学习：关于游戏用户流失分析方法

三步骤：

流失分析
游戏次日流失分析
游戏中长期流失分析

part 1 流失分析

定位流失用户，挖掘流失用户流失前的最后行为，从而发现导致这类流失的原因

需求开发的重要前提：

1. 与需求方（运营）明确统计口径，避免惯性思维导致的数据方向有偏差

2. 排查常见的非游戏玩法问题：如次留低，机型不适配的问题

part 2 游戏次日流失分析

即：首日登录后流失

分析角度：

1. 留存偏低

2. 验证游戏内主要玩法的参与情况

3. 用户在游戏内的卡点

主要基于游戏行为对比留存和流失用户在首日的差异，一般无需对用户维度进行拆分

框架如下：

1. 背景

游戏目前面临的主要问题分析以及分析目的

数据统计口径：
例如：新增用户周期、活跃用户周期、留存用户定义、流失用户定义

2. 数据全貌展示

基础全面数据：新增、活跃、arpu、留存。。。

留存流失用户数据对比：
例如：人均首日在线时长、不同玩法参与率...

3. 详细数据拆分

首日时长

留存流失用户的人均游戏时长

以n分钟为步长，对比留存和流失用户在不同时长组的人数占比差异

首日时长与主要玩法的交叉分析：以n分钟为步长，重点关注流失用户在各主线玩法中停留的最后一步，例如：
新手引导人数分布

等级关卡人数分布

解锁游戏重点道具个数的人数分布

重点玩法参与次数的人数分布

新手引导
对比留存流失用户在新手引导各步骤上的人数分布（注意：对于新手引导较长的游戏，大部分流失用户的卡点位置来自于此）

等级分布
对比留存用户在各个等级上的人数分布，分析两类用户的游戏进度差异

重点玩法参与率、人均参与次数
对比留存流失用户在游戏内重点玩法的人数分布

用户来源
对比留存流失用户在不同广告素材上的人数分布，考虑是否由于素材与玩法不对应

4. 主要结论

存在问题：基于上述统计分析，将流失用户适当分类，描述不同分类用户在游戏中停留的位置，推测流失原因

优化建议：

part 3 游戏中长期流失分析

目的：提升长期留存

通过中长期分析，明确长留用户的游戏卡点，完善游戏中后期玩法和养成，主要从游戏行为用户维度分析。

框架如下：

1. 背景

分析目的：提升长期留存

数据统计口径：新增周期、活跃周期、流失用户定义等。与运营对齐流失定义，一般指定周期内至少活跃N天且超过n天不登录，或者活跃n天不登录定义为流失

2. 数据全貌

主要对比流失用户和留存用户在相同生命周期下，主线玩法侧、养成侧、变现侧的总体数据

3. 详细数据拆分

基础数据：相同生命周期下的人均时长

主线玩法：
流失位置：通过游戏的主线玩法定位流失用户的流失位置(等级、章节、关卡、解锁等)，可以直接用人数分布，或者通关率表示

流失特点：流失用户对比留存用户，相同生命周期上的游戏进度、主线玩法的参与率和人均参与次数、参与结果（成功、失败）与成功后复刷的参与率等，重点在于提炼流失用户和留存用户在卡点行为上的差异

游戏养成：养成是用户在主线进度的重要支撑
对比流失用户和留存用户在相同生命周期上的养成参与度、参与次数、随生命周期的衰减曲线等

常见的养成线：
装备养成：升级、升阶、升星

货币养成：金币、钻石、体力等的获取和消耗

游戏变现：
常用指标：CPM、ARPU、LTV

广告次数：对比流失用户和留存用户在相同生命周期上的广告次数、分广告位的广告次数

4. 主要结论。。。

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