用户分类指标¶
概要¶
基于用户在游戏内的活动及购买相关数据，通过 K-Means 聚类技术自动区分活跃度和购买力，并据此定义用户分类类型。以所选期间内接入用户的最后接入日为基准日提供数值。
- 该指标每天上午 7 点（KST）更新。
- 无需额外日志发送，仅通过 SDK 集成即可查看。
可以做什么？¶
业务/营销负责人¶
- 可以快速掌握鲸鱼·海豚·无付费等用户分类类型的规模和比例，定义目标群体。
- 点击想要的类型单元格后，可立即创建细分并连接到定向活动。
- 查看国家别·OS别用户分布，制定适应地区与平台特性的策略。
数据分析师¶
- 通过活跃度/购买力划分表和各类型特征分布，可以从多个角度分析用户群的行为模式。
- 通过更改期间比较各用户分类类型的用户数·比例趋势，找出游戏指标变化的原因。
快速开始¶
- 在左侧菜单中点击 用户 > 用户分类。
- 设置要查看指标的 项目 和 期间。
- 在 用户分类类型 表中查看按活跃度/购买力划分的用户数及各类型比例。
全部功能¶
主要概念¶
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 基准日 | 所选期间内接入用户的最后接入日 |
| 活跃度 | 基于包含基准日在内的前 3 天接入·游玩数据测量的用户游戏参与度。分为 高 / 中 / 低 / 新用户 4 级 |
| 购买力 | 基于从首次接入日至基准日的累计购买数据测量的用户付费倾向。分为 高 / 中 / 低 / 无购买 4 级 |
| 用户分类类型 | 由活跃度和购买力组合定义的 6 种用户类型 |
指标术语¶
活跃度¶
用户活跃度以用户接入日期为基准日，基于包含基准日在内的前 3 天数据进行测量。
Example
例如：1 月 10 日接入的用户 → 使用 1 月 8 日 ~ 1 月 10 日（3 天）的数据进行测量
活跃度共分为 4 级（高、中、低、新用户），测量项目如下。若活跃度为 新用户，则不受以下测量项目影响，按基准日当天的新用户处理。
- 包含基准日在内前 3 天的登录次数
- 包含基准日在内前 3 天的登录天数
- 包含基准日在内前 3 天的日均登录次数（登录次数 / 登录天数）
- 包含基准日在内前 3 天的游戏游玩时长总和（秒）
- 包含基准日在内前 3 天的 00 点~23 点按小时的游戏游玩时长平均值（秒）
- 包含基准日在内前 3 天的奖励广告观看次数
- 包含基准日在内前 3 天的推送打开情况
购买力¶
用户购买力以用户接入日期为基准日，基于用户首次接入日至基准日之间全期间的累计数据进行测量。
Example
例如：若 1 月 10 日接入的用户首次接入日为 1 月 1 日 → 使用 1 月 1 日 ~ 1 月 10 日的数据进行测量
购买力共分为 4 级（高、中、低、无购买），测量项目如下。若购买力为 无购买，则不受以下测量项目影响，表示从首次接入日至基准日当天没有购买记录的用户。
- 用户首次登录 ~ 首次购买所需时间（单位：天）
- 用户首次登录 ~ 基准日为止的用户总付费次数
- 用户首次登录 ~ 基准日为止每次付费的平均付费金额（用户总付费金额 / 用户总付费次数）
用户分类类型¶
用户分类类型基于活跃度和购买力定义，如有基准重叠，则按更高级别类型分类。
| 类型 | 分类标准 |
|---|---|
| 鲸鱼用户 | 活跃度和购买力都为“高”时 |
| 海豚用户 | 活跃度和购买力中任一为“高”时 |
| 中度用户 | 活跃度和购买力中任一为“中”时 |
| 轻度用户 | 活跃度和购买力都为“低”时 |
| 无付费用户 | 无论活跃度如何，购买力为“无购买”时 |
| 新用户 | 无论购买力如何，活跃度为“新用户”时 |
指标详细¶
指标数值以所选期间内接入用户的最后接入日为基准日提供。
Example
例如：如果将期间选择为 1 月 1 日 ~ 1 月 10 日，那么在 1 月 1、3、5、10 日接入的用户以 1 月 10 日为基准；只在 1 月 1 日接入的用户以 1 月 1 日为基准。
用户分类类型¶
在用户分类类型中，左侧表可以查看按活跃度/购买力划分的用户数及比例，右侧表可以查看按用户分类类型划分的用户数及比例。
按活跃度/购买力划分的用户数及比例 
- 可以查看按活跃度/购买力划分的用户数和构成比例。
- 点击该表中的单元格后，可以将具有相应活跃度/购买力的用户创建为细分。
按用户分类类型划分的用户数及比例 
- 可以查看各用户分类类型的用户数和比例。
- 点击该表中的类型名称或单元格后，可以将想要定向的分类类型用户创建为细分。
- 表内用户分类类型比例总和为 100%，若点击全部分类类型，则可对所选期间内所有用户进行定向。
各用户分类类型的特征分布¶
可以查看各用户分类类型所具有的特征值分布。 
| 特征 | 说明 |
|---|---|
| 游玩时长(分钟/平均) | 各用户分类类型在所选期间内 最后接入当天 的平均游玩时长换算为分钟后的数值。 |
| 登录天数(平均) | 各用户分类类型在所选期间内 包含最后接入在内的前 3 天 的平均登录天数。 |
| 登录次数(平均) | 各用户分类类型在所选期间内 包含最后接入在内的前 3 天 的平均登录次数。 |
| 日均登录次数 | 各用户分类类型按登录天数 / 登录次数计算后的值的平均值。 |
| 推送响应率(平均) | 各用户分类类型在所选期间内 包含最后接入在内的前 3 天 打开推送的比例。 |
| 奖励广告观看数(平均) | 各用户分类类型在所选期间内 包含最后接入在内的前 3 天 观看奖励广告的次数。 |
| 首次购买所需天数(平均) | 各用户分类类型中 从用户首次接入到首次购买 所需天数的平均值。 |
| 累计付费额 | 各用户分类类型中 从用户首次接入到所选期间内最后接入 的付费金额总和。 |
| 人均付费额 | 各用户分类类型中 从用户首次接入到所选期间内最后接入 期间，至少有 1 次购买记录的用户的人均付费额（累计付费额 / 付费用户数）。 |
各用户分类类型的 OS 分布¶
可以查看各用户分类类型中某个 OS 所占比例。 
| 标记 | OS |
|---|---|
| I | iOS |
| A | Android |
| W | Windows |
| M | Mac |
| P | PC |
| B | 阿里巴巴 Yun OS |
| T | Tizen |
Note
OS 为 unknown 的情况，表示 Hive 登录日志中没有进入 OS 值，或者属于该用户分类类型的用户为 0 人。
各用户分类类型的国家 TOP 10¶
将鼠标悬停在各图表上时，可以查看各用户分类类型前 10 个国家的国家代码和比例；前 10 名以外的值会合并为 etc（其他）的比例。 
- 国家代码以 ISO 3166-1 alpha-2（2 字节国家代码）为标准，为 2 位大写字母。
- 国家代码为 unknown 的情况，表示 Hive 登录日志中没有进入国家值，或者属于该用户分类类型的用户为 0 人。
创建细分¶
点击用户分类类型图例或用户分类类型表中的单元格，再点击 创建细分 按钮即可创建细分。 
创建的细分可按如下方式使用。
创建方法
- 点击用户分类类型图例或用户分类类型表中一个或多个想要定向的单元格。
- 点击 创建细分 按钮后弹出窗口时，点击 确认 按钮。
- 点击 转到细分页面 按钮即可跳转到细分页面。
注意事项 & Tips¶
- 指标数值以所选期间内各用户的 最后接入日 为基准计算。同一用户可能会因期间不同而被分类到不同类型。
- 若分类标准重叠，则按更高级别类型分类。例如：活跃度高 + 购买力中 → 海豚用户
- 指标每天上午 7 点（KST）更新，因此当天实时数据不会反映。
- 在创建细分后结合 用户分类迁移指标 使用，可以深入分析用户类型变化趋势。