移动游戏运营必备的数据分析指标

游戏运营数据分析1. 引言游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的数据进行收集、整理、分析和解读，以便为游戏运营团队提供决策支持和优化策略。

本文将详细介绍游戏运营数据分析的重要性、常用的数据指标和分析方法，并结合具体案例进行说明。

2. 重要性游戏运营数据分析对于游戏公司的发展至关重要。

通过对数据的分析，可以帮助游戏公司了解玩家行为、游戏特性和市场趋势，从而优化游戏设计、改进用户体验、提升用户留存和付费率，实现游戏的可持续发展。

3. 常用数据指标3.1 用户留存率用户留存率是衡量游戏用户粘性的重要指标。

它可以通过统计某一时间段内的新增用户在后续时间内的活跃情况来计算。

高留存率意味着游戏具有较好的用户体验和吸引力。

3.2 付费率付费率是指在游戏中进行付费的用户占总用户数的比例。

通过分析付费率，可以了解游戏的盈利能力和用户付费意愿。

同时，还可以通过对不同付费用户的行为进行分析，制定个性化营销策略，提高付费率。

3.3 平均每用户收入（ARPU）ARPU是指每个用户平均产生的收入。

通过计算总收入除以总用户数，可以得到ARPU值。

ARPU是衡量游戏盈利能力的重要指标，高ARPU值意味着每个用户的付费能力较强。

3.4 用户流失率用户流失率是指在某一时间段内停止使用游戏的用户占总用户数的比例。

通过分析用户流失率，可以了解游戏的用户流失原因，进而采取相应措施提高用户留存。

4. 数据分析方法4.1 基础统计分析基础统计分析是最常用的数据分析方法之一。

通过对游戏运营数据进行整理和统计，可以得到用户数量、收入情况、用户活跃度等基本信息。

基础统计分析可以帮助游戏运营团队了解游戏的整体情况，及时发现问题并采取相应措施。

4.2 用户行为分析用户行为分析是通过对用户在游戏中的行为数据进行挖掘和分析，了解用户的游戏习惯、兴趣和需求。

通过用户行为分析，可以优化游戏内容、改进用户体验，提高用户留存和付费率。

4.3 市场竞争分析市场竞争分析是通过对游戏市场的数据进行分析，了解竞争对手的产品特点、用户群体和市场趋势。

手机游戏运营主要的指标是什么数据采集越细，手段越丰富，所获得的数据也就更加详实，虽然手机游戏没有网游那么复杂，但也需要数据化运营，而且是必要的，是优化游戏收入的关键，大家最主要关心的是下面三类数据的指标1. 用户数量首先，在移动设备上，用户获取的路径是有很多步的，尽量缩短获取路径或提高每一步的转化率是降低用户获取成本的关键。

以标准的用户转化路径为例, 渠道->点击->下载->安装->激活•渠道：收集数据可以从源头知道用户的数量，后期结合其他数据推算出激活成本，而且后期也需要评估分析渠道用户的质量，来评估是否与推广初期设定的目标相符。

•点击率：如果是做广告，广告的文案和样式的设计会直接影响。

•安装：安装方式（PC下载或手机下载），安装包大小（不宜太大），安装环境（Wifi或3G）会影响安装率。

•激活：安装完成最后打开产品后叫做激活，运营一款产品时通常会综合推广成本和激活数来计算出激活成本，也叫用户获取成本，这是很关键的一个指标，主要通过这个指标来考核各个渠道推广的效果2. 用户质量体现用户质量的数据有几个重要指标，分别是•活跃用户，日（DAU），周（WAU），月（MAU）•平均停留时长•启动频率•留存率（次日留存，7日留存，月留存）最重要的一个指标是留存率，因为用户来了，能把他们留住才是王道那么，如何才能提高用户留存率呢？想要提高用户的留存率，其实就要发现用户是在哪个环节流失的，并且找到流失的原因，然采取改进的解决方案，最大可能的减少用户流失率才行以新手玩家的流程为例，新用户流失环节通常就是用户流失严重的地方，所以分析的价值比较高，来看这个转化路径登陆->注册->创建角色->新手教程->完成前三关每个转化环节都是会流失用户的，所以，通过收集各环节的数据来追踪用户的转化率，发现每个环节上的问题，比如登陆打开游戏的人有多少会完成注册，注册了以后有多少人创建了人物角色，之后完成新手教程，通过前三关比例成为一个有一定忠诚度的用户，当这个分析结果出来以后，你会分析每个环节上有可能出现的问题，是否和预期相符，接下来应该怎么样设计游戏和用户引导流程可以更高效的把新用户留下来。

备注：精准的回归率分母除以历史以来流失的用户总数，但是由于游戏的用户是不断累积的，因此会导致回归率越来越低趋近于0；因此，通常去过去3个月内流失的用户作为流失用户池；回归率最经常应用的场景就是评估运营活动的效果最后是活跃相关的数据指标：文章开篇有提到，除了增加活跃用户的规模之外，还需要提高活跃用户的质量，即游戏参与度，在固定周期内，用户参与游戏的时间越久，我们就越有机会让用户转换为付费用户，因此在游戏中，我们通常会关心以下2个指标：AT（Daily Avg. Online Time）日均使用时长：活跃用户平均每日在线时长；EC（Engagement Count）用户登录频率：用户开打游戏客户端记为一次登录，登录频率即统计周期内平均每用户登录游戏的总次数；衡量用户的游戏参与度，游戏人气的变化趋势等如何结合游戏内的数据，做分析并帮助指定运营计划和版本功能，以达到提升活跃的目的，这部分会在进阶篇中列举详细案例具体说明；===================小结:活跃相关======================AU（Active Users）活跃用户定义：用户开打游戏客户端记为一次登录；拓展应用：根据统计周期段又划分为DAU（日活跃用户），WAU（周活跃用户）,MAU（月活跃用户）；应用场景：衡量产品的核心用户规模，观察产品在线的周期性变化；PCU（Peak Concurrent Users）最高同时在线用户人数定义：统计周期内，同一时点（通常精确至分）的最高在线人数；备注：PCU<=DAU，通常情况下PCU受游戏内运营活动影响较大；ACU（Average Concurrent Users）平均同时在线用户人数定义：统计周期内，每个时点（通常精确到分）的平均在线人数；公式：DAU * AT / 时间精度（若精确到分钟，则除以 24*60）；AT（Daily Avg. Online Time）日均使用时长：定义：活跃用户平均每日在线时长；公式：AT = 日总在线时长 / DAUEC（Engagement Count）用户登录频率：定义：用户开打游戏客户端记为一次登录，登录频率即统计周期内平均每用户登录游戏的总次数；备注：根据统计周期不同，通常每日登录频率统计的是登录次数；周及月的登录频率统计的是登录天次（一天登录多次记为一次）应用场景:衡量用户的游戏参与度，游戏人气的变化趋势等===================小结:留存相关====================UsersLeave 用户流失定义：统计日登录游戏，但在随后N日内未登入游戏的用户占统计日活跃用户的比例 ;应用场景：精确定义流失行为，通过观察流失用户的状态、流失前行为来判断游戏产品可能存在的问题；流失标准：根据N的取值不同，可设置不同流失标准：N=1 流失概率56.71%；N=7 流失概率95.16%；N=14流失概率98.56%；DRR（Daily Retention Rate）日留存率定义：统计当日登录游戏的用户，在之后N日内至少登录一次游戏的用户占统计当周活跃用户比例；WRR（Weekly Retention Rate）周留存率定义：统计当周登录过游戏，且下一周至少登录一次游戏的用户占统计当周活跃用户比例；MRR（Monthly Retention Rate）月留存率定义：统计当月登录过游戏，且下一月至少登录一次游戏的用户占统计当月活跃用户比例；ULR（Users Leave Rate）用户流失率定义：1-留存率；备注：根据统计周期不同，可以区分为日留存、周留存、月留存；人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。

游戏运营数据分析指标首先，玩家留存率是一个非常重要的指标。

留存率可以衡量游戏的吸引力和用户忠诚度。

通常，留存率可以分为日留存率、周留存率和月留存率。

如果留存率高，说明玩家对游戏非常满意，并且愿意继续留在游戏中。

然后，付费率是另一个重要的指标。

付费率可以衡量玩家对游戏的付费意愿和游戏的盈利能力。

付费率可以分为日付费率、周付费率和月付费率。

如果付费率高，说明玩家对游戏非常认可，并且愿意为游戏付费购买虚拟物品或者升级服务。

接下来，平均每用户收入（ARPU）也是非常重要的指标之一、ARPU可以衡量游戏公司从每个用户身上获得的平均收入。

ARPU可以根据游戏公司的经营策略和用户群体进行调整。

如果ARPU高，说明游戏公司的盈利能力较强。

同时，用户流失率也是需要关注的指标。

用户流失率可以衡量用户在一段时间内停止使用游戏的比例。

如果用户流失率高，说明游戏存在一些问题，需要进行优化和改进，以避免用户的流失。

除了上述指标外，还有一些其他的常用指标，包括用户平均在线时长、用户平均日活跃人数、每用户平均游戏次数等。

这些指标可以帮助游戏公司了解用户的活跃程度和用户体验，从而优化游戏设计和运营策略。

除了关注这些指标之外，游戏公司还可以使用数据分析工具来进行数据挖掘和模型构建。

通过数据挖掘，可以发现用户行为的规律，识别用户的偏好和需求，从而提供更好的游戏体验和服务。

通过模型构建，可以预测用户的行为和需求，从而指导游戏公司的运营决策。

总之，游戏运营数据分析是游戏公司进行优化和改进的重要环节。

通过关注留存率、付费率、ARPU、用户流失率等指标，并结合数据挖掘和模型构建，可以帮助游戏公司提高游戏质量，增加用户粘性，提升盈利能力。

游戏运营数据分析引言概述：游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的各种数据进行采集、整理和分析，以获取有关游戏运营情况的信息。

这些数据包括用户行为、收入、留存率等，通过对这些数据进行深入分析，游戏运营者可以更好地了解用户需求、优化游戏体验、提高用户留存率和收入。

一、用户行为数据分析1.1 用户活跃度分析：通过统计每日、每周、每月的用户活跃度，了解用户对游戏的使用频率和时长。

可以根据活跃度数据，确定用户的使用习惯和游戏的受欢迎程度，进而调整推送策略、活动安排等，以提高用户黏性和留存率。

1.2 用户流失率分析：分析用户在游戏中的流失率，找出用户流失的原因和流失节点。

可以通过追踪用户行为数据，了解用户在游戏中的痛点和不满意之处，并及时进行优化和改进，以提高用户留存率和游戏体验。

1.3 用户付费率分析：通过分析用户的付费行为和付费金额，了解用户的消费习惯和付费意愿。

可以根据用户付费率数据，优化游戏内购系统、设计更有吸引力的虚拟商品，并针对不同用户群体制定个性化的付费策略，以提高游戏收入。

二、收入数据分析2.1 收入来源分析：通过分析游戏的收入来源，了解哪些渠道和产品贡献了主要的收入。

可以根据收入来源数据，优化渠道合作关系、调整产品定价策略，以提高收入的稳定性和增长性。

2.2 付费习惯分析：分析用户的付费习惯和付费行为，了解用户的消费偏好和消费习惯。

可以根据付费习惯数据，设计更有吸引力的付费活动、优化付费方式，以提高用户付费率和收入。

2.3 收入趋势分析：通过对收入数据的趋势分析，了解游戏收入的变化趋势和原因。

可以根据收入趋势数据，及时调整运营策略、推出新的变现方式，以应对市场变化和提高收入。

三、留存率数据分析3.1 新用户留存率分析：通过分析新用户的留存率，了解新用户的流失情况和留存质量。

可以根据新用户留存率数据，优化新手引导流程、改进游戏难度平衡，以提高新用户留存率和游戏体验。

3.2 老用户留存率分析：分析老用户的留存率，了解老用户的流失原因和留存动力。

游戏运营数据分析游戏运营数据分析是指通过收集、整理、分析游戏运营过程中产生的各类数据，以获取有关游戏业务、用户行为和市场趋势等方面的有价值信息，从而为游戏运营决策提供科学依据和参考。

一、数据收集1.用户数据：包括注册用户数、活跃用户数、付费用户数、留存用户数、用户流失率等。

2.游戏数据：包括游戏时长、游戏次数、关卡通过率、道具使用情况等。

3.收入数据：包括游戏内购买金额、广告收入、充值渠道分析等。

4.市场数据：包括竞品分析、用户画像、用户反馈等。

二、数据分析1.用户行为分析：通过用户数据和游戏数据分析用户行为习惯、游戏偏好、用户转化率等，以了解用户需求和行为动向。

2.用户留存分析：通过留存用户数和留存率分析用户粘性，发现用户流失原因，制定留存策略。

3.收入分析：通过收入数据和用户数据分析用户付费习惯、付费转化率、ARPU（每用户平均收入）等，为提高收入和用户价值提供依据。

4.市场分析：通过市场数据和用户数据分析竞品优劣势、用户需求变化、市场趋势等，为产品策划和推广提供参考。

三、数据可视化1.制作数据报表：将分析结果以表格、图表等形式呈现，清晰展示游戏运营情况和趋势。

2.制作数据仪表盘：将多个指标整合在一个仪表盘中，方便管理层和决策者实时监控和评估游戏运营状况。

3.制作数据图表：通过折线图、柱状图、饼图等形式展示数据，帮助快速理解和比较数据。

四、数据应用1.运营决策：根据数据分析结果，制定游戏运营策略、用户增长策略、留存策略等，提高用户活跃度和收入。

2.产品改进：通过用户行为分析和用户反馈，优化游戏体验、调整游戏内容，提高用户满意度。

3.市场推广：通过市场分析，确定目标用户群体、推广渠道和推广策略，提高游戏知名度和用户获取效率。

4.运营监控：通过数据可视化，实时监控游戏运营情况，及时发现问题并采取措施解决。

综上所述，游戏运营数据分析是通过收集、分析游戏运营过程中产生的各类数据，以获取有关游戏业务、用户行为和市场趋势等方面的有价值信息，为游戏运营决策提供科学依据。

挪移游戏运营必备的数据分析指标AARRR 模型指出了挪移游戏运营两个核心点：1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索2) 把控产品整体的本钱/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取本钱(CAC)就意味着产品运营的成功挪移游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环进程：Acquisition 用户获取(投入)Activation & Retention 用户活跃及留存Revenue 用户转化(产出)1．用户获取-Acquisition 关键指标这个阶段是业务的投入期。

运营者通过各类推行渠道(Channel) ，以各类方式获取目标用户。

这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各类维度(如时间、地域、渠道)对各类营销渠道的效果进行评估，从而加倍优化合理的肯定投入策略，最小化用户获取本钱(CAC)关键数据:1. 用户数量(以时间、地域、版本、推行渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增加率，组合各类维度来分析各类营销渠道的用户获取效果和目标用户扩散)：点击用户数(Click)安装用户数(Install)注册用户数(Sign-Up)在线用户数(Login):最高在线(PCU)平均在线(ACU)日活跃(DAU)周活跃(WAU)月活跃(MAU)有效用户数：不同类型产品会有不同的概念(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户) 2.渠道转化率：点击- >安装- >注册- >登录的转化比率(分渠道)3 ．自然增加用户 Organic Users：非推行手腕取得的用户，若是此数据增加率相对Marketing Users 的增加率很高，或者说明产品已经进入成熟稳按期，或者说明营销推行需要增强了。

推行取得用户 Marketing Users ：推行渠道取得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推行效果。

4 ．虚假用户数(One Session/Day User) ：顾名思义，一次会话用户。

移动游戏运营数据分析指标白皮书移动游戏的运营数据分析是整个游戏运营过程中的一个关键环节，而移动游戏的运营数据指标就是在此基础上展开的具体工作。

随着市场竞争的加剧和用户需求的不断变化，移动游戏的运营数据分析也需要不断地更新，才能够更好地发现游戏运营中存在的问题，提高用户留存率和收入增长。

在本文中，我们将会分析当前流行的移动游戏运营数据分析指标，并探讨它们的相关应用。

一、DAU（日活跃用户）DAU是指每日活跃用户的数量，是游戏运营数据分析中最常用的指标之一。

通过DAU，我们可以了解游戏的日活跃情况，通过对每日的DAU数据进行对比，可以得出游戏受欢迎的时间段和季节，为游戏的运营决策提供基础数据。

二、MAU（月活跃用户）MAU是指每月活跃用户的数量，与DAU类似，是衡量游戏受欢迎程度的重要指标。

与DAU不同的是，MAU可以更全面地了解整个月内的游戏用户活跃情况，通过对MAU数据的分析，我们可以更好地掌握用户的留存情况。

三、ARPU（每用户平均收入）ARPU是指每个用户的平均收入，是移动游戏收入情况的重要指标之一。

通过ARPU，我们可以了解不同游戏之间用户的消费情况，从而针对不同游戏类型和用户群体，优化游戏的运营策略。

四、ARPDAU（每日活跃用户平均收入）ARPDAU是指每日活跃用户的平均收入，是ARPU与DAU的结合指标，常被用于分析游戏的具体收入情况。

ARPDAU的分析可以指导运营人员积极推广付费活动，提高游戏收入。

五、LTV（用户生命周期价值）LTV是指用户生命周期价值，是指用户在游戏中的价值总和。

通过对LTV的分析，我们可以了解游戏每个用户对游戏收入的贡献情况，从而开展更具针对性的用户运营活动，提升用户留存率和游戏收入。

六、留存率留存率是指用户在游戏中持续参与活跃的比例，是衡量游戏用户留存状况的重要指标之一。

通过对不同游戏环节的留存情况进行分析，我们可以了解用户对游戏的喜好程度，对游戏内容进行不断优化，提高用户的游戏体验和留存率。

游戏运营数据分析引言概述：游戏运营数据分析是指通过对游戏中的各项数据进行采集、整理和分析，以便游戏运营者能够更好地了解玩家行为、优化游戏体验、提升盈利能力。

本文将从五个方面详细阐述游戏运营数据分析的重要性和方法。

一、用户行为分析1.1 玩家活跃度分析：通过统计玩家的登录次数、在线时长等数据，了解玩家对游戏的兴趣程度和参预度。

1.2 玩家流失率分析：分析玩家的流失率，找出导致玩家流失的原因，以便采取相应措施提高留存率。

1.3 玩家付费行为分析：研究玩家的付费行为模式，包括付费金额、付费频率等，以便优化游戏的付费策略。

二、游戏内容分析2.1 关卡难度分析：通过分析玩家在各个关卡中的通过率和失败率，调整游戏的难度，提升游戏的可玩性。

2.2 游戏道具使用分析：分析玩家对游戏道具的使用情况，了解哪些道具更受欢迎，以便进行相应的道具设计和推广。

2.3 游戏任务完成率分析：统计玩家完成游戏任务的情况，了解任务的难易程度，以便调整任务设计和奖励机制。

三、社交互动分析3.1 好友互动分析：分析玩家之间的好友互动情况，了解玩家对社交功能的需求，以便优化社交系统。

3.2 社交分享分析：统计玩家的社交分享行为，了解哪些内容更容易引起其他玩家的关注，以便优化游戏的社交推广策略。

3.3 社交活动参预分析：分析玩家参预社交活动的情况，了解活动的吸引力和参预度，以便设计更具吸引力的社交活动。

四、营销策略分析4.1 广告效果分析：通过分析不同广告渠道的点击率和转化率，了解广告的效果，以便优化广告投放策略。

4.2 促销活动分析：统计促销活动的参预度和转化率，了解活动的吸引力和效果，以便设计更具吸引力的促销策略。

4.3 用户反馈分析：分析玩家的反馈意见和建议，了解玩家对游戏的满意度和需求，以便改进游戏的营销策略。

五、盈利能力分析5.1 游戏收入分析：统计游戏的收入来源和收入比例，了解不同付费方式的盈利能力，以便优化游戏的收费策略。

5.2 用户付费习惯分析：分析玩家的付费习惯，了解玩家的付费偏好和消费能力，以便制定个性化的付费推荐策略。

日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。

一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况,用户导入障碍点检查。

日活跃用户：DAU；每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。

周/月活跃用户：WAU、MAU；截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模,产品粘性,以及产品生命周期性的数据趋势表现。

用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度,人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。

留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量；衡量用户对游戏黏性。

付费率:PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例；主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人；付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。

活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何.每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系.每付费用户平均收益:ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平,整体付费趋势,以及不同付费用户有何特征.平均生命周期：TV；统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。

生命周期价值：LTV；用户在生命周期内,为游戏贡献价值；主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现.用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。

投入产出比：ROI；投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。