今天给各位分享游戏流失用户数据分析的知识，其中也会对游戏流失点分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、游戏流失率什么意思
• 2、三星联合三所知名大学正在研究如何利用AI预测及减少手游玩家流失
• 3、如何计算客户流失率?
• 4、所有游戏开发者都要了解的15个关键数据
• 5、游戏数据分析的艺术
• 6、如何分析产品的用户流失数据？

游戏流失率什么意思

游戏流失率就是指用户在下载游戏注册登录游戏后，在一段时间不再登陆游戏，和人口统计数据里的死亡率一个意思。

新用户流失率 我们可认为新用户注册后就完成首次登陆，那么简单地定义新用户流失，就是用户在注册后一段时间内都没有登录过游戏，即 当前时间点 – 用户注册时间点 流失临界时间间隔 比如我们定义用户的流失临界时间间隔为1个月，也就是在注册后的一个月内未登录的用户意味着已经流失，那么就可以计算每天的新用户流失数，即注册时间为1个月前的那一天，而从注册到当前没有登录过的用户数。这个用户数与1个月前的那一天的总注册用户数的比例就是新用户的流失率： 当天的新用户流失数 / 当天的总注册用户数 = 新用户流失率 计算出每天的新用户流失率，并观察它的变化趋势：

计算客户流失率可以按照以下步骤进行：

1，数据的获取

流失用户是通过用户的最近一次登录距离当前的时间来鉴定的，所以要分析流失用户，需要知道每个用户的最后一次登录时间，而对于不同网站而言，这个时间间隔会各不相同，最长可能会有1年或者更久，所以在数据获取方面会有一定的难度。如果分析的是注册用户，那么一般网站都会在数据库中建相应的表来存放用户信息，所以建议在储存用户基础信息的同时记录用户的最近一次登录时间，这样就能够准确地计算用户最近一次登录距离当前的间隔时间，进而区分该用户是否流失。 2，流失用户变化趋势 首先需要明确的是用户的流失可能并不是永久的，也许用户在一段时间内对网站确实没有任何需求，那么他会远离网站一段比较长的时间；或者流失用户也会因为网站的某次营销或者网站质量的改善而重新回来。网站总的流失用户数的计算比较简单，以超过1个月内登录即为流失为例，那么总流失用户数就是所有“当前时间点-用户最近一次时间点1个月”的用户数量。但是单纯的总流失用户数量对于分析是没有意义的，因为大部分情况下这个数值是一直递增的，我们需要计算总流失用户数占总用户数的比例及新增流失用户数，观察它们的变化趋势。

三星联合三所知名大学正在研究如何利用AI预测及减少手游玩家流失

据 Newzoo 发布的《2018 全球 游戏 市场报告》显示，2018 年手游创造了 703 亿美元的收入，且这一数字预计到 2021 年攀升至 1063 亿美元。

但是，对于手游行业来说，用户流失是非常大的难题，且衡量标准往往很难预测。

用户流失有两种类型，一种是微观层面的，关系到 App 自身和特定用户；另一种是宏观层面的，即 App 和整体用户之间的流失。这两者之间互相影响，但并不易察觉，这对发行商和开发者来说都是一项难题。

不过，一篇来自三星美国研究中心、德克萨斯 AM 大学、匹兹堡大学和亚利桑那大学的研究团队共同撰写的论文——《大型手游微观和宏观层面的用户流失分析》显示，在 AI 的帮助下，有望得出一种分析用户流失的更优方案。

研究人员认为，随着移动设备的普及，手游已经成为一个有着数十亿美元收入的市场，前景十分乐观。然而，手游平台和服务面临着一个关键的挑战，既设法了解导致用户流失的原因有哪些。研究人员首次对微观层面的用户流失进行了预测，也对宏观层面的用户流失进行排名，并以此对手游进行了大规模的用户流失分析。

流失预测系统已经不是什么新鲜事物了，但是，之前的方法只能预测一款或少数几款手游的流失，并没有考虑到用户和应用程序的交互数据，例如 Wi-Fi 的连接状态、屏幕的亮度和音量大小。

相比之下，研究人员拟建的系统采用了从三星 游戏 启动器（Samsung game Launcher）收集了 游戏 开启、关闭、安装和卸载的详细交互数据。这一套系统，允许三星手机用户定制其手机在满足某些变量时的反应。此外，研究人员使用图形来模拟用户和 游戏 之间的关系（描述连接各种实体关系的数据库），并使用深度神经网络捕获信息以及用户与 游戏 交互的“动态”方式。通过附加的图形和算法，就可以总结宏观客户流失。具体来说，该系统能够根据近期可能流失的用户总数为 游戏 生成一个列表。

为了构建用于训练人工智能学习模型的数据集，研究人员在得到美国和韩国用户同意的情况下，从三星 游戏 启动器中匿名收集了数万款手游和数亿用户 4 个月的数据。搜集的数据包括： 游戏 历史 、 游戏 概况（既 游戏 类型、开发者、下载量、评级值和评级数量等）和用户信息（例如设备型号和区域）。

如何计算客户流失率?

客户流失率的计算有两种方式：

1、绝对客户流失率=(流失的客户数量/所有客户数量)×100%；

2、相对客户流失率：[(流失的客户数量/所有客户数量)×流失客户的相对购买额]×100%。

客户流失率也叫顾客流失率，是企业用来判断客户流失的主要技术指标，同时也直接反映了企业经营与管理的现状。

扩展资料

降低顾客流失率的方法：

1、通过分析找出导致顾客流失的原因，并针对这些原因进行改进，避免后续更多的客户也因为同样的原因流失。

2、估算一下当它失去这些不该失去的顾客时所导致的利润损失。当一个顾客流失时，损失的利润就相当于这个顾客的生涯价值，也就是说，相当于这位顾客在正常年限内持续购买所产生的利润。

参考资料来源：百度百科-顾客流失率

所有游戏开发者都要了解的15个关键数据

;       有时候，手游分析可能让人觉得非常复杂。说到数据的时候，可以有数百种进行追踪。从简单方面来说，有下载、游戏时长以及DAU等数据，这些都是非常直观而且衡量特殊活动的数据。更为复杂的数据包括流失率、平均每付费用户收入（ARPPU）以及DAU/MAU率等等，这些数据并不是那么直观的数据，有时候它们所带来的问题比答案更多。

比如，“我把用户算作流失的时间周期是正确的吗？”“什么样的ARPPU才是正常的呢？”

这里我们甚至还没有介绍更多高级的数据比如用户分类、用户来源以及用户活动等等。这里，笔者并不打算说哪个数据是最重要的，而是系统的对各个数据可以告诉你哪些游戏中的信息进行介绍，因为一个开发商应该重视的数据和另一个团队可能有很大的不同，而且市场上从来没有一个万能的游戏分析解决方案，但通过对一些数据的了解，你可以更好的了解自己的游戏。

　 　每日活跃用户数（DAU）

从简单的开始说，DAU就是在特定一天中打开游戏至少一次的独立用户，通常情况下，DAU和其他高等级的数据一样并不能告诉你的游戏表现如何。然而对于分析来说，了解这些简单的数据还是非常有利的。

我们来看一个例子：假如说一个核心游戏（hardcore game）有1万个活跃用户，这些人每天都进入好几次游戏而且付费也积极；第二款是一个拥有100万用户但没有货币化功能的新闻或者通信应用；第三款应用是在运行用户获取活动，但留存率很低，今天有50万DAU，但明天就可能降到10万。通过这三个应用你可以知道，DAU数据指的是特定时间的数字，与之相邻的上下文也是重要的信息，有时候比你的用户量有多大还要重要。

游戏次数

每一次任何一个用户打开你的游戏都会被算作进行了一次游戏，特别是要专注于平均每个DAU用户所进行的游戏次数，因为这些数字可以告诉你玩家们对于游戏的参与度有多高。

游戏的内容对于每个DAU用户的游戏次数是有直接关系的，因为有些游戏类型本身就会引起玩家们更多次进入游戏，如果一个用户每天只打开一两次游戏，那么他们的长期留存也不会特别高。

　 　DAU/MAU率

日活用户和月活用户的比例展示了一个游戏留住用户的能力，通常会被作为游戏粘性的评判标准之一。这个数据展示了玩家们登陆游戏的频率。比如说一款游戏拥有10万MAU和1.5万DAU，那么DAU/MAU率就是15%，这意味着用户登录在当月登录游戏的时间只有15%。

由于这只是个比例，所以DAU/MAU只在0-1区间，数值越接近1就意味着用户们当月打开游戏的次数增长了。像facebook这样的社交应用据说DAU/MAU的比率接近50%，但大多数成功的游戏都只是接近20%。

　 　留存率

留存率对于一款免费游戏来说，毫无疑问是最为重要的数据，成功的免费游戏都可以和用户建立长期的关系，用户们足够喜欢游戏内容的话就会愿意付费获得一定的优势，一个游戏需要有很高的留存率才能有足够的时间和玩家们建立这种关系。

为了提高留存率，你需要根据他们下载游戏的日期进行分类，下载游戏的当天被算作Day 0，如果你的用户第二天还进入游戏，他们就可以算作次日留存用户，如果他们不打开游戏就不算，通常使用的留存数据包括次日、7日和30日留存。

　 　（付费）转化率

收入可能是所有人最关注的话题，以上的数据讲的都是你的游戏和用户之间的关系。但对于很多独立开发者们来说，最为重要的数据是他们的游戏是否挣到了足够的资金（维持生活或者继续研发）。

付费转化率指的就是特定时间段里在游戏中进行过消费的用户和总用户之间的比例，当然，你也可以在免费游戏中计算广告的转化率。

对于大多数的开发者们来说，在一款免费游戏中让玩家们付费是困难的，但和其他行业类似，少数玩家的重复购买为免费游戏带来的绝大多数的收入，你可以通过非常有价值的物品或者促销鼓励玩家们进行第一次消费。

每活跃用户收入（ARPDAU）

每活跃用户平均收入（简称ARPDAU）是在手游领域讨论最多的数据，它之所以重要，是因为该数据可以告诉你每天的游戏表现状况。在用户获取活动前后，这个数字是非常值得关注的。在活动中，确保你知道自己游戏的ARPDAU范围以及正常的下滑区间。在一个活动里，通过来源不同对新用户进行分类，了解哪些网络或者游戏平台给你的游戏带来的贡献最大。

每付费用户收入（ARPPU）

平均每付费用户收入计算的只是在游戏中完成过付费的用户，这个数字根据游戏内容的不同会出现很大的差异。核心游戏的货币化能力相对较高，所以ARPPU数值一般都是比较高的，但和更多的 休闲游戏 相比，它们的用户量是比不上的。

用户流失率

用户流失率基本上是和留存率相反的数据，比如下载过游戏的用户中有多少人已经不玩了？对于付费订阅游戏来说，流失率数据是最有影响的，而把它用到免费游戏中就比较微妙了。

这个数据考虑的主要是用户玩游戏的方式，在付费订阅服务中，流失率是黑白分明的。用户要么是付费，要么就是不付费。在一个免费游戏中，一些玩家每天同时玩很多次游戏，而有些休闲玩家一周才登录一两次。为了适应不同类型的游戏，我们把流失用户定位为在28天之内没有打开过游戏的玩家。

　 　游戏内数据

除了了解用户参与度、留存率和货币化之外，衡量和 平衡游戏 经济也是非常重要的。如果获取虚拟货币的方式太简单了，用户们就没有必要进行付费了。但是，用户们仍然需要足够多的货币不断的享受和 探索游戏 ，这中间是有一个中间数的，以下数据可以帮助你找到合适的数据：

资源、消耗以及流通

资源指的是游戏中玩家们可以获得虚拟货币的地方，资源数据衡量的是一个用户获取游戏内货币的数量，当然还包括赠送的货币以及促销等方式发放的游戏币。

消耗数据则和资源恰恰相反，在游戏的某些场合，玩家们需要用掉游戏币。资源和消耗有时候也可以用于付费货币和第二游戏币，在分析过程中，你需要对不同的货币进行分别追踪。

把资源和消耗结合起来，你就可以获得流通数据，它指的是玩家们获取以及消耗游戏币的整体平衡度，总体来说流通数据应该是平稳的。如果数据出现了突然上升，那就意味着玩家们手中有太多的游戏币而没有消费的必要，如果突然下降，则意味着玩家们没有足够的资源继续游戏了。

　 　开始次数、失败次数和过关次数

最后，我们来看看一些有关游戏进度的数据。不管用户是否必须开始新关卡，很多游戏都有升级元素，开始次数衡量的是玩家们开始新关卡的次数。失败次数指的是玩家们在特定关卡没有完成通关的次数。当然，过关次数就是玩家们通关的次数。这三个数据综合起来可以帮助你更好的分析游戏关卡。

你设置的通关点是否太困难了呢？用户们会在一些关卡意外被卡住吗？哪些关卡是用户们最喜欢而且重复次数最多的？开始次数、失败次数和通关次数可以回答以上的问题。

当然，游戏分析并没有所谓的‘秘诀’，以上的数据只是为了帮助你更好的了解游戏分析，最为重要的游戏分析数据是需要根据你所做的游戏类型的，一旦你了解了用户行为，就可以知道一次游戏更新或者用户获取策略调整所带来的影响了。

游戏数据分析的艺术

最近时间看了一本关于数据分析方面的书籍《游戏数据分析的艺术》，想写一些自己的学习感受。

主要包含三部分：

第一部分是这本书的基本概要；

第二部分是常见的方法论以及数据指标；

第三部分是数据在我们实际中操作中的应用。 

先谈谈为什么要做数据分析。

我们在做产品的时候会遇到很多问题，尤其是从0到1做项目的时候更是如此，

产品能否打动用户？

如何有效地获取用户、评估效果？

如何激活用户、评估产品质量？

用户是否能够长期留存，并很好地享受和体验产品？

如何提升收益，并挖掘前者在的高价值用户？？？

游戏的平台从PC到PS4及Xbox,逐步延伸到了智能手机和平板，随着用户与游戏产品之间的沟通的越来越紧密，游戏行业需要不断改进产品，提升用户体验，更加有效的满足用户对游戏的需要。数据分析随着这种变化，在不断发挥更大的作用。

这些问题不仅仅在游戏产品上有，在互联网产品里也有。如何解决发现问题，解决问题，数据分析就起到了很大的作用。

首先第一部分

一、本书的基本概要

书里谈到一个观点：从数据的角度解释运营，可以理解为运筹和经营。

我挺认同这个观点，“运筹”单从字眼上来解释它就 是 运用和筹划 。制定策略，进行谋划。经营偏组织，执行，管理等。运筹是在数据的前提下，如果没有数据，就是盲人摸象。没有维度可以参考。在运营的时候是很麻烦的。通过数据分析运营，将工作做到“运筹于帷幄之中，决胜于千里之外”。

我将这本书的大纲进行拆分，拆了三块，

第一部分：系统讲解数据分析方法论以及指标

了解游戏数据分析、认识游戏数据指标、游戏数据报表制作、基于统计学的基础分析方法

第二部分：具体模块分析

用户分析、留存分析、收入分析、渠道分析、内容分析

第三部分：R语言

其中前两块还好理解，第三块涉及到R语言，比较困难一些。

二、常见的方法论与指标

游戏运营数据分解为三种：

基础统计，解决用户从哪里来、活跃度、收入等情况，是对于宏观质

量和运营情况的描述。这是最基础的统计分析维度，也是最耗费时间和精力的。

行为方式，针对目标用户群，对其行为方式进行分析，提高留存和收益。

用户价值。用户价值这块的重点是高价值用户群，这些用户又称土豪，大R，又称“大RMB用户。

第一个方法论-PRARA模型

P-promotion：用户推广，

R-register：注册用户，用户数量表现，新登录用户转化成本。

A-active：活跃用户，用户质量表现，留存率。

P-pay：付费用户，用户价值挖掘，收益转化能力。

PRAPA模型诞生于端游时代，围绕在投入和回报层面。

随着移动互联网的发展，AARRR模型越来越受欢迎，它的金字塔结构是包含了五个部分

获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取收入、到病毒式传播。

AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点：

1.以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索。不仅仅适用于游戏，也适用互联网产品。这个生命周期可以将用户行为形成一个闭环。

2.另外一点就是，把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值（LTV）远大于用户获取成本（CAC）就意味着产品运营的成功。

具体讲一讲AARRR模型

1、用户获取：

这是运营的第一部。需要关注用户的数量，此外，用户的质量也尤为重要。

AARRR模型指出了一条精细化运营的定律，就是LTV（用户生命周期价值）CAC。也就是说，在投入成

本获取用户后需要着重关注和提升用户在整个生命周期中所创造的实际收入价值，从而保证获得最大的ROI。

2、用户活跃：

新增用户经过沉淀转化为活跃用户。

3、用户留存

无论是对推广效果分析，还是对产品质量的把控，留存率都扮演着非常重要的角色

需要利用留存率，又分为日、周、月留存率。

4、收入

获取收入是运营最核心的内容。来源主要有3种：付费应用、应用内付费及广告。

5、自传播

需要产品自身足够好，有很好的口碑。

1.用户获取

日新登用户数（DNU）

2.用户活跃

日活跃用户数（DAU）

周活跃用户数 (WAU)

月活跃用户数 （MAU）

日参与次数

日均使用时长

3.用户留存

留存率分为：次日留存率、三日留存率、七日留存率

流失率分为：日流失率、周流失率、月流失率

4.游戏收入

付费率（PR）

活跃付费用户数（APA）

平均每用户收入（ARPU）

平均每付费用户收入（ARPPU）

生命周期价值（LTV）

5.自传播

衡量标准：K因子=每个用户发出的邀请数量*收到邀请的人转化为新用户的转化率。通过1来衡量自传播的效果。当K＞1时，用户群就会像滚雪球一样增大。

三、数据的实际应用

由于时间关系就列了两个应用，一个是我们的每周的数据周报，可以看到都是一些核心的分析点，有一些是结合了AARRR模型的维度，有一些的结合了用户具体行为的维度；

第二个是运营过程中结合业务需求设置的数据分析维度。

数据是一个很灵活的东西，数据分析的两个常见流程是整理数据业务逻辑,基于目标驱动设置相应指标，然后提出埋点需求。离不开对业务的了解，也离不开技术小哥哥们的支持。所以两者是紧密相关的。在后面的工作中希望能多跟大家合作，挖掘更多数据分析方面的价值。

如何分析产品的用户流失数据？

1、启动阶段。对于互联网产品来说，启动阶段就相当于一个企业的初创阶段。在这个阶段，产品需要迅速从理论变成实际，从用户痛点需求和商业目标出发，迅速将产品上线并测试，然后寻求种子用户进行快速验证。

在这个阶段，用户对产品还不了解，产品也是处于探索当中，市场前景并不明朗，因此我们一般考虑的是“我们的产品是否能够解决用户的痛点”以及“我们产品的用户体验到底如何”等问题。

2、成长阶段。在成长阶段，产品已经渡过了种子用户期，并且也获得了种子用户的认可，那么这时候就需要通过营销手段迅速提升产品的流量（销量）和品牌知名度！

在这个阶段，用户逐渐熟悉产品，产品得到验证，市场前景也比较明朗。那么我们一般考虑的是“我们应该如何运营产品才能快速提升流量和品牌知名度”以及“我们在获取流量之后应该如何转化或者如何变现”等问题。

3、成熟阶段。在成熟阶段，产品已经趋于稳定，很难再有突破性的增长，那么这时候主要就是做好用户的工作，通过运营手段活跃并留存老用户，同时保持新用户的稳定增长！

在这个阶段，市场趋向饱和，用户趋于稳定，我们一般考虑的是“我们应该如何活跃我们的老用户和尽最大能力保持新用户的稳定增长”以及“如何稳定的将用户变现从而实现盈利”等问题。

4、衰落阶段。在衰落阶段，产品正在走下坡路，已经逐渐失去了竞争力，产品的销量和利润持续下降，不能适应市场的需求；更好的竞品也已经出现，自身的用户流失率也在不断提升。那么这时候首先就是要通过运营手段做好用户回流工作，并且积极创新和寻求转型的新机会。

扩展资料

想办法了解和触达流失用户，然后通过运营将他们最大程度的回流；关于用户流失数据的分析，这里有一个表格可以提供参考。继续做好其他方面运营工作，数据分析方面重点关注回流率；

关注竞品的动态，做好竞品分析，借鉴竞品模式，提升产品竞争力，以求从竞品手中抢夺用户，或者不被抢走用户；进行市场调研（包括竞品分析），寻求新的项目机会，或者更新产品线，想办法满足用户日益增长的新需求的目的。

针对游戏流失用户数据分析的内容，本站都有完整的介绍，而更多的关于游戏流失点分析的知识也可以在本站搜索得到。