前言:本文内容以游戏产品为基础进行讲解,内容为以下4部分:
1. 如何理解DNU和DAU
2. 如何使用python绘制DNU和DAU的面积图
3. 如何分析DNU/DAU
4. 如何计算当日DAU有多少由往日N日DAU贡献的,并简单计算用户生命周期?

DNU/DAU是活跃度指数,也称为新用户占比。
另外还需要了解的公式为DNU(新增用户)+DOU(老用户)=DAU。


如何理解DNU和DAU?

下面以每日DNU和DAU折线图对比案例来说明,新用户占比如何分析:


如何使用python绘制对比面积图?

mycolors = ['tab:red', 'tab:blue']
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(10,5), dpi= 80)
ax.fill_between(data['date'],data['DAU'],label='DAU', alpha=0.5, color=mycolors[1], linewidth=2)
ax.fill_between(data['date'],data['DNU'],label='DNU', alpha=0.5, color=mycolors[0], linewidth=2)
plt.legend()
plt.show()


如何分析DNU/DAU?

  1. 指标越低,说明新用户占比越少,说明游戏留存越好;
  2. 一般情况下,新用户占比与DAU同步变化,所以DNU/DAU应该比较稳定;
  3. 如果比值攀高,可能是因为DNU不能转化为DOU;同时也要关注用户生命周期是否缩短。

如何计算当日DAU有多少由往日N日DAU贡献的,并简单计算用户生命周期?

DAU、DOU、DNU三个指标要综合观察,不能只看部分;比如当游戏推广并没有使DAU转化为DOU时,DOU不会增长,DAU可能弥补了DOU的减少,这时只看DAU看不出来。


指标行业水平:

一线(<10%);

二线(<20%);

三线(<30%);

四线(<45%);

行业平均(28%,上线期初3天内无参考意义)


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