用户活动追踪¶
概要¶
用户活动追踪是用于按单个用户查看事件数据的功能。
可以比较并分析对游戏有负面影响的用户，如疑似作弊、使用停用、滥用退款等用户，与对游戏有正面影响的用户，如鲸鱼用户、高付费用户等的活动模式。
可以做什么？¶
业务/营销负责人¶
- 通过查看鲸鱼用户的活动流程，可以获得可用于设计 VIP 权益的洞察。
- 确认流失用户的最后活动事件后，可掌握流失原因。
- 可立即查询退款请求·CS 咨询用户的活动记录并快速响应。
数据分析师¶
- 直接查看特定用户群的代表性用户行为模式，可以更精细地调整细分条件。
- 可以逐一确认实际接收的事件属性值，从而直接验证数据质量。
- 通过活动流程分析，可以细致了解漏斗中流失阶段的用户行为。
开发者¶
- 直接查看特定用户的活动流程，可以用真实数据立即验证属性值是否正确发送。
- 查看内部测试账号的活动流程，可以快速调试事件发送逻辑。
- 若存在属性缺失或错误，也可以直接在实际接收数据中确认。
快速开始¶
- 在左侧侧边栏点击 用户 > 用户活动追踪 菜单。
- 选择要分析的 项目。
- 在顶部搜索框输入 用户 ID 并搜索，或者在下方的 用户群列表 中选择群组后点击用户，进入用户详情页面。
- 设置 日期范围。
- 在 活动流程 中按时间顺序查看用户的事件流程。
全部功能¶
主要概念¶
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 用户群 | 按分析目的预先定义的用户群（鲸鱼用户、新用户等） |
| 活动流程 | 按时间顺序列出用户发生的事件的时间序列图 |
| 事件属性 | 与各事件一起发送的附加信息（道具、金额、等级等） |
| 用户信息 | 用户首次接入日、最后接入日、LTV 等基础信息 |
浏览用户群¶
通过默认提供的用户群查看分析对象用户。 
- 群组列表：左侧面板会按分析目的显示用户群列表。
- 用户选择：在群组内的用户列表中选择某个用户后，会跳转到该用户的详细信息画面。
用户 ID 搜索¶
通过用户的唯一标识符(userId)直接搜索。 
- 在顶部搜索框输入用户 ID 进行搜索。
- 点击用户 ID 即可跳转到该用户的活动详情画面。
活动流程¶
按时间顺序查看所选用户发生的事件。
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 事件发生时间 | 事件被接收的准确时间（精确到秒） |
| 事件名称 | 发生的事件名 |
| 事件属性 | 与事件一起发送的属性列表 |
按日查看用户信息¶
点击活动流程各日期上显示的图表图标后，用户最后信息 区域会切换为该日期对应的用户资料。
可用于按日期比较某一时点的用户状态（等级、支付金额、国家等）或掌握变化趋势。
每日活动数¶
可以查看活动流程中显示的活动按日发生的趋势。当某个时点活动突然增加或减少时，这个视图非常有用。
点击 快捷入口 可在大画面中查看该图表。
用户最后信息¶
以所选期间的最后一天为基准显示用户的属性信息。 
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 首次接入日期 | 用户的首次接入日期。 |
| 沉睡天数 | 用户连续未登录的天数。 |
| 用户分类类型 | 用户的用户分类类型（例如：鲸鱼）。 |
| 账号等级 | 用户的账号等级。 |
| 生命周期 | 用户从首次接入日至最后接入日之间的期间。 |
| 总接入次数 | 用户自首次接入以来的累计接入次数。 |
| 日均会话数 | 按用户接入天数计算的日均会话数。 |
| 期间游玩时长(秒) | 用户在特定期间内的游玩时长（单位：秒）。 |
| 总游玩时长(秒) | 用户自首次接入以来的累计游玩时长（单位：秒）。 |
| 首次购买日期 | 用户的首次购买日期。 |
| 总支付金额(KRW) | 用户自首次接入以来的累计支付金额（单位：韩元）。 |
| 总支付金额(USD) | 用户自首次接入以来的累计支付金额（单位：美元）。 |
| 总支付次数 | 用户自首次接入以来的累计支付次数。 |
| LTV(KRW) | 以韩元为基准的用户生命周期价值（总支付金额/总接入日数）。 |
| LTV(USD) | 以美元为基准的用户生命周期价值（总支付金额/总接入日数）。 |
| 国家 | 用户所在国家（例如：大韩民国）。 |
| 语言 | 用户的语言（例如：韩语）。 |
| 市场 | 用户安装游戏的市场（例如：Google Play）。 |
| 服务器 ID | 用户的服务器 ID（例如：global）。 |
| 认证方式 | 用户登录游戏时的认证方式（例如：Facebook）。 |
| Hive 使用停用 | 用户当前的 Hive 使用停用状态。（使用停用 / 使用停用解除 / 无使用停用记录） |
| OS 版本 | 用户的操作系统版本（例如：13.0.1）。 |
| 应用版本 | 用户的游戏应用版本（例如：1.6.5）。 |
| 自定义用户属性事件 | 游戏中自行定义并发送的自定义用户属性值。 |
使用示例¶
鲸鱼用户行为模式分析
- 从
最后用户分类类型为鲸鱼的用户群组中选择用户。 - 重点分析支付相关事件（
hive_product_purchase等）的活动流程。 - 确认支付前发生了哪些事件（升级、内容完成等）。
- 基于分析结果制定引导内容策略。
退款滥用用户调查
- 搜索请求退款用户的 ID。
- 确认购买事件和游戏玩法事件的时间相关性。
- 检查是否存在收货后立即请求退款的模式。
疑似作弊用户分析
- 在服务监控中获取疑似作弊的用户 ID。
- 搜索该用户并查看活动流程及信息。
- 确认活动流程中是否存在异常模式（短时间内大量事件、异常属性值等）。