手機(jī)游戲行業(yè)指標(biāo)觀察分析-新增用戶占比

寫在分析之前

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

筆者最近有幸和一些團(tuán)隊(duì)在做數(shù)據(jù)分析的交流，發(fā)現(xiàn)，對(duì)于一些最基本的數(shù)據(jù)指標(biāo)，實(shí)際上我們并沒有深入的理解?；蛘哒f，我們并不了解數(shù)據(jù)，以及背后的用戶，使用場(chǎng)景等。因此，也就造成我們?cè)趭A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(shí)候，我制定了關(guān)于游戲數(shù)據(jù)分析的一些基本指標(biāo)，后來有人和我說，“我們的數(shù)據(jù)指標(biāo)定義和你的不一樣，你的指導(dǎo)意義不夠，不符合業(yè)務(wù)需要”，

這里我舉一個(gè)例子：

很多企業(yè)在定義日活躍用戶數(shù)（DAU）時(shí)，都會(huì)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(biāo)準(zhǔn)，是只要登陸過的用戶，就算是日活躍用戶?！?/p>

就這個(gè)問題我想表達(dá)的是，DAU 這樣的指標(biāo)，他本身代表的是業(yè)務(wù)場(chǎng)景，而非一個(gè)簡(jiǎn)單粗暴的指標(biāo)內(nèi)容。換句話，其背后存在一個(gè)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(gè) DAU，不論大家在做 DAU 數(shù)據(jù)時(shí)是以定義“登陸兩次以上是活躍用戶“為準(zhǔn)，還是以”登陸時(shí)長(zhǎng)超過 10min，算作一個(gè)活躍用戶?！盀闇?zhǔn)，登陸都是被作為最基本要具備的要素。只有這個(gè)要素存在，以上提到的“登陸兩次”，亦或“登陸時(shí)長(zhǎng)過 10min”算作一個(gè)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(shí)是想知道層層過濾后，所謂那部分高價(jià)值用戶的比例。

從業(yè)務(wù)場(chǎng)景的角度分析，這其實(shí)是在研究用戶到達(dá)的好壞，而滲透到這一場(chǎng)景的核心，我們發(fā)現(xiàn)，影響到 DAU 的分析因素其實(shí)很多?；镜?DAU 定義是指，登陸游戲一次就是活躍用戶，這個(gè)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(jì)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(xí)慣，付費(fèi)相關(guān)性，營(yíng)銷活動(dòng)刺激等。舉個(gè)例子，間隔時(shí)間極短的兩次登陸用戶，且級(jí)別很低時(shí)，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(biāo)觀察

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

且看下面的圖片：

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

此圖蘊(yùn)藏了幾個(gè)信息：

玩家的行為習(xí)慣逐漸形成，周六成為用戶游戲的高峰時(shí)間段。盡管這個(gè)事實(shí)有很多人都注意到了，但不是所有人都考慮到了這個(gè)因素，在做周末獎(jiǎng)勵(lì)活動(dòng)時(shí)。

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

藍(lán)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(duì)的留存質(zhì)量則會(huì)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(duì)這一點(diǎn)，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：

從圖中我們可以看到，基本上這個(gè)比率維持在一個(gè)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(dāng)我們游戲開始大范圍拉新推廣時(shí)，這個(gè)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(shí)。

從數(shù)學(xué)的角度來看，這個(gè)比率計(jì)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(dāng) DOU 足夠多的時(shí)候，DNU 的新增影響是有限的。但是如果一段時(shí)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：

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(shí)，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(shí)還有昨日 DNU 在明日的部分貢獻(xiàn)，昨日 DAU-DNU 在明日的貢獻(xiàn)。

由此，我們可以認(rèn)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(huì)越來越高，那么我們的DAU 就會(huì)不斷的成長(zhǎng)。

在游戲帶入的流量是虛假的或者游戲不足以吸引玩家時(shí)，則每天導(dǎo)入的DNU 會(huì)不斷的被損失掉，就變成了一次性用戶，即新增當(dāng)天登陸過游戲的用戶，且此后不再登錄游戲。此時(shí)，我們會(huì)看到在隨后的一段時(shí)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(zhǎng)，這一點(diǎn)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(zhǎng)，但是基本上是 DNU 的貢獻(xiàn)。推廣幾天的 DNU/DAU 平均水平在 83%左右，這一點(diǎn)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(diǎn)，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(shí)際 DOU 較推廣前的漲幅則是有限。經(jīng)過計(jì)算，較推廣前 DOU 平均漲幅30%。 而實(shí)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(duì)比 DNU 約 100 倍流量的涌入，實(shí)際 DAU 和 DOU的漲幅，則實(shí)在是很微弱。

綜上所述，這個(gè)指標(biāo)對(duì)于游戲的粘性理解和投放效果評(píng)估，能夠起到一定的積極作用。同時(shí)，要說明的是，這個(gè)指標(biāo)對(duì)長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)的游戲來說，是評(píng)估其生命力的一個(gè)重要參照，想必用過的人是很清楚的。

最后奉上行業(yè)水準(zhǔn)：

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?jiǎng)?chuàng)始團(tuán)隊(duì)來自于甲骨文、IBM、騰訊、百度等公司，長(zhǎng)期從事分布式運(yùn)算以及大數(shù)據(jù)處理方面的工作。目前，TalkingData 累計(jì)覆蓋獨(dú)立設(shè)備超過 4 億部，日會(huì)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(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并深入挖掘的能力。目前除了為移動(dòng)應(yīng)用、移動(dòng)游戲提供運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析、支持外，亦可為移動(dòng)廣告、電商、金融行業(yè)等提供全方位數(shù)據(jù)服務(wù)。