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用户分类移动指标

使用者分類移動指標

  • 根據使用者在遊戲中的活動和購買相關數據，通過K-Means聚類技術自動分類活動和購買力。使用者分類類型被定義並相應提供。
  • 您可以根據使用者在選定期間內的首次訪問日期和最後訪問日期，通過分類類型的移動狀態查看使用者的使用流程。
  • 該指標每天上午7:00 KST更新。
  • 您可以通過簡單地連接到Hive SDK來查看使用者分類移動指標，而無需發送單獨的日誌。

指標術語

活動

  • 用戶的活動是根據基準日期（用戶的訪問日期）及包括基準日期在內的前三天的數據來衡量的。例如，如果用戶在1月10日訪問，則將使用1月8日至1月10日（3天）之間的數據來衡量。
  • 活動總共分為4個階段（高、平均、低和新），測量列表如下。（不過，如果活動為「新」，則無論以下測量項目如何，他們在基準日期都是新用戶。）
    • 包括基準日期在內的前三天的登錄次數
    • 包括基準日期在內的前三天的登錄天數
    • 包括基準日期在內的前三天的每日平均登錄次數（登錄次數 / 登錄天數）
    • 包括基準日期在內的前三天的總遊玩時間（以秒為單位）
    • 包括基準日期在內的前三天的每日平均遊玩時間（從凌晨12:00到晚上11:00，以秒為單位）
    • 包括基準日期在內的前三天觀看的獎勵廣告數量
    • 包括基準日期在內的前三天打開的推送通知

購買力

  • 用戶的購買力是根據用戶首次訪問日期到基準日期的累積數據計算的。例如，如果在1月10日訪問的用戶的首次訪問日期是1月1日，那麼它是使用1月1日至1月10日的數據進行測量的。
  • 購買力總共分為4個階段（高、平均、低和非購買），測量項目如下。（但是，如果購買力為“非購買”，則意味著用戶從首次訪問日期到基準日期之間沒有購買歷史，無論以下測量項目如何。）
    • 用戶首次登錄到首次購買所消耗的時間（單位：天）
    • 用戶首次登錄到基準日期的購買次數
    • 用戶首次登錄到基準日期的每次購買的平均充值金額（用戶的總充值金額 / 用戶的總購買次數）

用戶分類類型

  • 用戶分類類型是根據他們的活動和購買力來定義的，當條件重疊時，他們將被分類為更高類型。
    • 鯨魚用戶：如果活動和購買力都是「高」
    • 海豚用戶：如果活動或購買力其中之一是「高」
    • 普通用戶：如果活動或購買力其中之一是「普通」
    • 輕量用戶：如果活動和購買力都是「低」
    • 無購買用戶：如果購買力是「非購買」，無論活動如何
    • 新用戶：如果活動是「新」，無論購買力如何

指標組成

  • 搜尋條件

    • 期間選擇：您可以按日選擇期間。

  • 首次分類時的用戶類型備註

    • 根據用戶在選定期間內的第一次分類結果進行顏色標記。
    • 當您選擇特定的分類類型時，可以突出顯示所選類型。

  • 指標描述

    • 用戶初步分類結果

      • 您可以根据活动和购买力检查用户分类类型的定义。

    • 用戶分類類型內的移動

      • 針對不同分類類型的用戶進行首次和最後訪問日期的目標設定。例如，如果選擇的期間是從1月1日到1月10日，而一位在1月1日、3日、5日和10日訪問的用戶被分類為鯨魚用戶，但他們的分類類型在1月10日變更為海豚用戶，他們將會被顯示。如果他們在1月10日仍被分類為鯨魚用戶，則不會顯示。
      • 您可以查看在選定期間內，從初始分類類型（基於首次訪問日期的分類類型）轉移到最終分類類型（基於最後訪問日期的分類類型）的用戶數量和用戶百分比。
        • 用戶數是指在初始分類時被分類為類型A的用戶數量，並在最終分類時轉移到類型B的用戶數量。
        • 用戶百分比是根據初始分類時被分類為類型A的用戶數量與最終分類時轉移到類型B的用戶數量之間的比例計算得出的。例如，當選定的期間是從1月1日到1月10日時，如果在1月1日初始分類時有1,000名鯨魚用戶，但其中100名在1月10日最終分類時轉移到海豚用戶，則顯示為100（10%）。
      • 最終分類類型的離線類型是指在選定期間結束日期的3天之前最後一次訪問的用戶，且該用戶在3天或更長時間內處於休眠狀態。例如，如果選定的期間是從1月1日到1月10日，則最後一次訪問在1月8日之前的用戶將被分類為離線。

    • 按最大用户分类类型分类的运动状态

      • 您可以查看在移动表中，用户数量最多的分类移动类型，排除最终被分类为“未购买”或“离线”的类型。

    • 分類移動前的用戶分佈 & 分類移動後的用戶分佈

    • 您可以使用彩色编码的移动地图查看每个用户在选定期间内从第一次到最后一次分类结果的移动状态。

      • 如果用户的分类移动结果为“未购买”或“离线（休眠3天或更长时间）”，则在移动之前，他们将在用户分布图中标记，但在分布移动之后不会标记。
    • 图中的每个点代表在选定期间内移动分类的一个用户，每个点的颜色是第一次分类时用户分类类型的颜色。
    • 您可以将鼠标悬停在图中的每个用户ID（playerId）上，以查看他们在初始分类时和最后一次分类时的分类类型。使用Hive Analytics BigQuery功能探索用户的各种特征信息。
      • 有关Hive Analytics BigQuery功能的更多信息，请查看这里。