游戏数据分析留存率分析

1、【编者注】留存率指：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，留存通常统计次日留存率、3日留存率、7日留存率以及月留存率。?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展分析，例如上周新登用户在随后的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。最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。假设留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今天就和大家说说一个case,这是不久前解决

2、掉的问题，相信会帮助不少人。OK,这也将作为留存率分析的第一篇文章，后续在和各位分享。事件描绘统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%，但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。+20于3日*5日+60+70211%15,12,7%11,0%10,3%9,4%9.0%16.4%11.2%9.6%8.6%78%7.1%7.0%19.5%14,0%12.4%10.9%5,8%9.5%8.B%25.7%22,9%13.6%16.8%16.0%14.0%30.2%22.0%18.5%16.5%14.8%独1%20.5%17.1%143%30.7%20.1%17.3%27.9%融付君用户生册转化对

3、比时段:|请邮日期12/2912/31W21/MVM1/OSVIAV12V141/16但是通过查看安装量，用户注册量，发现安装量没有明显的波动，但是用户的注册量骤然增加。以下图是系统统计的截图事潮登录|村嘉用注册转化对比时段：（请朝日期IV*1/S11/g1/04VMVM1/10iyt51/14"IS我们再看一下用户注册量1272912/511/D21/31/061/001/101/12U141/16原因分析由以上的数据表现来看，初步断定是两种情况:新开效劳器老玩家刷号针对第一种情况，我做了以下注册和安装的趋势图史西 mTNE nn 口三里一 皿号巴 RE呼 n二巴 nu 巴1巴 n

4、tn % n蔽 i nooOTT EnhnrI mgETT m最t mbcrt Em皿T 史咚 口西 mam 叫口 m身共2 EBZEF EKrJ皿 CT-I一注册安装由游戏官网得到了游戏开服的时间表图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放，刺激了游戏用户增长外，其他的红圆圈（除了1月16日）均是在周末开新服刺激新用户增长的，工作日所开的新服并没有出现波峰，比方1月3日，1月7日，1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服，根据刚刚的经历，1月18日不会出现较大的波峰，但是从1月18日20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开效劳器造成的影响。那么也就是剩下了第二种情况，即老玩家存在刷号的

5、可能性。那接下来，我们需要做两方面的工作：继续查细分数据，如注册活泼占比，注册安装转化率，玩家单日游戏次数，留存趋势表现数据继续查找数据有问题期间的运营活动情况，便于问题定位。这里我们先说第二点，我在该游戏论坛发现了一个活动：新服开放后，新建帮派在开服后前3日，召集10名玩家参加其帮派，即送帮主大量金币。由此，根本确定问题出在了此处。不过我们还要从另一层面来看当时所在时期的问题，即从数据层面来看。单日游戏次数明显发现1820日的单日游戏次数增加明显，这是小号增加，刷号的一个征兆，因为刚刚我们看到了这个时期的安装量没有增长，只是注册大幅增长。单次游戏时长单日游戏时长从一直保持的相对平滑和稳定，但

6、是在1820日三日，出现了明显的波动，即用户单次游戏的时长不高，即存在大量低级账号。单次游戕时长白道我时长对比时段；I请选择日期留存趋势表现留存率可以我们快速定位问题是否是某一个新登用户质量的问题；某一日或几日外部事件导致的留存变化。假设是用户质量问题，那么该批次用户的新登次日留存率、二日、三日等留存率都会偏低；假设是外部事件导致的，那么就是不同批次新登用户在某一统计日的留存率会表现的都很低；我们先来看第一种情况：次日留存率的前后变化12/2912731VQfi1/1。U12“14UH次日留存奉30日幽殍很明显的发现，次日留存率只是在1820日三天下滑的很明显，三天之后次日留存率恢复正常程度。

7、接下来，我们再看看1820日的留存趋势与21日之后的留存趋势表现这里我们可以明显的发现，1820日的留存曲线趋势表现整体上是低于之后的2123日留存曲线的趋势表现，即1820日的新增用户质量不高，因为大量是老用户刷新号登录造成数据增长，这样的用户实际上活泼度是有限的，即为了得到利益，使用小号作弊获得奖励的行为，而在数据层面的表现是很难看的。换句话来说，这是运营活动设计的有问题，间接的影响了各项数据的表现。至于第二种情况，这里就不说了，后续的文章中，会说到这个问题。总结会继续的来说，如何进展留这里就很简单了，留存率的分析绝对不是孤立的，也不是就看看可以了，驾驭留存率分析，可以帮助我们解决很多运营的问题，比方