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手機游戲行業(yè)指標觀察分析-新增用戶占比

2014-05-01 09:24:59來源:優(yōu)游網(wǎng)發(fā)布:優(yōu)游網(wǎng)

寫在分析之前

一直以來,我們對數(shù)據(jù)都是做加法,希望在這個過程中,不斷搜羅和變換出更多的數(shù)據(jù)指標,維度等。而在實際的分析中,一如給用戶提供產(chǎn)品,太多時候我們思考的是如何增加功能,實際上卻離產(chǎn)品的核心功能、訴求越來越遠。

筆者最近有幸和一些團隊在做數(shù)據(jù)分析的交流,發(fā)現(xiàn),對于一些最基本的數(shù)據(jù)指標,實際上我們并沒有深入的理解。或者說,我們并不了解數(shù)據(jù),以及背后的用戶,使用場景等。因此,也就造成我們在夾生數(shù)據(jù)理解的基礎(chǔ)上,不斷探尋新的數(shù)據(jù)組織和加工。

前年的時候,我制定了關(guān)于游戲數(shù)據(jù)分析的一些基本指標,后來有人和我說,“我們的數(shù)據(jù)指標定義和你的不一樣,你的指導意義不夠,不符合業(yè)務(wù)需要”,

這里我舉一個例子:

很多企業(yè)在定義日活躍用戶數(shù)(DAU)時,都會和我說,“我們是把每天登陸 2 次以上的用戶算作 DAU,而行業(yè)標準,是只要登陸過的用戶,就算是日活躍用戶。”

就這個問題我想表達的是,DAU 這樣的指標,他本身代表的是業(yè)務(wù)場景,而非一個簡單粗暴的指標內(nèi)容。換句話,其背后存在一個圍繞 DAU 生成的體系和流程。

我們可以以“轉(zhuǎn)化率”或者“金字塔”的思想來理解這個 DAU,不論大家在做 DAU 數(shù)據(jù)時是以定義“登陸兩次以上是活躍用戶“為準,還是以”登陸時長超過 10min,算作一個活躍用戶?!盀闇?,登陸都是被作為最基本要具備的要素。只有這個要素存在,以上提到的“登陸兩次”,亦或“登陸時長過 10min”算作一個活躍用戶才是被滿足的。如果按照“轉(zhuǎn)化率”或者“金字塔”的思想解釋,我們其實是想知道層層過濾后,所謂那部分高價值用戶的比例。

從業(yè)務(wù)場景的角度分析,這其實是在研究用戶到達的好壞,而滲透到這一場景的核心,我們發(fā)現(xiàn),影響到 DAU 的分析因素其實很多?;镜?DAU 定義是指,登陸游戲一次就是活躍用戶,這個過程中,如果結(jié)合我們剛才提到的轉(zhuǎn)化率思想,從 DAU 的轉(zhuǎn)化率關(guān)系或者金字塔結(jié)構(gòu)(僅從登陸次數(shù)作為統(tǒng)計維度),是能夠發(fā)現(xiàn)一些問題所在的。比如用戶的游戲行為習慣,付費相關(guān)性,營銷活動刺激等。舉個例子,間隔時間極短的兩次登陸用戶,且級別很低時,很可能是登陸存在問題,趨利用戶(即積分墻用戶)。

行業(yè)指標觀察

今天,我們花一些時間就只說 DNU 和 DAU,而分析的指標就是 DNU/DAU,你可以稱這個指標叫做活躍度指數(shù),當然大家喜歡叫做新增用戶占比。

且看下面的圖片:

手機游戲行業(yè)指標觀察分析-新增用戶占比

這里的老玩家指的是:DAU-DNU,注:DAU-DNU 與 DOU 是同義。

此圖蘊藏了幾個信息:

玩家的行為習慣逐漸形成,周六成為用戶游戲的高峰時間段。盡管這個事實有很多人都注意到了,但不是所有人都考慮到了這個因素,在做周末獎勵活動時。

對比來看,在 1 月到 2 月春節(jié)期間,用戶的行為特點則是完全不同。

藍色區(qū)域面積越小,則留下的老用戶(即 DAU-DNU)比例就越多,相對的留存質(zhì)量則會好一些。游戲的玩家自循環(huán)系統(tǒng)逐步成立,則推廣期間的大部分玩家在次日之后都留在了游戲中。針對這一點,在下面展開解釋。

我們將 DNU/DAU 的比率拿出來,做出如下圖的曲線:

手機游戲行業(yè)指標觀察分析-新增用戶占比

從圖中我們可以看到,基本上這個比率維持在一個很低的數(shù)值,大概在10%-15%左右。換句話說,新增用戶的占比只有全體日活躍用戶占比的10%~15%,即使當我們游戲開始大范圍拉新推廣時,這個比例仍舊維持在10%~15%,但此種情況僅存在于游戲已經(jīng)上線,且用戶的自然轉(zhuǎn)化情況比較理想時。

從數(shù)學的角度來看,這個比率計算的分子和分母,分別是 DNU 和DNU+DOU(即 DAU),基本上變化幅度是同步的,當 DOU 足夠多的時候,DNU 的新增影響是有限的。但是如果一段時間內(nèi) DNU 的諸多用戶不能轉(zhuǎn)化為DOU,則此比值則在不斷升高。如下圖所示:

手機游戲行業(yè)指標觀察分析-新增用戶占比

如上圖,昨日的 DNU 中的一部分(次日留存部分)變成了,今天的老用戶(DAU-DNU),而昨日(DAU-DNU)部分則有一些轉(zhuǎn)化為今天的老用戶,同時,今天 DAU 中,則繼續(xù)有 DNU 的加入,而這一部分,也構(gòu)成了明日(DAU-DNU)的一部分,在明日的 DAU-DNU 中,同時還有昨日 DNU 在明日的部分貢獻,昨日 DAU-DNU 在明日的貢獻。

由此,我們可以認為:在游戲足夠吸引用戶或者流量足夠理想的情況下,隨著不斷新用戶被帶入到游戲中,游戲中 DOU 的比例則會越來越高,那么我們的DAU 就會不斷的成長。

在游戲帶入的流量是虛假的或者游戲不足以吸引玩家時,則每天導入的DNU 會不斷的被損失掉,就變成了一次性用戶,即新增當天登陸過游戲的用戶,且此后不再登錄游戲。此時,我們會看到在隨后的一段時間(尤其是停止推廣后),DOU 即老用戶的比例并沒有發(fā)生顯著的增長,這一點從 DAU 是看不出來的,但是我們從 DOU 的比例就可以看出來。在這種情況下,不需要等待幾天來看效果,推廣的第二天如果效果不佳就需要停止。

案例

從下圖我們可以看到,在大推開始 DAU 的規(guī)模開始急劇增長,但是基本上是 DNU 的貢獻。推廣幾天的 DNU/DAU 平均水平在 83%左右,這一點恰恰說明,在推廣期間每一天的大量 DNU 并沒有在次日有效轉(zhuǎn)化為 DOU,這一點,我們從DOU比較平滑的曲線就可以看出。盡管這期間我們發(fā)現(xiàn)DAU急劇膨脹,但是實際 DOU 較推廣前的漲幅則是有限。經(jīng)過計算,較推廣前 DOU 平均漲幅30%。 而實際此期間,DNU 的平均漲幅 100 倍左右,而推廣結(jié)束后,DAU 較推廣前漲幅了 30% 左右。對比 DNU 約 100 倍流量的涌入,實際 DAU 和 DOU的漲幅,則實在是很微弱。

綜上所述,這個指標對于游戲的粘性理解和投放效果評估,能夠起到一定的積極作用。同時,要說明的是,這個指標對長期運營的游戲來說,是評估其生命力的一個重要參照,想必用過的人是很清楚的。

手機游戲行業(yè)指標觀察分析-新增用戶占比

最后奉上行業(yè)水準:

一線:<10%

二線:<20%

三線:<30%

四線:<45%

行業(yè)平均水平:28%

注:游戲上線初期的 1~3 天不具備參考意義。

關(guān)于 TalkingData

TalkingData 正式成立于 2011 年 9 月,其主要創(chuàng)始團隊來自于甲骨文、IBM、騰訊、百度等公司,長期從事分布式運算以及大數(shù)據(jù)處理方面的工作。目前,TalkingData 累計覆蓋獨立設(shè)備超過 4 億部,日會話數(shù)超過 1.5 億次。TalkingData 擁有全面的數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品線,具備對海量數(shù)據(jù)進行處理并深入挖掘的能力。目前除了為移動應(yīng)用、移動游戲提供運營數(shù)據(jù)分析、支持外,亦可為移動廣告、電商、金融行業(yè)等提供全方位數(shù)據(jù)服務(wù)。

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