游戏留存率资料系统整理

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1、留存率资料整理（草稿）一、用户留存率重要性无论开发商想要通过游戏化实现何种目标，提高用户回访率对于实现该目标都是极其重要的。如果其是通过出售商品来获得营收，那么用户如果重视产品，其就会不断回访，商家就能实现自己的目标。如果开发商希望传递自己的品牌信息，那么每天回访的用户将更有可能记住该品牌。如果开发商希望用户和朋友分享产品，那么用户就需要花些时间让朋友觉得产品有用、有趣且物有所值。如果开发商能够为首次访问的用户提供很棒的体验，那么其将有望发展成为忠实用户。如果开发商关注用户留存率，其成功几率远比仅仅瞄准不断获取新用户要高得多。总之，用户留存率能从宏观上把握用户的生命周期长度、用户生命进程

2、情况以及我们可以改善的余地；因为用户从不同的渠道进入游戏，我们可以利用交叉分析，通过用户的后期留存情况就能从一个层面把握渠道质量，如付费，粘性，价值量，CAC成本等；另外，留存率的分析可以结合聚类，决策树等做进一步的深入分析，用于挖掘渠道具体的用户质量，盈利分析等。二、什么是留存率留存率有称用户粘性，顾名思义，就是留下来存在的比率。从时间上我们分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。　　次日留存率：新登用户在首登后的次日再次登

3、录游戏的比例；　　3日留存率：新登用户在首登后的第三天再次登录游戏的比例；　　7日留存率：新登用户在首登后的第七天再次登录游戏的比例；　　以此类推计算下去就得到了N日留存率。　　在此图中，我们看到7日新登用户在8日登录的为次日留存用户，9日登录为2日登录留存用户……这就是留存基本定义，所谓留存率就是留存用户/新登的总量。留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。　　之所以是这样，是因为留存是以研究新登用户为目标对象的，即我们研究某一个点的一批用户在随后的十几天，几周，

4、几个月的时间内的生命周期情况，这样的意义是从宏观上把握用户的生命周期长度以及我们可以改善的余地。一、留存率和生命周期的关系如上文留存率的重要性所说，我们要宏观观察用户的生命进程情况，那么我们最佳的办法就是从用户导入期就开始，所谓导入期就是用户进入游戏，这个地方我们的分析其实大有作为的，因为用户进入游戏时来源于不同的渠道，通过不同的营销手段拉入游戏，这样我们交叉分析，通过用户的后期留存情况就能从一个层面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，CAC成本。留存和生命周期关系：这里截取了4天首登用户在随后接近40天的留存变化情况。　　上图是跟踪了39天的数据，我们发现留存率的变化初期是震荡的比

5、较厉害，但是随后开始逐步的趋于平稳，下一个时期就开始逐渐稳定，保持在一个水平上，如果持续观察下去，随后开始逐渐的衰退，并最终无限趋于0。　　事实上，以上的过程是符合用户生命周期的基本形式，用户在导入期用户量会增加很多，一段时间内如果我们渠道和手段得当，用户初期的几天留存质量会很好，之后随着用户的游戏内等级成长，那么就会逐渐淘汰一些人[实际上就是留存下降，流失加剧的过程]，在用户的成长过程中，这样的留存牺牲是必然，而此时的淘汰就意味着接下来的用户成长将会趋于稳定，并保持一个时期。以上我们所说的三个时期，也就是震荡期[留存高]、淘汰期[留存波动]、稳定期[留存趋于稳定水平]，随后的衰退期和流

6、失期那就是流[来源：GameRes.com]失率分析的部分，因为这个阶段用户留存下的基本就是老用户了，当然此处不是说前三个时期的用户就不需要流失分析，相反用户导入初期的阶段[如果拥有足够的信息]，正需要去做流失分析，因为初期流失是最多的。但是由于初期用户参与游戏的参与度有限，提供的信息也是有限的，偶然因素见多，所以就选择做留存分析。　　一般来说留存率这类指标是需要长期持续跟踪的，且要根据版本更新，推广等诸多因素结合起来分析，试图去找到玩家的最佳周期进行制定相应的策略提升质量。一、用户留存率中的“40-20-10”规则“40-20-10”规则中的数字表示的是日留存率、周留存率和月留存率。用

7、来解决游戏中留存率度量值的阈值问题。规则所传达的信息如下：如果你想让游戏的DAU超过100万，那么日留存率应该大于40%，周留存率和月留存率分别大于20%和10%。也就是说，在所有首次进入游戏玩家中，超过40%的人会在第二天继续玩游戏。应用流量来源和玩家总游戏时间都会使这项数据产生较大波动，所以游戏发布后数天内达到45%并不意味着成功。但是，如果在发布后留存率仍然大于40%而且DAU在20万和40万间，那才是真正1个周值得庆幸的事情