网络游戏运营数据相关名词解析

网络游戏运营数据名词解析
作者：july_we
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近日有很多朋友及同事问到我一些游戏运营相关的名词，虽然网络上也有很多类似的名词解析，但比较分散，有些英文缩写没有全称，有些名词解析存在着一些偏颇，于是本人花了点时间整理了份《网络游戏运营数据名词解析》文档供有心往运营方向发展的同学学习。

本人由于经验还有知识面不够完善，不排除文中有存在偏颇的地方，还希望有心的同学给予纠正。

游戏数据分析指标解析之一DAU/MAU
之前总结了SNS游戏行业的一些基本分析指标，当时说要对每一个指标进行细细分析以及案解释的，但一直忙着新公司的组建BI团队工作，估计这是借口吧。

以后要严格规范自己，对过去的分析工作进行总结，不断进步才行了。

社交游戏的分析指标大部分跟大型网游数据分析基本是一致的，只是在思考的角度上有所差距。

今天就来探讨一下业界内一般比较肯定的指标：DAU/MAU。

DAU：日活跃用户(Day Active User)，在当天登录过游戏的用户，有效反映和衡量一款游戏核心用户数。

关于这个指标，存在一定的争议，有的把每日重复登陆的用户也记录在内（user_id不去重）,这种情况一般很难说明一款游戏的真实数据，个人感觉不宜用。

另外一种方式是不计算重复登陆的用户（user_id要去重），即计算当天曾经登陆过的用户，登陆两次也只算1,这个可以清晰地分析到每日用户的变化情况，可表现这款游戏的衰退速度。

大部分情况下业界均使用这种方式，个人也更倾向于这种，因而此处我们还是选择第一种。

MAU：月活跃用户(Monthly Active User)，在一个月之内登录过游戏的用户，自统计之日起在30天内登陆过游戏的用户数（类如DAU，也有两种解释，依然以去重为取法）
DAU/MAU:一般可叫做当前用户留存率，两者相比主要比较来看用户每月访问游戏的平均天数是多少（举例：如果游戏拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天，说明游戏粘度比较强。

当比值接近于1时，就说明用户超级活跃，在一个月内用户天天登陆，流失率低，用户粘性强）。

DAU/MAU比例是社交游戏的重要参数，同社交游戏成败息息相关。

一般最低极限是0.2。

这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。

其实之前也从这个角度来看：月活跃用户登陆天数分布，这主要也是看一个月用户的活跃度情况，当然，这又是另一个分析角度了。

各游戏DAU/MAU值基本在30%--60%之间（20%是临界状态，低于这个值认为这款游戏粘度太低，基本可放弃投入大量精力运营），说明这些游戏都是基本能保证游戏达到临界模式的病毒性传播和用户粘性。

从图中观察各游戏的DAU/MAU值：产品1和产品3总体来看较平稳（产品相对稳定）；产品2波动较大（突然上升突然下降的原因是什么？可结合用户登陆来源来看，比如是否来自request的用户黏度明显降低了？等等）；产品4的用户粘度值较高但是有下降趋势，即游戏可能属于衰退时期（但需联合之前是否有活动强刺激来看）；产品5高主要是游戏游戏刚上线，由于初次安装、交叉推广以及大量广告投入而导致DAU 和MAU都会保持稳定增长，所以产品5其实跟其它产品没有可比性，真正看一款游戏的品质以及活跃力应该从游戏基本稳定之后算起。

同时对于横向对比，最好要把各游戏DAU/MAU统计值进行比较：在统计学上，一般就是均值和变异系数比较，均值说明一款游戏改值的集中趋势，异系数可以说明一款游戏的DAU/MAU是否是属于平稳状态下的。

游戏数据分析指标解析之二LTV
SNS社交游戏营收能力是无非就是游戏“能吸引多少用户付费”和“能使付费用户付费多少”的综合体现，LTV就就是为了说明一款游戏用户从开始至结束所产生的价值进行评价的一个重要数据指标，其定位为新用户注册后续付费能力指标。

以前在各种行业的数据分析中，很少能有看到LTV这个指标，偶尔看到也很少人能理解这个英文缩写详细的含义，但是，现在在社交游戏行业，越来越多的人把这个视为营收上一个非常重要的参考指标。

LTV就是每个用户注册后能为游戏带来所少收入，这个解释其实非常含糊，所以引发了两种解释：第一种就是新用户注册后后续在几天内的付费情况，例如：14日LTV是指今天注册的新用户在后续14天内付费额除以注册的新用户数；另外一种是新用户注册后在每一天内的付费情况，例如：游戏2011-01-01有1W人注册，这1W人当天（第1天）总付费0.4W酷币、次日（第2天）总付费0.8W酷币……，则在2013年1月1日平均1个新用户注册后第1天付费额0.4酷币（l日LTV=0.4/1W）、第2天付费额0.8酷币（2日LTV=0.8W 酷币/1W）……
当然，两者只是在表达上有所不一样而已，但所表达的意思大同小异，均来指代一款游戏新用户进来注册后所带来的营收价值（付费能力），今天更多游戏公司更喜欢使用第一种方式，即新用户注册后在后续N天内的累积付费情况，N日LTV=today注册用户在totay至N日内的付费总额/totay的注册用户，即N日LTV随时间呈上升趋势。

活跃付费账户（APA) Active Paid Account 平均同时在线人数（ACU）Average concurrent users 最高同时在线人数（PCU) Peak concurrent users MAU=Monthly Activited Users 月活跃用户应用在SNS 社交游戏和大型网络游戏中，其含义表示在自统计之日算起一个月内登录过游戏的玩家总量。

DAU=Daily Activited Users 日活跃用户关于此数据，存在一定的争议，有的度量是把每日重复登录的用户也统计在内，但是这种情况下没有适当的代表游戏的真实数据水平。

另外一种度量方式是不计算重复登录的玩家，统计每日登录过游戏的玩家即可。

这两个目标可以衡量服务的衰退周期。

DAU/MAU用户活跃度指数衡量用户的黏性，留存率，游戏收益情况，这在社交游戏中使用率非常高，可以认定为用户活跃度指数，也就是用户的活跃度如何，理论上可以接受的风险值是0.2，也就是说当值低于0.2 时，游戏的整体服务进入一个衰退的阶段，只不过这个衰退的阶段依据游戏本身的寿命还有长短之分。

当比值接近1 时，那么用户很活跃，流失率低，黏性强。

DAU/MAU怎么解释来解释原理？我们假设MAU是不变的，如果DAU在增加，说明游戏对用户的口碑和黏性开始发生深度的交互作用，在每日登录游戏的用户规模越大，越逼近MAU的水平，那么就是说用户上线的天数和频率增加。

如果DAU下降，那么用户开始对游戏失去兴趣。

“MAU和DAU分别从宏观和微观角度对服务的用户黏性进行了权衡，也可以这么说，MAU更像战略层面的表征，DAU更像战术层面的表征。

” 示例：如果一款游戏拥有50 万DAU，100 万MAU，那么比值是0.5，也就说玩家每月平均体验游戏时间为
0.5*30=15 天。

说明游戏黏性比较强。

DAU/MAU的最低极限是0.2，这保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。

事实上，对于一款产品，如果在OBT 的前三个月DAU和MAU都会保持稳定的增长，因为这个时期，用户处在初次安装以及大量的广告投入，而真正看游戏的品质和生命力应该从OBT 之后的3 个月算起。

也就是说能够指示我们游戏成功运营的标志之一就是DAU/MAU，如果在之后该值保持在20%以上，那么他拥有稳定的用户留存率，并持续获利。

而这个值应该在OBT3 个月后再来衡量，换句话如果只在初期获得高的值，而后迅速下跌，那么说明游戏本身对玩家吸引力不足，留存率不高。