游戏运营必学数据分析（游戏运营新人必须清楚的基本数据指标）

先介绍下数据分析的基础常用术语

累积注册用户=AccRu（无意义的数据）

当日登录账号数=UV

活跃人数=【时间段】不重复登录的用户数

每个活跃用户的平均在线时间=【时间段】活跃用户在线时间总和/活跃用户总数

用户平均在线时长=TS

活跃率=登陆人次÷平均在线人数

付费率=付费用户/活跃用户*100%

活跃付费账户=APA

付费用户平均贡献收入（ARPU值）=【时间段】收入/付费用户数（通常以月做单位）

用户流失率=游戏当前活跃用户规模/历史注册总量*100%

同时在线人数=CCU

最高同时在线人数（PCU）=24小时内同时在线最高达到人数（意义不大的数据）

平均在线人数（ACU）=24小时每小时同时在线相加总和/24小时

1.用户相关数据

（1）用户分类

新增用户：平台新注册用户数；

活跃用户：登录游戏的用户数；

留存用户：注册后，当前继续登录的用户

（2）用户留存率

该日的N天后，还有登录游戏的用户比例。例如：6.4新增用户为83，这100中有23人在6.5这一天内登录游戏，6.4的1天后的留存率=23/83=27.7%。

2.付费相关数据

ARPU：用户平均收入

分为付费率和ARPU值（包括活跃、付费、新增）。

这些数据均在管理后台会直接统计显示，包括日报数据、游戏数据、渠道数据、留存分析、LTV统计等。LTV = 第N天到M天内充值总金额 / 第N天新增用户；只统计游戏内的注册和充值，且数据延迟一天计算。

所有的运营工作驱动都来源于数据，运营的每一步计划决策都应该有依据，通常数据分析可以有以下几点层面的作用

1.发现问题：通过观察数据的表现来判断各个环节数据结果与预期的数据模型差异来快速定位问题

2.制定策略：通过大量收集数据可以有效的搭建模型，总结规律和变化，有了数据结论就可以方便我们选择最佳的方案策略来进行调整

3.效果评估：数据结果能直观的量化结果，复盘的时候回顾数据会用的比较多

游戏运营新人必须清楚的基本数据指标

01、用户相关数据

1.用户的分类：

新增用户：同样主要看日/周/月新增用户数；

回流用户：曾经流失，现在回来玩的用户，通常有大约30天登录日期间隔；

留存用户：注册后，当前继续登录的用户；

活跃用户：DAU、WAU、MAU对应日、周、月活跃用户数；

通常情况下：活跃用户 =新增用户 + 回流用户 + 留存用户

小tips：新增用户按流量来源一般分为自然量、付费量和渠道量三类。自然量是指用户自发下载进入游戏的用户，实际上包含了接受营销推广后下载的用户，因为这类用户不好溯源，所以一般会统一归为自然量。付费量一般指的是投放效果广告的买量用户，渠道量则是各渠道分发带来的用户。三者之间其实是互相关联的。

2.用户的留存率：

次留：次日留存率 =（当天新增的用户中，在注册的第2天还登录的用户数）/ 第一天新增总用户数

三留：三日留存率 =（第一天新增的用户中，在注册的第3天还登录的用户数）/ 第一天新增总用户数

七留：七日留存率 =（第一天新增的用户中，在注册的第7天还有登录的用户数） / 第一天新增总用户数

这三项数据是渠道、发行和研发都比较重视的数据，而且通常还会看月留存等长线运营数据，但是概念是相同的，这几个留存数据都是产品上线初期非常重要的数据。

小tips：现在的游戏绝大多数都有7日登录礼包，在第七天会赠送相对有吸引力的奖励，目的就是为了提升7日留存，这些数据的好坏在安卓渠道给量这个环节上会起很大的影响作用。

举栗：根据留存分析问题

1.次留率很低，大部分玩家第二天不再上线。

可能的原因：新手阶段不友好；游戏开场、前期不够吸引人；游戏上手难度大；功能引导太繁琐；程序bug太多出现闪退、卡死、无法登陆等，导致用户当天就流失了。

2.次留率不低，但是第3-4天大量流失（3留很低）。

可能的原因：游戏内容单调重复,缺乏创意；游戏新手期还可以，但是成长期卡点比较多，游戏过于逼氪或挫败感太强；新手无对应保护，资源获取或成长速度太慢等。

上面这些只是简单举例，当然具体问题还是要具体深入地分析。

02、付费相关数据

最常用的游戏付费相关运营数据指标如下：

付费渗透率：付费玩家所占总玩家数量的比例

细分还可以分为新增用户付费渗透率、活跃用户付费渗透率，对应的也可以分为日、周、月付费渗透率。

ARPU：平均每用户收入

ARPU=总收入 / 活跃用户数量

这是对一款游戏的商业化进行考量的一个最重要的数据指标，根据需要可以分为DAU ARPU、WAU ARPU和MAU ARPU，分别对应日、周、月ARPU值。

ARPPU：平均每付费用户收入

ARPPU=总收入 / 付费用户数

同上，一般也可以分为日、周、月ARPPU。

以上三个数据理论上是越高越好，但通常很难有三个都高这么理想化的情况。我们运营人要学会通过分析这些数据，对游戏进行商业化设计和付费优化。