跳轉至

使用粘性进行游戏分析

請參考以下指南和此指南以獲得更好的理解。

黏性指標

定義

  • 黏著度指標衡量用戶訪問遊戲的頻率。如果黏著度指標很高，則新用戶的LTV、留存率以及鯨魚/海豚分類類型用戶的比例往往也會很高，這可以得出遊戲的活躍程度很高。相反，如果黏著度指標很低，則該指標的值往往也會很低，可以得出遊戲的活躍程度很低。

計算公式

  • 黏性可以按週或按月計算，計算公式如下：
    • 每週黏性 (%) = (1 週的平均 DAU / WAU) * 100
    • 每月黏性 (%) = (1 個月的平均 DAU / MAU) * 100
    • 例如：如果 MAU 為 10,000，且在 2023 年 6 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日的平均 DAU 為 1,000，則每月黏性為 10%。

如何申請遊戲

  • 您可以追踪遊戲啟動的趨勢，並根據黏著度的增減定期每週或每月檢查，考慮適當的行動，

如何計算黏性

  1. 在摘要指标中搜索 WAU（或 MAU 用于每月粘性）
    • 在游戏 > 仪表板 > 摘要指标仪表板中，将周期条件设置为每周（每月用于每月粘性），并选择希望计算粘性指标的周（月）范围内的周期，然后单击搜索按钮。
  2. 下载 WAU（MAU 用于每月粘性）指标值
    • 检查暴露的 WAU（MAU 用于每月粘性）指标值，或单击摘要指标右侧的下载数据按钮，将数据下载为 csv 文件。
  3. 在摘要指标中搜索 DAU
    • 在将周期更改为天并指定周期为天数范围后单击搜索按钮。在此情况下，选择在步骤 1 中查找 WAU（MAU 用于每月粘性）指标的相同周期。
      • 例如，当计算每周的 粘性 时，检查从 2023 年 6 月 5 日到 2023 年 6 月 11 日的每周指标的 WAU 值，以及在每日指标中从 2023 年 6 月 5 日到 2023 年 6 月 11 日的周期以查看 DAU 指标。
  4. 下载 DAU 值
    • 以与第 2 步相同的方式下载数据为 csv 文件。
  5. 使用 Excel 计算平均 DAU
    • 使用从第 4 步下载的 csv 文件计算平均 DAU。
  6. 使用 Excel 计算粘性
    • 使用第 5 步中计算的平均 DAU 值和第 2 步中确认的 WAU（MAU 用于每月粘性）值计算粘性。

如何根據情況使用黏性指標

如果黏性降低

  • 如果由于游戏更新或市场营销活动导致新用户（NU）的涌入增加，则新用户与日活跃用户（DAU）之比（%）可能会增加，而用户粘性可能会下降。您还可以确定在特定时间段内是否有任何更新、游戏事件、促销等。
    • 如何计算新用户与日活跃用户的比率（%）
      1. 进入游戏指标 > 仪表板 > 概要指标仪表板，点击下载日活跃用户和新用户的数值数据。
      2. 使用下载的CSV文件计算新用户与日活跃用户的比率（百分比），如下所示。
  • 如果新活跃用户的比率增加，这表明在新用户涌入当天，仅登录一天而未再次登录的用户比例增加，这可能导致用户粘性指标下降（分类指标基于用户在指定时间范围内的最新分类类型显示）。此时，通过游戏入口漏斗分析检查用户的退出点，包括教程播放记录。
    • 如何检查用户分类指标中的活跃新用户比率
      1. 进入游戏指标 > 用户 > 用户分类仪表板。
      2. 将指标查询日期设置为粘性增加的那一周（按月查看月度粘性）以及前一周，以检查指标。
        • 如果6月5日至6月11日的粘性低于5月29日至6月4日的粘性，则将指标查询日期设置为6月5日至6月11日和5月29日至6月4日。
      3. 检查新活跃用户的比率变化。
  • 如果从鲸鱼和海豚分类类型转移到中间、轻度、未购买和离线分类类型的用户比例增加，这表明“高”活跃用户的比例下降，粘性可能相应下降。在粘性下降之前，您可以建立一个针对鲸鱼和海豚分类类型用户的细分，并考虑对这些用户进行定向活动，以提高粘性。
    • 如何检查用户分类移动指标
      1. 进入游戏指标 > 玩家 > 用户，进入用户分类仪表板。
      2. 将指标查询日期设置为粘性增加的那一周（按月查看月度粘性）以及前一周，以检查指标。
        • 如果6月5日至6月11日的粘性低于5月29日至6月4日的粘性，则将指标查询日期设置为6月5日至6月11日和5月29日至6月4日。
      3. 检查从鲸鱼和海豚分类类型迁移到中间、轻度、未购买和离线分类类型的用户数量和比例的变化。
  • 留存值的下降意味着回归用户的比例下降，这与粘性的下降相关。留存值下降可能由多种因素造成，包括游戏内容不足、内容挑战性高以及游戏货币滥用。您可以进一步分析留存下降的原因，使用游戏指标 > 游戏玩法分析指标，并考虑改善粘性和留存。
    • 如何检查留存指标
      1. 进入指标通过游戏 > 用户 > 留存仪表板，并将指标的值分类转换为百分比。
      2. 通过设置指标查询日期，从留存下降的周的前一周（每月留存为一个月）到当前周，检查指标。
      3. 检查留存值的变化趋势。（如果需要数据，您可以通过点击下载CSV手动下载它。）

如果黏性增加

  • 黏著度的增加表示遊戲啟動的增加。如果黏著度增加但ARPPU（每位購買用戶的收費金額）沒有增加，您可以考慮推出限時的高級套餐和訂閱產品來提高ARPPU。
    • 如何檢查ARPPU指標
      1. 進入遊戲 > 收入 > 收入儀表板，選擇每週（每月的黏著度請選擇每月），然後點擊搜尋。
      2. 檢查整個收入表中ARPPU指標的變化趨勢。（您可以使用數據下載功能直接提取數據為csv文件。）
  • 黏著度高的遊戲往往對新用戶的LTV（用戶終身價值）比黏著度低的遊戲更高。如果黏著度增加但新用戶LTV沒有同時增加，您可以考慮通過發送消息來鼓勵新用戶購買，推薦性價比高的產品來促進遊玩。
    • 如何檢查LTV指標
      1. 進入遊戲 > 收入 > LTV儀表板。
      2. 將指標查詢日期設置為黏著度增加的那一週（每月的黏著度請設置為每月）和該週之前的一週來檢查指標。
        • 如果從6月5日至6月11日的黏著度低於從5月29日至6月4日的黏著度，則將指標查詢日期設置為6月5日至6月11日和5月29日至6月4日。
      3. 使用新用戶LTV圖表上顯示的值來確定LTV的趨勢。（如果需要數據，您可以通過點擊下載CSV手動下載。）
  • 如果由於黏著度的增加而導致遊戲啟動水平的提高，則更高比例的用戶可能會轉移到更高的分類類型，如鯨魚/海豚。如果用戶轉移到更高分類類型的比例變化趨勢相同或下降，您可以建立針對中等和輕度等較低分類類型用戶的細分，並考慮推出針對性的活動。
    • 如何檢查用戶分類移動指標
      1. 進入遊戲 > 用戶 > 用戶分類移動儀表板。
      2. 將指標查詢日期設置為黏著度增加的那一週（每月的黏著度請設置為每月）和該週之前的一週來檢查指標。
        • 如果從6月5日至6月11日的黏著度低於從5月29日至6月4日的黏著度，則將指標查詢日期設置為6月5日至6月11日和5月29日至6月4日。
      3. 檢查從自由和新用戶等子類型遷移到鯨魚和海豚等更高分類類型的用戶數量和比例的變化趨勢。

除了ARPPU、新用户LTV、NU与DAU的比例、用户分类/用户分类变动和留存率之外，当粘性增加或减少时，可能还有其他指标可以同时检查，以及需要考虑的一系列行动计划。通过定期监测粘性来检查游戏的趋势，这可以确定游戏的激活程度，并为每种情况制定行动计划。