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文档简介

一款产品进入成熟期后，重点基本都在拉动收入，原因在于用户量和社会已经形要想拉动收入就存在一个问题，就是对于用户的关注和分析，这点上方法很多了，比如RMF模型，二次消费等研究，今天将从另一个角度借助留存、渗透率、漏斗模型等思想重新进行的研究。前段时间看到一个万人的模型，从宏观上，这个模型能够避开ARPPU陷之前在一篇文章已经提到了类似的分析方法，在方面，我也曾经做过分析，现怎样的。所以，定义一个新的观测指标：累计ARPU，计算如下。以月新登用户为对象，观察随后转化情况。观察时间点为新登导入月第一天至当以新登导入第一天的新登开始进行累计，至当前时间点为止累计充值/监测月的新登总数（累计ARPU）为此基于以上几点，可以得到如下的曲线图：模型的衍生分上述模型很容易忽略一个问题就是，如果4月份新登用户在当月就完成了比和收入个例子比如4月新登到观测时间贡献了10w收入而4月份当月新登转化贡献了8w，52w，这样其实就是掩盖了一些问题的存在。所以，此处要去详细的观察在此模型背后的衍生数据，对其进行分析44APA的数量，5APA数量……Revenue：该图为每个月新登用户在观测期间每个月转化为APA的比例比如4月份新登用户在截止的观测期间一共有1000人了4月份转化的有600人，那么首月的APA贡献比为600/1000=60%，次月（5月）有200人了，那么贡献比为200/1000=20%。以每个月增加的APA作为计算转化的贡献比，这样就能看到新登玩家的转化的具体形态了。（如上图总结了49月新登玩的首月次月以及随后各个月的转化情况上图来看新登用户在首月转化的转化情况比较理想但是次月以及随后的转化就比较低了也就是这批新登用户的后期转化开始出现有一种情况应该是玩家随着成长会逐渐形成需求。因此需要具体分析其背后的原因，上图大致告诉新登用户周期大概是1个月时间之后新登的转化就比较。（同时，在这个图的背后要统计一些数据信息：比如4月份新登用户转化成APA的部分在随后观测月中，对每个月的贡献情况，重点比例。此处拿收入占比举例，可以看到，新登用户在第三个月的收入贡献走低，第二个月观测时期总计转化的APA占所观测新登总量的百分如下图，6个月新登用户在各自观测时间内的转化的APA的渗透率，比如4月份新登截止到观测时间点共计有1000人而4月份新登为100000那么转化率为1%。APA贡献新登当月转化为APA占据当月总APA的比，再者，刚才新登首月转化的APA情况发现新登玩家在首月的转化情，的APA的情况，这样便于分析APA的质量从上图来看，可以看到新登APA的数量在每个月总APA的比例有所下滑，如果此存留和持

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