玩家分析


一、 功能简介

玩家分析,针对小游戏玩家活跃、留存、习惯等维度系统刻画玩家特征,熟悉并把握用户的产品使用习惯特征,对于有针对性的进行产品优化及运营策略制定具有重要意义。

二、功能详述

玩家活跃

什么是玩家活跃?

在玩家活跃分析,我们为小游戏提供不同维度的细分数据,通过日活、周活、月活等数据,让您更好观测小游戏的活跃设备,以便做更好的后续动作。 活跃玩家,是相对于“流失玩家”的一个概念,是指那些会时不时进行一次游戏,并未游戏带来一些价值的玩家。 流失玩家,是指那些曾经访问过小游戏的玩家,但由于对游戏渐渐失去兴趣后逐渐远离,进而彻底脱离小游戏的那批玩家。活跃用户用于衡量小游戏的运营现状,而流失用户则用于分析小游戏是否存在被淘汰的风险,以及小游戏是否有能力留住新用户。
玩家活跃的应用
(1)日活
日活是什么?
日活即日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。通常统计一日(统计日)之内,登录或使用了某个产品的用户数(去除重复登录的用户),这与流量统计工具里的访客(UV)概念相似。
(2)周活
周活是什么?
周活即周活跃用户数量,本周哪些设备使用了小游戏,周活跃设备量是多少
(3)月活
月活,即一个月内容活跃的用户,本月哪些设备使用了小游戏,月活跃设备量是多少

有了日活、周活、月活这些数据之后您可以根据这些数据,做不同的运营活动,更好地召回玩家。

玩家活跃场景
玩家A开始使用产品,发现可以满足他的全部需求,对产品爱不释手,基本每周都有d登录,并且登录时长均在2小时以上。玩家B下载并开始使用产品,用了几天后便不再使用,产品更新后,觉得新功能很棒再次开始使用,之后的使用频率大约为每半个月一次。玩家C在随意的注册了一下,用了几天产品,觉得一般,当产品有大量折扣或活动时,再次使用过一两次。一季度下来使用不到5次。玩家D在有拉新活动时,注册之后便放弃使用,整季度使用次数为0或1。

以上四种玩家,可以根据其活跃度划分为:活跃期玩家:(玩家A)玩家活跃路径:新增-活跃-忠诚对应措施:保证接触频率,但不做促销刺激沉默期玩家:(玩家B)玩家活跃路径:新增-不活跃-回流-活跃对应措施:保证接触频率,给予少量的营销折扣睡眠期玩家:(玩家C)玩家活跃路径:新增-不活跃-回流对应措施:控制有限接触,通过打折扣进行挽回流失期玩家:(玩家D)玩家活跃路径:新增-不活跃-流失对应措施:屏蔽接触,只有在“双十一”之类的大促时通知玩家

玩家留存

什么是玩家留存

留存是任何一个互联网产品衡量其健康度的高级指标。一段时间新增的用户或活跃的用户在1天后、两天后、三天后或是1周后、两周后等时间范围下依然活跃的用户有多少。

玩家留存应用场景

两个独立的推广团队分别为产品带来100万的新用户,光从数量上,我们没法衡量哪个团队的绩效更优。当分析两个团队带来的新增用户的留存时,用户质量的差异就非常明显了。 还可以衡量产品对新用户黏性随时间的变化: 比如,假设您发现产品在新版发布后,留存率出现了明显的变化,那么可能就是由于新版本中的某些特性导致的。

如何使用

通常,更高的留存率意味着用户频繁持续的使用,也意味着单个用户能够为产品带来更高的价值。这样,您就更有机会获得产品的成功(如更高的收入或更好的投资机会); 如果您发现产品的留存率不够理想,您也将得到改进提升它的机会(正所谓:「知不足,然后能自反也」)。 阿拉丁统计提供了两种留存分析类型:新增留存、活跃留存 新增留存:分析玩家在首次使用应用(如安装后第一次打开应用)之后的留存情况。 活跃留存:活跃留存与新增留存很相似,只不过不再以「首次」使用作为初始条件,而是只要玩家在某一天进行过游戏,就从这天开始计算他的留存。

留存的高级用法

细分用户群体:阿拉丁统计留存支持对某个细分用户群体进行留存分析。 洞察用户:与阿拉丁统计留存中的很多其他分析报表相同,留存分析的结果报表也支持对分析结果的用户进行深入的洞察。

玩家习惯

从游戏频率、游戏时长、游戏间隔三个维度对玩家的游戏习惯进行描述,让您更加了解您小游戏的玩家习惯,方便后续针对性地进行产品优化以及运营策略制订。

游戏频率:玩家在所选时段内游戏次数的占比情况

游戏时长:玩家在所选时段内的游戏的时长

游戏间隔:最近一次打开距离上一次打开的时间间隔

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