数据分析:日活跃的分析使用核心用户规模

2021-09-10    分类: 网站建设

刚才所提到的核心用户规模,之所以使用日活跃用户来衡量,原因在于,以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性,以日作为统计长度,恰好符合用户游戏的最短的周期性循环。那么在日常的分析中,我们可以简单计算一个周期内,每日新登用户和活跃用户的关系比例,看一个长期趋势,一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。

那这里有人会问,怎么看待回流用户的作用呢实际上,回流用户对于日活跃用户的贡献比例是极低的,但是该部分的贡献却不能够忽略,因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后,会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言,该部分的贡献比例比较低。


说了这么多,那么老用户和回流用户的定义究竟是怎样的这里只给出参考的标准:回流用户:统计日登录游戏,但是之前7天未登录过游戏的历史用户(所谓历史用户就是非新登用户,历史上登录过游戏的用户)老活跃用户:如果粗略的计算,可以如下计算:


•日活跃用户数-日新登用户数-日回流用户当然如果要精确衡量老用户规模,可以给予老用户定义,例如:统计日登录游戏的用户,在此之前7日内再次登录过游戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况,即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户,可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。


下面我们通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DaU分析问题。首先我们要得到划定时间区段的DaU和DNU的曲线图,我们DaU和DNU的走势基本上是一致的,DNU对于DaU的影响还是比较大的,但是随着后期波动的减小,我们发现从106天到280天,两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的,但是这不足以说明问题,仔细观察,我们发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的,而这部分面积就是DaU中除去DNU的部分,即我们可以认定是老用户的部分,这个面积的缩小,意味着用户的流失加剧,活跃用户的控制不得当,此外,也可能是新用户在短期内留存率不高引起的,那就需要结合留存率来看问题了,这里不讨论。

可以很明显的看到,这个差值在逐渐走低,也就是说用户的活跃度是在下滑的,这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的,也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是,这个时期,需要紧急的拉动用户规模增长,因此,可以看到,随后进行了两次相应的拉动,其规模有所提升。

此外,我们还要看一下新用户所占的比例曲线,如上文所述,基本维持在40%的水平上,但是有一个值得关注的是,当处于一个相对的稳定期时,即使有大范围的推广和拉动新登增长,那么这个比值的变化也不会太剧烈,唯一剧烈的原因就在于,原本游戏的老活跃用户规模就在下滑,流失较多。


当然了,用户的流失、产品的粘性等等都可以通过对DaU不同角度的解析获得相应的信息,这点也是要和其他数据结合来分析的,比如次日留存率,用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据,找出来DaU中的虚假用户,例如1-3s用户非常多,那么在正常的网络和设计情况下,这种数据就可能是很多假用户造成的,也就是作弊行为。

再比如的情况,我们可以通过事件管理,区分推广和非推广时期的用户增长对DaU的影响,比如自然增长时期的新登用户对DaU的影响,判断DaU的质量,渠道的质量;或者推广时期的新登用户对DaU的影响情况分析。如果需要的也可以结合用户的登录习惯,比如登录次数,登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定,以此来保证DaU的质量。其实在DaU的背后,隐藏的问题和分析的要素很多,这个也是需要结合自己的业务需要来进行的,这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题,还要结合具体需求进行分析。不过话说回来,DaU的解析离不开细分数据和其他数据的支持,但是也是不一定一直细分进行数据的分析。

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