京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从数据分析讲起,如何提升游戏留存率_数据分析师考试
游戏的留存率达到多少算优秀?之前,Facebook平台流传出留存率“40–20–10”规则,也就是说,如果你想让游戏的DAU超过100万,那么新用户次日留存率应该大于40%,7天留存率和30天留存率分别大于20%和10%。
在手游业蓬勃发展的今天,这些数据指标有变化吗?友盟游戏统计分析数据显示,《暖暖环游世界》的次日留存曾一度高达到60% 。为什么别人的留存率都那么高?今天来浅谈下,对于已经定型的产品该怎么提升留存率。
一、玩家是在哪里流失的?
想要提高用户留存率,就要找出用户在哪个环节流失了,找出流失的原因,然后采取对应的改进措施。举个例子,新手引导环节就是用户流失严重的地方,来看新手玩家的转化路径:启动->注册->创建角色->新手教程->完成前三关。
启动到创建角色这三步往往流失的用户最多,怎么减免这一现象?首先,收集各环节的统计数据来追踪用户转化情况,分析每个环节可能出现的问题。譬如从启动到注册的转化率,注册到创建角色的比例。第二步,根据分析结果来优化后面的引导流程。
1. 新手引导
游戏好不好玩就看前5分钟,而新手引导的目的就是减少玩家挫败感,通过帮助玩家掌握游 戏玩法,从而提高留存率。来看一款消除类游戏的新手任务转化图(来自友盟游戏统计后台)。
图中可以看到游戏的前五步都非常的顺利,转化率都不低,由此可见,新手部分设计是比较成功的。
不过,新手任务设计只是第一步,后面还要对具体每个环节、场景的用户流失情况进行追踪、分析。
2. “埋点分析”
友盟游戏统计平台有个功能叫做自定义事件,行话叫做“埋点”。通过这个功能,不仅可以看到每个event(事件)的详细数量,你也可以通过事件转化率来观察哪个点是流失率最高的点,优化该点功能。
例如一家 CP 想知道游戏新手任务的转化率,则可以通过玩家跟踪了解这个情况。首先在新手任务的关键点里面进行埋点,埋下事件代码1、2、3,先把代码放进去,然后在后台设置漏斗模型,之后就可以看到行为跟踪数据了。
从上图可以看出,步骤二的数据明显偏低,则可以确定是第二步出现了问题,由此开发者就可以针对性的去修复步骤二这一环节。如果没有数据作为验证,不知道问题具体在哪里,很可能把新手任务全部推倒重做,那代价是很大的。
二、减免“用户流失”有哪些措施
首先,有针对性的优化游戏品质。譬如调整游戏的加载时间。在游戏初次启动的时候,加载时间长短是影响玩家的很重要因素。第一次加载过长极易造成流失,开发者可以通过”埋点“可以监控到加载过程的转化率。个人建议控制在10 秒内为好。
再提下画面风格。我一直认为画面的精细越来越重要,游戏设计师@张小勇 在知乎上也提过,”很多玩家打开游戏后一看画面不喜欢,直接退出就删。如果你发现后台数据有很多没怎么玩就流失的玩家,引导环节又没大问题,那么可以肯定这部分流失是因为画面导致的,没救。“
其次,做运营活动,能直接刺激玩家进行某些行为。春节假期将至,开发者可以趁机推出一些具有节日元素的活动。游道易产品经理主管刁正飞就提到,他们代理的休闲类手机游戏《天天过马路》即将发布新春版,新版融入送钱财神、鞭炮等喜庆元素。这类应景的活动要怎么告知老版本玩家?通过消息推送来定制两条内容,一条发给老玩家,引导老版本用户下载更新新版;另一条发给新版用户,提醒他们回到游戏中体验。有助于激活休眠或者已流失的用户。
还有一点,游戏后期的引导也很重要,很多游戏 3 日留存、 7 日留存数据都不错,但 30 日留存率却不行。原因有很多,玩法没有持续更新、版本迭代慢、自然满级或者是游戏做的不够深入等等。其实,开发者发新版本的时候可以集成友盟自动更新的 SDK,在后台上传最新的安装包、填写更新内容,旧版本的用户即可收到升级提示,是进行存量用户更新的有效手段。此外,还可以针对打开游戏频率不同的玩家,譬如 7天打开一次、14天、30天的玩家推送不同的消息,在他们变成流失用户之前把他们留住。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27