移動游戲的生命周期運營可以歸納為如下轉(zhuǎn)化過程：

獲得用戶（下載安裝）-> 轉(zhuǎn)化為活躍用戶（登錄使用） -> 留住用戶（回訪留存） -> 轉(zhuǎn)化為付費用戶（應(yīng)用內(nèi)支付）

生命周期

用戶的生命周期是指用戶從開始使用應(yīng)用到卸載應(yīng)用的整個過程，因為移動應(yīng)用很難捕捉用戶的卸載動作，通常會根據(jù)用戶的使用頻率低于某個極限值來判斷用戶流失。

• 生命周期（Lifetime， LT）

表示從玩家第一登錄到最后一次登錄之間的時間，一般為整體求平均值。

• 生命周期價值（Lifetime Value， LTV）

表示玩家在生命周期內(nèi)為游戲創(chuàng)造的總收入，一般為整體求平均值。

生命周期關(guān)注的問題在于：玩家在游戲中的生命時長、每個玩家從進入到離開平均帶來的收入、評估渠道質(zhì)量

• 玩家平均生命周期

表示新增用戶在首次進入游戲到最后一次參與游戲的時間天數(shù)，比如記錄某個月中每個新增用戶的生命周期之和除以MAU就等于平均生命周期。

在線

每日在線

• ACU 平均同時在線人數(shù)

平均同時在線人數(shù)（Average Concurrent Users, ACU）表示在一定時間段抓取一次數(shù)據(jù)，以一定周期為期限，周期內(nèi)的ACU可取時間段的平均值。

例如：系統(tǒng)每小時抓取一次在線數(shù)據(jù)，全天24小時共24個不同時刻的在線數(shù)據(jù)，則每天的ACU是24個數(shù)據(jù)的平均值。

• PCU 最高同時在線人數(shù)

最高同時在線人數(shù)（Peak Concurrent Users, PCU）表示一定時間端內(nèi)，抓取最高在線數(shù)據(jù)。

例如：每日最高在線，系統(tǒng)每小時統(tǒng)計一次數(shù)據(jù)，全天24小時共24個不同時刻的在線數(shù)據(jù)，在這24個數(shù)據(jù)內(nèi)最高的用戶在線數(shù)據(jù)即為PCU。

• 日最高在線人數(shù)

當(dāng)日實時在線人數(shù)最高值

• 日最低在線人數(shù)

當(dāng)日實時在線人數(shù)最低值

• 每小時在線人數(shù)

每個小時內(nèi)平均在線人數(shù)

• 日平均在線人數(shù)

當(dāng)日所有時間段在線人數(shù)的均值

每小時在線人數(shù)、日最高在線、日最低在線、日平均在線可以分析玩家每日的登錄習(xí)慣，指導(dǎo)游戲活動時間段的制定。也可以輔助DAU反映游戲總體用戶量，也可以輔助渠道轉(zhuǎn)化率用來剔除較差的渠道。

• 日平均在線時長

日平均在線時長表示活躍用戶平均每日在線時長，從側(cè)面反映出游戲的粘性，可結(jié)合轉(zhuǎn)化率分析渠道質(zhì)量，也可用來分析游戲作弊行為。

計算公式：日平均在線時長 = 每日總在線時長 / 每日總在線用戶數(shù)

TS 用戶平均在線時長
CCU 同時在線人數(shù)
PCU/PCCU 最高同時在線人數(shù)

新增

新增

• DNU 日新登用戶數(shù)（Daily New Users，DNU）

每日用戶注冊并且登錄過游戲的玩家人數(shù)，用于分析新用戶的來源渠道、是否存在渠道作弊行為、是否需要進行投放。

登錄

登錄

• UV 當(dāng)日登錄賬號數(shù)量

• DNU 日新登錄用戶數(shù)（Daily New Users, DNU）
  每日注冊并首次登錄游戲的用戶數(shù)量

• DOSU 日一次會話用戶（Daily One Session Users, DOSU）
  當(dāng)日DNU中只登錄過一次的用戶且該用戶在線時長小于臨界值

高效

• 月高效
  當(dāng)期累計在線時長達24小時以上，或消費達一定金額。

• 雙周高效
  當(dāng)期累計在線時長達12小時以上，或消費達一定金額。

• 周高效
  當(dāng)期累計在線時長達6小時以上，或消費達一定金額。

活躍Activation

用戶活躍度關(guān)注的問題是：用戶參與程度、游戲生命周期、用戶活躍天數(shù)

用戶活躍度表示每日、自然周、自然月登錄的用戶數(shù)量，反映游戲產(chǎn)品的粘性以及用戶整體規(guī)模。

活躍用戶表示一段時間內(nèi)啟動或登錄過游戲的用戶，具體可分為：

• MAU 30天內(nèi)登錄過游戲的用戶數(shù)，每月活躍用戶數(shù)量

月登錄過游戲的用戶數(shù)（Monthly Active Users, MAU）用于衡量產(chǎn)品粘性以及用戶的穩(wěn)定性

• WAU 7日內(nèi)登錄過游戲的用戶數(shù)，每周活躍用戶數(shù)量

7日內(nèi)登錄過游戲的用戶數(shù)（Weekly Active Users, WAU）用于衡量周變化

WAU周活可進一步將用戶細(xì)分為：忠實用戶、回歸僵尸用戶、留存僵尸用戶

新用戶：本周注冊的用戶

忠實用戶：連續(xù)三周登錄的用戶

回歸僵尸用戶：7日前沒有登錄過游戲的用戶（不包含新用戶），本周登錄過上周沒有登錄過的用戶

留存僵尸用戶：WAU - 回歸僵尸用戶 - 新用戶 - 本周新用戶

留存新用戶：上周注冊且本周登錄的用戶

每日流失用戶：當(dāng)日登錄且后續(xù)7天無登錄的用戶

WAU可以分局登錄頻次細(xì)分為：輕度用戶、中度用戶、中度用戶

輕度用戶：每周登錄過1~2次的用戶

中度用戶：每周登錄過3~5次的用戶

重度用戶：每周登錄過6~7次的用戶

• DAU 每日登錄過游戲的用戶數(shù)，每日活躍用戶數(shù)量

每日登錄過游戲的用戶數(shù)（Daily Active Users，DAU）簡稱日活，有效地反映和衡量一款游戲核心用戶數(shù)量。

• DAU/MAU

使用日活和月活的比例來看用戶每月訪問的平均天數(shù)是多少，例如如果游戲擁有50w DAU和100w MAU，其DAU/MAU比值則為0.5，也就說明玩家每月平均體驗游戲的時間為 30*0.5=15 天，說明游戲粘度比較強。

DAU/MAU是社交游戲類和在線類應(yīng)用常用的一項評估指標(biāo)，被用來分析用戶粘度。其比值越趨近于1表明用戶活躍度越高，在比值低于0.2時應(yīng)用的傳播性和互動性將會很弱。行業(yè)中也常使用DAU/MAU乘以30來計算每月用戶平均活躍天數(shù)。

• 活躍天數(shù)

活躍天數(shù)指用戶當(dāng)日登錄并游戲一定時間后，認(rèn)定給用戶為活躍，活躍天數(shù)進行累加。

當(dāng)日登錄后游戲時長為2小時以上則記為活躍日，活躍天數(shù)累計1天。
當(dāng)日登錄后游戲時長為0.5小時~2小時，活躍天數(shù)累計0.5天。
當(dāng)日登錄后游戲時長為0.5小時以下，不為其累計活躍天數(shù)。

活躍用戶比例 = 一段時間內(nèi)活躍用戶數(shù)量 / 一段時間內(nèi)累計用戶數(shù)量

活躍用戶比例可分為：日活躍率、周活躍率、月活躍率

• 一次性用戶One-Day User

一次性用戶表示根據(jù)當(dāng)前時間自新增以來再也沒有使用過應(yīng)用的 用戶，只有新增時的一次啟動或登錄，之后再無啟動或登錄。

一次性用戶比例 = 一次性用戶數(shù)量 / 累計用戶數(shù)量

反映問題

• 游戲用戶質(zhì)量

活躍用戶的絕對數(shù)量低或相對總用戶數(shù)量比較低，說明用戶的質(zhì)量不高，應(yīng)結(jié)合渠道等緯度深入分析是否目標(biāo)用戶群體是否精準(zhǔn)或深入分析產(chǎn)品是否存在問題。反之，并不能絕對說明用戶質(zhì)量高，鏟平用不存在問題，還應(yīng)當(dāng)結(jié)合其它指標(biāo)深入分析判斷。

• 一次性用戶

雖然從定義上這部分用戶也屬于活躍用戶，但應(yīng)當(dāng)格外給予關(guān)注。絕大部分一次性用戶都時無效的量，不能創(chuàng)造任何價值。比如渠道的刷量作弊會帶來大量一次性用戶。在觀測活躍用戶數(shù)量的同時，同時主重觀測此指標(biāo)，以客觀評價分析群體的用戶質(zhì)量。對于移動游戲來講，健康的一次性用戶比例應(yīng)當(dāng)不大于15%。

• 產(chǎn)品狀況

活躍度可以有效地反映用戶首次游戲體驗情況，游戲的界面效果、啟動加載時間、交互操作體驗、用戶引導(dǎo)等因素都將對用戶的活躍度帶來直接影響。

活躍人數(shù)若不帶上時間是沒有任何參考意義的，再次如果沒有每個活躍用戶的平均在線時間，活躍人數(shù)也是沒有意義的。如果活躍用戶每天活躍5分鐘，就必須有 60/5*24=288 個活躍用戶才能達到1個平均在線人數(shù)。

流失

• 月流失率

月流失率 = 30天前登錄過游戲且30天內(nèi)未登錄過游戲的用戶數(shù) / MAU

• 周流失率

周流失率 = 7天前登錄過且之后7天內(nèi)未登錄的用戶數(shù) / MAU

• 日流失率

日流失率 = 統(tǒng)計日登錄過游戲且次日未登錄游戲的用戶數(shù) / 統(tǒng)計日的DAU

留存Retention

用戶留存（Retention）可以反映用戶對游戲的忠誠度，簡單來說就是留住活躍的用戶，用戶留存是用戶最終向付費轉(zhuǎn)化，創(chuàng)造實際收入價值過程中最為關(guān)鍵的階段。

指標(biāo)定義

用戶在某段時間內(nèi)開始使用游戲，經(jīng)過一段時間后仍舊使用游戲的被認(rèn)作是留存用戶，這部分用戶占當(dāng)時新增用戶的比例即留存率。

用戶存留可分為日留存（1DayRetention）、周留存（7DayRetention）、月留存（30DayRetention）

反映問題

留存一直都是用來評估用戶粘度的最好指標(biāo)，這是對游戲總體質(zhì)量最直觀的說明。留存率越高說明游戲應(yīng)用的質(zhì)量越高，用戶的忠誠度越好。

從指標(biāo)角度來講，日留、周留、月流存在著一定的轉(zhuǎn)化關(guān)系，健康的移動游戲的日流、周留、月流應(yīng)該不低于50%-25%-10%的水平，也就是說一款好的移動過游戲應(yīng)用首日留存率應(yīng)該維持在50%左右的水平，周流在25%水平，月流在10%水平。

留存率

留存指的是“有多少玩家留下來了”，體現(xiàn)應(yīng)用的質(zhì)量和保留用戶的能力。簡單來說，就時某段時間內(nèi)的新增用戶，經(jīng)過一段時間后，仍然繼續(xù)登錄游戲的被認(rèn)作是留存用戶，這部分用戶占當(dāng)時新增用戶的比例即留存率。

用戶在某段時間內(nèi)注冊并開始游戲，經(jīng)過一段時間后仍繼續(xù)游戲的玩家，此部分玩家占當(dāng)時新增用戶的比例即留存率，留存按每隔一個單位的時間（日、周、月）進行統(tǒng)計。

• 30日留存率：新用戶在首次登錄后的第30天再次登錄的用戶/統(tǒng)計日的注冊用戶數(shù)
• 7日留存率：新用戶在首次登錄后的第7天再次登錄的用戶/統(tǒng)計日的注冊用戶數(shù)
• 3日留存率：新用戶在首次登錄后的第3天再次登錄的用戶/統(tǒng)計日的注冊用戶數(shù)
• 次日留存率：新用戶在首次登錄后的次日再次登錄的用戶/統(tǒng)計日的注冊用戶數(shù)

流失漏斗

次留

在免費游戲F2P的運營指標(biāo)中，次留可能是最為關(guān)注的指標(biāo)之一，為什么這樣說呢？因為如果大多數(shù)玩家在游戲中留存下來，那么玩家將如何進一步的轉(zhuǎn)化呢？

次留是指玩家安裝游戲后，第二天還會重新啟動游戲的概率。事實上，這個指標(biāo)自身并不是一個非常強大的診斷工具，它僅僅揭示了游戲機制是否存在問題的一個表面癥狀。

基于以上原因，可以使用首次用戶體驗FTUE漏斗模型去診斷玩家在游戲中遭遇的“卡點”，不過一個平滑的FTUE漏斗模型并不能確保游戲良好的次日留存率。

FTUE 首次用戶體驗漏斗模型

FTUE

典型的FTUE漏斗模型將會顯示出哪部分玩家在游戲安裝后成功完成游戲新手引導(dǎo)階段的那些步驟。

如果FTUE的良好表現(xiàn)卻搭配了一個很低的次日留存率，有很可能游戲的首日體驗中的問題造成了次登的影響。

用戶留存率中的“40-20-10”規(guī)則

“40-20-10”規(guī)則中的數(shù)字表示的是日留存率、周留存率、月留存率，用來解決游戲中留存率度量值的閾值問題。簡單來說，如果你想讓游戲的DAU超過100w，那么日留存率應(yīng)該大于40%，周留存率大于20%， 月留存率大于10%。在所有首次進入游戲玩家中，超過40%的人會在第二天繼續(xù)玩游戲，應(yīng)用流量來源和玩家總游戲時長都會使這項數(shù)據(jù)產(chǎn)生較大波動，所以游戲發(fā)布后數(shù)天內(nèi)達到45%并不意味著成功。但是如果在發(fā)布后留存率仍舊大于40%，而且DAU在20w~40w之間，才使真正一個周值得慶幸的事情。如果跌倒20%以下，那么游戲便極難獲得成功。

游戲的第7日和第30日留存率源自于“40-20-10”規(guī)則，規(guī)則認(rèn)為第7日留存率大于20%，第30日留存于大于10%。

未完待續(xù)...