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数据分析之日活跃 的数据使用


时间:2013年01月12日 来源:新都网站建设          www.  浏览量: 【字体:
 
近和几个人聊天  ,大家对于活跃都有 着自己的看法,此外因为一些标准 的问题,不熟悉分析术语的 很多人把活跃,留存等很多信息都 搞混了.后来发现这是一个 很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问 题都变成了问题了,因此在此特地说说活跃的事,帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。 究竟什么是活跃? 在日常与外界合作过程中,新都网站建设          经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息,貌似听起来比较简单,但是真正如果自己实施操作统计数据时却发现自己又不懂这些定义,因此作为一些分析师、甚至开发人员就会发现很难去操作 。以下我将描述三个活跃的定义、使用方式、分析方法以 及注意事项,限于篇幅今天就说说日活跃的分析使用。 日活跃 统计标准 日活跃的统计标准 有很多种,在RPG中有日活跃角色数 和日活跃账号数。这类游戏由于存在创建角色的问题,所以一般会分成两种统计方式。一般比较多见的是日活跃账号数,可以认为就是日活跃用户数 。当然,很多游戏室不存在这样的多角色概念,因此通用日活跃账号数来作为统 计的标准为佳。 当然,还有一种统 计标准就是设备的唯一标示,比如MAC,这样统计日活跃 设备数量,不过价值相对不大。 定义标准 统计日登录过游戏 的账号数,此处要去重。 比如某日有 1000个账号登录过游戏 ,总计登录次数为1600次(因为存在某些 账号重复登录游戏),那么该日的日活跃账号数为1000。不要小看这个解释,在实际操作中,经常会出现问题,例如新都网站建设          在写SQL语句提取数据时就 应该加上distinct 进行去重操作: Select count(distinct passportid) from playerlogintable 如果没有加上 distinct 统计的就是所有登 录玩家的总计的登录次数,这样就会出现大的问题。 日活跃能分析什么 ? 单单一天的日活跃 其实只能与前一日或者历史同期做一个环比或者同比的分析。但是日活跃的能发挥的作用远远超出你的想象。 核心用户规模 核心用户规模 的衡量其实和产品周期结合起来来看,在大部分游戏中,日活跃大概的构成可以分成以下的部分。 其中,新登用户对 于日活跃用户的影响是大的,一般新登占比达到40%,而这个比例其实是可以判断游戏核心用户规模 的依据之一。 从上图的构成来看 ,如果新登用户在后续不断转化稳定的老用户以后,那么老活跃用户的规模是在不断增长的,同时,如果新登用户的注入水平保持不变,这样来看,游戏的核心用户有规模是在增长,并且新登用户所占的日活跃百分比是在下降的;如果新登用户注入水平也在增长,且不断转化为老用户,即核心用户规模 也在增长,那么新登用户所占百分比会在一个区间稳定的变化的。 刚才所提到的核心用户规模 ,之所以使用日活跃用户来衡量,原因在于,以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性,以日作为统计长度,恰好符合用户游戏的短的周期性循环。 那么在日常的分析中,新都网站建设          可以简单计算一个周期内,每日新登用户和活跃用户的关系比例,看一个长期趋势,一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。 那这里有人会问, 怎么看待回流用户的作用呢? 实际上,回流用户 对于日活跃用户的贡献比例是极低的,但是该部分的贡献却不能够忽略,因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后,会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言,该部分的贡献比例比较低。 说了这么多,那么 老用户和回流用户的定义究竟是怎样的?这里只给出参考的标准: 回流用户:统计日 登录游戏,但是之前7天未登录过游戏的 历史用户(所谓历史用户就是非新登用户,历史上登录过游戏的用户) 老活跃用户:如果 粗略的计算,可以如下计算: •日活跃用户数 -日新登用户数 -日回流用户 当然如果要精确衡 量老用户规模,可以给予老用户定义,例如: 统计日登录游戏的 用户,在此之前7日内再次登录过游 戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况,即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户,可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。 下面新都网站建设          通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DAU分析问题。 首先新都网站建设          要得到划定时间区段的DAU和DNU的曲线图,如下图 : 在该图中,新都网 站建设          DAU和DNU的走势基本上是一 致的,DNU对于DAU的影响还是比较大的,但是随着后期波动的减小,新都网站建设          发现从106天到280天,两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的,但是这不足以说明问题,仔细观察,新都网站建设          发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的,而这部分面积就是DAU中除去DNU的部分,即新都网站建设          可以认定是老用户的部分,这个面积的缩小,意味着用户的流失加剧,活跃用户的控制不得当,此外,也可能是新用户在短期内留存率不高引起的,那就需要结合留存率来看问题了,这里不讨论。 在发现上述的情况后,新都网站建设          可以使用DAU-DNU的差值做一条曲线 来进行分析这个问题。如下图所示: 可以很明显的看到 ,这个差值在逐渐走低,也就是说用户的活跃度是在下滑的,这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的,也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是,这个时期,需要紧急的拉动用户规模增长,因 此,可以看到,随后进行了两次相应的拉动,其规模有所提升。 此外,新都网站建设          还要看一下新用户所占的比例曲线,如上文所述,基本维持在40%的水平上,但是有 一个值得关注的是,当处于一个相对的稳定期时,即使有大范围的推广和拉动新登增长,那么这个比值的变化也不会太剧烈,唯一剧烈的原因就在于,原本游戏的老活跃用户规模就在下滑,流失较多。 当然了,用户的流 失、产品的粘性等等都可以通过对DAU不同角度的解析获 得相应的信息,这点也是要和其他数据结合来分析的,比如次日留存率,用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据,找出来DAU中的虚假用户,例 如1-3s用户非常多,那么 在正常的网络和设计情况下,这种数据就可能是很多假用户造成的,也就是作弊行为。 再比如的情况,新都网站建设          可以通过事件管理,区分推广和非推广时期的用户增长对DAU的影响,比如自然 增长时期的新登用户对DAU的影响,判断 DAU的质量,渠道的质 量;或者推广时期的新登用户对DAU的影响情况分析。 如果需要的也可以 结合用户的登录习惯,比如登录次数,登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定,以此来保证DAU的质量。 其实在DAU的背后,隐藏的问 题和分析的要素很多,这个也是需要结合自己的业务需要来进行的,这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题,还要结合具体需求进行分析。不过话说回来,DAU的解析离不开细分 数据和其他数据的支持,但是也是不一定一直细分进行数据的分析。因为有一些因素不是靠细分数据就一定能够得到的,还要经验积累,有关这部分的分析参见这里。 文章来源:博客园
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