使用粘性进行游戏分析

请参考下面的指南和此指南以获得更好的理解。

• 游戏指标
• 用户分类指标
• 用户分类移动指标

粘性指标¶

定义¶

• 粘性指标衡量用户访问游戏的频率。如果粘性指标较高，新用户的LTV、留存率以及鲸鱼/海豚分类类型用户的比例往往较高，可以得出游戏激活水平较高的结论。相反，如果粘性指标较低，指标的值往往较低，可以得出游戏激活水平较低的结论。

计算公式¶

• 粘性可以按周或按月计算，计算公式如下：
  • 周粘性 (%) = (1周的平均DAU / WAU) * 100
  • 月粘性 (%) = (1个月的平均DAU / MAU) * 100
  • 例如：如果MAU为10,000，且从2023年6月1日到2023年6月30日的平均DAU为1,000，则月粘性为10%。

如何申请游戏¶

• 您可以跟踪游戏激活的趋势，并根据粘性增加或减少的情况，通过定期每周或每月检查粘性来考虑适当的措施，

如何计算粘性¶

1. 在汇总指标中搜索 WAU（或 MAU 以获取每月粘性）
   • 在游戏 > 仪表板 > 汇总指标仪表板中，将周期条件设置为每周（每月用于每月粘性），并选择您希望计算粘性指标的周（月份）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，或单击汇总指标右侧的下载数据按钮，将数据下载为 csv 文件。
3. 在汇总指标中搜索 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，选择与步骤 1 中查找 WAU（MAU 用于每月粘性）指标相同的周期。
     • 例如：计算每周粘性时，检查 2023 年 6 月 5 日至 2023 年 6 月 11 日的每周指标中的 WAU 值，以及在每日指标中检查 2023 年 6 月 5 日至 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。

如何根据情况使用粘性指标¶

如果粘性降低¶

• 如果由于游戏更新或营销活动导致NU的涌入增加，NU与DAU的比例（%）可能会增加，而粘性可能会下降。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NU与DAU的比例（%）
    1. 转到按游戏指标 > 仪表板 > 概要指标仪表板，并点击下载DAU和NU值的数据。
    2. 使用下载的CSV文件计算NU与DAU的比例（百分比），如下所示。
• 如果新活跃用户的比例增加，这表明在新用户涌入当天，仅登录一天而不再登录的用户比例增加，这可能导致粘性指标下降（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，请使用包含教程播放记录的游戏入口漏斗分析检查用户的退出点。
  • 如何检查用户分类指标中的活跃新用户比例
    1. 输入按游戏指标 > 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（每月粘性则为月份）以及前一周，以检查指标。
       • 如果从6月5日到6月11日的粘性低于5月29日到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. 检查新活跃用户比例的变化。
• 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. 按游戏指标 > 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（每月粘性则为月份）以及前一周，以检查指标。
       • 如果从6月5日到6月11日的粘性低于5月29日到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。
• 保留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。保留值的下降可能由多种因素造成，包括游戏内内容缺乏、内容挑战性和游戏内货币滥用。您可以进一步分析保留下降的原因，使用按游戏指标 > 游戏分析指标，并考虑改善粘性和保留。
  • 如何检查保留指标
    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，从留存率下降的那一周的前一周（按月查看月度留存率）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，可以通过点击下载CSV手动下载。）

如果粘性增加¶

• 粘性增加表明游戏激活增加。如果粘性增加但ARPPU（每位购买用户的收费金额）没有增加，可以考虑推出限时的高级套餐和订阅产品来提高ARPPU。
  • 如何检查ARPPU指标
    1. 进入游戏 > 收入 > 收入仪表板，选择每周（每月粘性选择每月），然后点击搜索。
    2. 检查整个收入表中ARPPU指标的变化趋势。（您可以使用数据下载功能直接提取数据为csv文件。）
• 粘性较高的游戏往往新用户的LTV（用户生命周期价值）高于粘性较低的游戏。如果粘性增加但新用户LTV没有同时增加，可以考虑通过发送消息鼓励新用户购买，推荐性价比高的产品来促进游戏。
  • 如何检查LTV指标
    1. 进入游戏 > 收入 > LTV仪表板。
    2. 将指标查询日期设置为粘性增加的那一周（每月粘性选择月份）和前一周以检查指标。
       • 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. 使用新用户LTV图表上显示的值来确定LTV的趋势。（如果需要数据，可以通过点击下载CSV手动下载。）
• 如果由于粘性增加导致游戏激活水平提高，用户向更高分类类型（如鲸鱼/海豚）迁移的比例可能会更大。如果用户向更高分类类型迁移的比例变化趋势相同或下降，可以建立针对低分类类型（如中等和轻度）的用户细分，并考虑推出针对性活动。
  • 如何检查用户分类迁移指标
    1. 进入游戏 > 用户 > 用户分类迁移仪表板。
    2. 将指标查询日期设置为粘性增加的那一周（每月粘性选择月份）和前一周以检查指标。
       • 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. 检查从子类别类型（如免费和新用户）迁移到更高分类类型（如鲸鱼和海豚）的用户数量和比例变化趋势。

除了ARPPU、新用户LTV、NU与DAU的比率、用户分类/用户分类变动和留存率外，当粘性增加或减少时，还可能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。