【精选】移动游戏运营数据分析指标白皮书.docx

移动游戏运营数据分析指标白皮书
移动游戏运营数据分析指标白皮书
作者：TalkingData
TalkingData本次推出的?移动游戏运营数据分析指标白皮书?，旨在标准行业数据指标定义。所有数据指标的定义按照均使用时长情况，了解游戏的粘性。
用户活泼度〔DAU/MAU〕
解决问题：
*用户的游戏参与度如何；
*游戏人气是否增长、衰退、稳定；
*用户活泼天数如何。
备注：
DAU/，*30=6天，即用户登录次数不少于6天。
三、留存&流失〔Retention & Churn〕
用户留存〔Users Retention〕：统计时间区间内，新登用户在随后不同时期的登录使用情况。
次日留存率〔Day 1 Retention Ratio〕：日新登用户在次日〔不含首次登录当天〕登录的用户数占新登用户比例。
三日留存率〔Day 3 Retention Ratio〕：日新登用户在第三日〔不含首次登录当天〕登录用户数占新登用户比例。
七日留存率〔Day 7 Retention Ratio〕：日新登用户在第七日〔不含首次登录当天〕登录用户数占新登用户比例。
月留存率〔Day 30 Retention Ratio〕：日新登用户在第三十日〔不含首次登录当天〕登录用户数占新登用户比例。
留存率需要进行长期跟踪，根据需要可设定30日、60日或者90日。
解决问题：
*用户对于游戏的适应性如何；
*评估渠道用户质量；
*投放渠道效果评估；
*用户对于游戏的粘性如何；
*新登用户什么时期流失会加剧。
备注：
*留存率一定意义上代表了新登用户对游戏的满意度；
*关注留存率的同时需要关注用户流失节点；
*留存率的统计和计算也可以按照自然周和自然月进行分析，例如上周新登用户在随后几周的留存情况分析；
*次日留存率代表了游戏满意度，主要反映游戏初期新手对于游戏引导和玩法的适应性。
用户流失〔Users Churn〕：统计时间区间内，用户在不同时期离开游戏的情况。
日流失率〔Day 1 Churn Ratio〕：统计日登录游戏，但随后七日示登录游戏的用户占统计日活泼用户比例，此定义按需求可延长观测长度，见备注；
周流失率〔Day 7 Churn Ratio〕：上周登录过游戏，但本周未登录游戏的用户占上周周活泼用户比例；
月流失率〔Day 30 Churn Ratio〕：上个月登录过游戏，但本月示登录过游戏的用户占上个月月活泼用户比例。
解决问题：
*活泼用户的生命周期是多少；
*
哪一个渠道的流失率比拟高；
*拉动收入的运营手段，版本更新对于用户的流失影响是多大；
*什么时期的流失率比拟高。
备注：
*流失率+留存率不等于100%，此处留存率遵循上文定义标准；
*日流失率的定义可发根据需求进行调整，比方统计当日登录游戏，但随后14日或者30日未登录游戏的用户数；
*流失率在游戏进入稳定期是值得关注的，稳定期的活泼和收入都比拟理想，如果流失率波动较大，就需要引起警惕。需要仔细关注是哪一局部用户离开了游戏，流失率作为一个风向标，具有预警作用。
四、游戏收入〔Revenue〕
目前移动游戏创造收入有三种形态：
*付费下载
*应用内广告
*应用内付费
此处重新点考虑第三种情况进行指标定义，以下描述不分开描述充值和消费，仅以付费统称。
月付费率〔Monthly Payment Ratio，MPR〕：统计时间区间内，付费用户占活泼用户的比例。一般以月计。计算公司：MPR=APA/MAU 其中APA为月付费用户数〔见下文〕
解决问题：
*游戏产品的付费引导是否合理；
*用户付费倾向与意愿〔需结合首次付费功能、道具、等级，整体分析〕；
*付费转化是否到达预期效果。
备注：
*MPR包含历史付费用户在统计时间区间内再次付费的用户以及在统计时间区间内新转化的付费用户；
*MPR的上下并不一定代表游戏付费用户的增加或者减少；
*游戏类型的不同，相应的MPR表现也是不同的。
活泼付费用户数〔Active Payment Account，APA〕：统计时间区间内，成功付费的用户数。一般以月计。如果按月进行计算，那么有以下关系：APA=MAU*MPR 其中MAU为月活泼用户数，MPR为月付费率。
解决问题：
*游戏产品的付费用户规模如何；
*APA如何构成？如鲸鱼用户、海豚用户、小鱼用户的比例；
*付费用户的整体稳定性如何。
备注：
*APA包含历史付费用户在统计时间区间内再次付费的用户以及在统计时间区间内新转化为付费的用户；
*APA根据需求可细分为充值活泼用户和消费活泼