了提高用户付费率，游戏开发者可以通过优化游戏的道具和装备系统，提供更多的购买选择和优惠活动，以及增加虚拟货币的获取途径等，让玩家有更多的购买动机和体验价值。
五、用户流失率用户流失率是衡量游戏用户体验的另一个重要指标。
手游运营数据有哪些
手游运营数据有哪些手游运营数据是指对于一款手游在运营过程中所产生的各种数据进行分析和统计，包括用户留存率、活跃用户数、付费用户比例、收入数据、游戏时长、用户留存、用户流失等。
这些数据可以帮助手游开发者和运营者了解游戏的运营情况，制定合理的运营策略和改进方案。
下面将详细介绍手游运营数据的内容。
首先是用户留存率。
用户留存率是指在一段时间内，用户能够持续使用游戏的比例。
这是一个核心指标，能够反映游戏的吸引力和用户粘性。
通常用日留存率、周留存率和月留存率来衡量，其中日留存率是指玩家在安装游戏当天后继续登录游戏的比例，周留存率是指安装游戏后一周内继续登录游戏的比例，月留存率是指安装游戏后一个月内继续登录游戏的比例。
通过留存率的数据分析，可以判断游戏的用户粘性，从而优化游戏内容和关卡设计，提高用户留存率。
其次是活跃用户数。
活跃用户数是指在一段时间内，游戏中有实际操作的用户数量。
通过对活跃用户数的统计和分析，可以了解游戏的受欢迎程度和用户活跃度。
通过对活跃用户数的变化趋势进行分析，可以判断出游戏内容的吸引力和对用户需求的满足程度。
同时，还可以通过分析活跃用户中的分类、地域、兴趣等信息，制定有针对性的活动和推广策略，提高用户活跃度和留存率。
第三是付费用户比例。
付费用户比例是指在一段时间内，付费用户的数量占总用户数量的比例。
这可以看作是衡量游戏盈利能力的重要指标。
付费用户比例的提高意味着游戏的付费门槛相对较低、付费激励策略相对有效，能够更好地吸引用户购买游戏内的虚拟物品或提供的增值服务。
通过对付费用户比例的数据分析，可以优化游戏内购系统，提高用户付费意愿和消费金额，增加游戏收入。
然后是收入数据。
收入数据是指游戏在一段时间内产生的收入金额。
可以通过游戏内购系统和广告投放等手段收取收入。
通过收入数据的统计和分析，可以了解游戏的盈利能力和收入来源。
同时，还可以通过对用户消费行为和付费习惯的挖掘，对游戏内购商品的定价、推广和促销策略进行调整和优化，提高游戏的收入水平。
延长手游生命周期的关键指标–流失率
延长手游生命周期的关键指标–流失率对于具有“短平快”特点的手游来讲，玩家已经习惯了把手游当做“快餐”来对待。
相信在2013年手游爆发的初期，没有人会认为一款手游可以存活1年以上。
然而经过了一年的时间，现在我们在看各大榜单的时候，会发现很多游戏是“老”游戏。
在线上运行了一年甚至两年的时间后，仍然具有顽强的生命力。
这些游戏有一个共同点—-玩法足够清晰并且内容足够丰富。
前两天在数据群里，一个运营的朋友说到“xx游戏两周之后终于流失了”，这个xx游戏是一款在iOS畅销榜前十盘踞了有一段时间的产品了，从表面来看，绝对是一款成功的好游戏。
手游市场已经慢慢从去年的渠道为王向内容为王转变，这对游戏开发者来说既是机遇也是挑战。
目前来看，所有的游戏新上线初期都依赖于推广导量，然而推广成本几乎每天都在增涨，相信对于任何一家CP或者发行商而言都是很大的负担。
我们希望游戏能够在进入稳定期后依靠自然流量稳步发展。
事实证明，确实有很多制作精良的游戏能够做到这一点。
游戏稳定期是提升游戏收入的黄金时期，同时也是对游戏整体生命周期影响最大的时期，延长游戏稳定期意味着延长游戏整体生命周期和总收入。
那么稳定期我们最应该关心的游戏指标是什么呢？没错，是流失率。
很多人认为流失率是在游戏的衰退期才最具有研究价值，其实不然，衰退期的玩家流失中刚性流失占比很大，这部分玩家很难通过策略挽回，有点亡羊补牢的感觉。
相反，稳定期的流失往往与游戏内容有关，属于软性流失，软性流失的召回难度要小很多。
游戏生命周期管理玩家流失是一个裙带效应，“得益于”游戏社交性的设计，一个玩家的流失会带来范围性的影响。
每一位玩家流失的影响力也不相同，比如一个军团团长的流失和一个普通玩家的流失带来的损失差别很大。
就像下面这幅图所表达的一样，影响力不同，所造成的影响范围就会不同。
玩家关系图(每个点代表一个玩家)那么在着手分析流失的时候，首先我们要明确如何定义玩家流失。
一般情况下玩家流失是以玩家连续多少天不登陆游戏来判断，对于手游来讲，连续7日不登陆游戏则被认定为玩家流失是比较通用的一个统计方式。
游戏任务流失率计算公式
游戏任务流失率计算公式在游戏行业中，流失率是一个非常重要的指标，它可以帮助游戏开发商和运营商了解玩家的留存情况，从而优化游戏内容和运营策略。
而游戏任务流失率则是流失率中的一个重要部分，它可以帮助游戏运营商了解玩家在游戏中完成任务的情况，从而优化任务设计和游戏体验。
本文将介绍游戏任务流失率的计算公式以及如何利用这个公式来优化游戏运营。
游戏任务流失率的计算公式可以用以下公式表示：任务流失率 = (未完成任务数 / 总任务数) 100%。
其中，未完成任务数是指在一定时间内，玩家没有完成的任务数量，总任务数是指在同一时间段内，游戏中的总任务数量。
通过这个公式，我们可以得到一个百分比，用来衡量玩家在游戏中完成任务的情况。
那么，为什么任务流失率这个指标如此重要呢？首先，任务是游戏中的重要内容之一，玩家完成任务可以获得游戏内的奖励和成就感，从而增强对游戏的黏性。
其次，任务流失率可以帮助游戏运营商了解玩家在游戏中的行为和偏好，从而优化任务设计和游戏内容。
最后，任务流失率也可以帮助游戏运营商评估游戏的运营情况，及时调整运营策略，提升游戏的盈利能力。
那么，如何利用任务流失率来优化游戏运营呢？首先，我们可以通过任务流失率来评估游戏中的任务设计是否合理。
如果任务流失率较高，说明有部分任务可能设计过于复杂或者奖励不够吸引人，导致玩家放弃任务而流失。
在这种情况下，游戏运营商可以对任务进行优化，调整任务的难度和奖励，以提升玩家完成任务的意愿。
其次，任务流失率也可以帮助游戏运营商了解玩家在游戏中的行为习惯，从而调整游戏内容和运营策略。
比如，如果某个任务的流失率较高，说明玩家对这个任务不感兴趣，游戏运营商可以根据这个情况来调整游戏内容，增加更吸引人的任务类型，以提升玩家的参与度和留存率。
除了以上提到的优化游戏内容和运营策略，任务流失率还可以帮助游戏运营商评估游戏的盈利能力。
任务是游戏中的重要内容之一，玩家完成任务可以获得游戏内的奖励，从而增强对游戏的黏性。
流失、LTV、K—因子和CPA指标计算方法
1.流失[Churn]每个月离开游戏的用户量，有时候也选择用每周来衡量。
举个例子，比如一款游戏在月初有100人在游戏，其中70个人在那个月结束后仍旧留在游戏中，那么我们就说流失率为30%，因为那个月中30个人从最初的100人中离开了游戏。
流失率也被用来分析一个玩家离开游戏的可能性。
比如，一个游戏100个用户，其中30%的用户离开[30%流失率]。
那么就意味着离开的可能性为30%，同样换个角度，也意味着，留下来的可能性为70%。
所以如果我们要计算那个月结束后有多少玩家仍旧留在游戏中，那么我们就可以这样计算：留下来的百分比*月初的用户量，即70%*100=70，也就是说，该月结束时，有70个玩家留下来继续游戏。
如果我们计算两个月后，有多少人还留在游戏中，我们可以这么计算：70%*70%*100=49人，就是乘以两次留下来的百分比，进而计算两个月后仍有多少人在游戏。
把流失率作为一种流失可能性对待，能够帮助我们估计平均一个用户在游戏中生命周期长度。
等式如下：1/% churn =Ave.player LifeTime举个例子，我们的月流失率为30%，那么我们的用户生命周期长度为：1/30%=3.3 month这点对于我们而言很重要，尤其是我们要计算平均每个用户对于我们的价值量时，这里后续会提到一个LTV（用户生命周期价值）。
如果我们忽略一个社交游戏或者其他游戏第一周的流失率，我们会发现周与周的流失率一直在5%到15%之间。
每周5%的流失率对应每个月大概20%的月流失，每周15%的流失对应每个月50%的流失率。
2.生命周期价值[LTV]生命周期价值指的是平均每个玩家的消费金额。
LTV包括了付费与非付费玩家。
LTV 计算如下：ARPU*玩家留存游戏中的平均月的数量[玩家登录游戏平均月数量即平均生命周期] 比如，如果我们的ARPU=$0.5，玩家总计在有5个月每个月都登录过游戏[平均生命周期=5month]，那么LTV就是:$0.5*5=$2.5刚才我们说到我们使用流失率来计算用户平均生命周期,实际是很有效的，你大概在一个月后就能知道平均用户会呆在游戏中多久，也包括他们会花多少钱（ARPU），而且我们也能够知道每个用户的生命周期价值是多少（LTV）。
游戏流失率数据分析报告
游戏流失率数据分析报告I. 引言本报告旨在对游戏流失率进行详细的数据分析，并给出针对性解决方案。
本报告内容如下：II. 数据采集与处理1. 数据来源本次数据采集来源于多家游戏平台，共计XX款游戏，包括手游、端游、网游等。
2. 数据处理对采集数据进行初步筛选，剔除异常数据，并进行数据清洗、去重等处理。
III. 游戏流失率概览1. 流失率定义游戏流失率，又称“玩家留存率”，指玩家在游戏某个时期内仍在游戏中的比例。
2. 流失率现状对所有游戏进行流失率汇总统计，整体平均流失率为XX%。
3. 流失率分析对游戏流失率进行分级分析，得到以下结论：级别 | 流失率A级 | XX%B级 | XX%C级 | XX%D级及以下 | XX%IV. 分析结果1. 游戏类型对流失率的影响对各类型游戏流失率进行比较，发现手游类型的游戏流失率最高，其次为网游，端游类型的游戏流失率相对较低。
2. 游戏关卡设计对流失率的影响通过对数据进行关卡级别与流失率的相关性分析，发现游戏关卡设计对游戏流失率具有较大影响。
3. 游戏玩法对流失率的影响对游戏玩法进行细致分类，并对各类游戏的流失率进行对比，得出不同玩法对游戏流失率的影响程度的结论。
4. 游戏道具设计对流失率的影响针对游戏道具进行分析，发现游戏道具对游戏留存率具有重要影响。
V. 解决方案根据对游戏流失率数据分析的结果，我们提出了以下对游戏开发者、运营商等相关人员提出的对游戏流失率的解决方案。
1. 游戏开发者应加强管控，提高游戏关卡趣味性和难度。
2. 运营商应通过优化游戏玩法和道具设计，提升用户体验。
3. 游戏开发者、运营商等需建立健全用户反馈机制，及时发现并解决游戏问题。
VI. 结论游戏流失率是游戏行业中一个重要的指标，对游戏开发者和运营商都具有重要的参考价值。
本次数据分析结果表明，游戏类型、关卡设计、玩法、道具设计等因素都对游戏流失率产生影响，建议游戏开发者和运营商加强对这些因素的管控，以提高玩家留存率。
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延长手游生命周期的关键指标–流失率
对于具有“短平快”特点的手游来讲，玩家已经习惯了把手游当做“快餐”来对待。
相信在2013年手游爆发的初期，没有人会认为一款手游可以存活1年以上。
然而经过了一年的时间，现在我们在看各大榜单的时候，会发现很多游戏是“老”游戏。
在线上运行了一年甚至两年的时间后，仍然具有顽强的生命力。
这些游戏有一个共同点—-玩法足够清晰并且内容足够丰富。
前两天在数据群里，一个运营的朋友说到“xx游戏两周之后终于流失了”，这个xx游戏是一款在iOS畅销榜前十盘踞了有一段时间的产品了，从表面来看，绝对是一款成功的好游戏。
手游市场已经慢慢从去年的渠道为王向内容为王转变，这对游戏开发者来说既是机遇也是挑战。
目前来看，所有的游戏新上线初期都依赖于推广导量，然而推广成本几乎每天都在增涨，相信对于任何一家CP或者发行商而言都是很大的负担。
我们希望游戏能够在进入稳定期后依靠自然流量稳步发展。
事实证明，确实有很多制作精良的游戏能够做到这一点。
游戏稳定期是提升游戏收入的黄金时期，同时也是对游戏整体生命周期影响最大的时期，延长游戏稳定期意味着延长游戏整体生命周期和总收入。
那么稳定期我们最应该关心的游戏指标是什么呢？没错，是流失率。
很多人认为流失率是在游戏的衰退期才最具有研究价值，其实不然，衰退期的玩家流失中刚性流失占比很大，这部分玩家很难通过策略挽回，有点亡羊补牢的感觉。
相反，稳定期的流失往往与游戏内容有关，属于软性流失，软性流失的召回难度要小很多。
游戏生命周期管理
玩家流失是一个裙带效应，“得益于”游戏社交性的设计，一个玩家的流失会带来范围性的影响。
每一位玩家流失的影响力也不相同，比如一个军团团长的流失和一个普通玩家的流失带来的损失差别很大。
就像下面这幅图所表达的一样，影响力不同，所造成的影响范围就会不同。
玩家关系图(每个点代表一个玩家)
那么在着手分析流失的时候，首先我们要明确如何定义玩家流失。
一般情况下玩家流失是以玩家连续多少天不登陆游戏来判断，对于手游来讲，连续7日不登陆游戏则被认定为玩家流失是比较通用的一个统计方式。
流失：到某日为止，玩家连续7日没有登陆过游戏，则被视为一个流失。
流失率：每天的连续7日不登陆玩家数占该日7日前活跃玩家数的比例。
举例说明：5月1日统计活跃玩家数为100.（活跃玩家包括新增玩家在内的排重统计）那么在5月8日的时候，统计这100人当中有30名玩家再也没有登录过，则得出5月1日的流失率为30/100=30%。
那么，想要了解流失群体的特征，需要首先对流失玩家进行分群。
核心分群
●1.新老玩家群体
首先从样本中进行抽取，DAU包含新增玩家和老玩家，新增玩家的流失即我们常说的一次性玩家，这部分玩家平均约占新增玩家的50%（见TalkingData移动游戏Benchmark）。
新玩家流失分三类即可：硬性流失，新手引导流失和体验流失。
对于这部分玩家分析的价值可以用来提升玩家留存，但是对于玩家召回的意义不大。
老玩家流失是我们研究的重点。
也是我们分群第一部要找出的主要群体。
新老玩家DNU/DOU构成
●2.等级群体
统计流失玩家的等级分布，查看哪些等级玩家流失严重，有助于快速根据游戏业务定位问题。
流失用户分析
●3.角色职业群体
统计流失玩家中的职业分布，直接反应出是否由于职业平衡导致玩家后期乏力而流失。
外围分群
●1.游戏时长群体
找到流失玩家中的老玩家后，统计流失的老玩家在游戏中的总在线时长。
至于如何划分就要根据自己游戏来定了，一般按照玩家多久会接触到游戏的核心玩法来定。
这里为什么没有选择用生命周期来划分呢，因为手游玩家挂机情况和页游端游不同，玩家在线即会进行游戏。
因此根据在线时长来判断玩家游戏的进度会更有效。
●2.付费/非付费群体
●3.地区分布群体
辅助分群
1.最后一次游戏时长群体
2.角色留存虚拟币群体
3.角色好友数量群体
4.流失时间段群体
5.流失机型分布群体
6.流失玩家最后进行任务群体
这里只是抛砖引玉，对于特定的游戏，需要有针对性的提取分群方式。
完成流失玩家分群后就需要进行流失原因分析，玩家召回措施制定，玩家召回措施实施，玩家召回措施评估。
流失预警
另外，我们在希望召回流失玩家的基础上，还要能够对流失进行预警。
当我们找出流失玩家的特征后，必然在游戏中尚未流失的玩家也会存在相同特征群体的人，那么这部分人群就是存在流失可能性的玩家。
指标观察：流失率的市场表现（非推广期）
一线水平：10%以内
二线水平：25%以内
三线水平：35%以内（行业平均水平）
四线水平：超过35%
流失率 每天的连续7日不登陆玩家数占该日7日前活跃玩家数的比例
推广期的流失率波动会比较大，非推广期的自然流量才能真实反映游戏问题。
处于稳定期的游戏，在日活跃的构成中，新玩家必然小于老玩家，然而推广期新玩家往往远高于老玩家，这样受一次性玩家的影响，会导致流失率的增长。
一款推广期的流失率可以结合留存率一起用来帮助我们衡量导量的质量。