“網(wǎng)賺”，百度百科對它的定義是指網(wǎng)絡(luò)賺錢飒赃，一般是利用電腦科侈、服務器等設(shè)備通過Internet（因特網(wǎng)）從網(wǎng)絡(luò)上獲利的賺錢方式。在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)蔫慧，“網(wǎng)賺”可以用于新聞权薯，比如看新聞賺錢的模式盟蚣；用于金融，比如一些P2P模式阐枣；用于游戲奄抽，比如近期大火的“網(wǎng)賺游戲”。
在游戲市場上，網(wǎng)賺游戲是一類特殊的存在，一些人面對它持續(xù)霸榜的現(xiàn)象忍不住下水嘗試；一些人卻不認可“它屬于游戲”。所以，所謂網(wǎng)賺游戲吸引的更多并不是游戲玩家圆恤，而是下沉市場的“想賺錢”的人群。針對“網(wǎng)賺游戲”這個特殊品類羽历，雖然爭議很多淡喜，但火熱程度也讓人不能忽視。
既然“網(wǎng)賺”模式應用到了“游戲”中澎嚣，那我們還是可以從游戲數(shù)據(jù)分析的角度來做一番解讀瘟芝。
一款靠廣告變現(xiàn)的游戲上線后是否值得加大預算投放市場锌俱，測試期的數(shù)據(jù)很關(guān)鍵，用于指導產(chǎn)品經(jīng)理優(yōu)化用戶留存及變現(xiàn)場景設(shè)計造寝。待優(yōu)化ROI>1后吭练，進入用戶增長期线脚，只要控制好渠道用戶質(zhì)量和獲客成本叫榕，這款游戲的流量生意便成功了。
毫無疑問寓落，留存率是衡量產(chǎn)品質(zhì)量的最基礎(chǔ)最關(guān)鍵的指標之一伶选，畢竟用戶留存下來收入才有可能嘛尖昏。今天就來和大家分享一套我們基于網(wǎng)賺游戲的運營模式抽诉，總結(jié)出來的可復用的提升用戶留存率的方法。
「本文使用數(shù)數(shù)科技的數(shù)據(jù)分析平臺 ThinkingAnalytics（以下簡稱 TA 系統(tǒng)）河绽，部分數(shù)據(jù)為脫敏數(shù)據(jù)或 DEMO 數(shù)據(jù)，不具備真實運營參考價值」
場景 1 ：投放初期纹笼，如何優(yōu)化用戶流失前最后一個行為場景
此方法適用于游戲投放初期苟跪，需收集 7 天以上的用戶行為數(shù)據(jù)削咆，重點分析用戶退出游戲前最后一個行為場景，降低用戶流失率即達到了提升留存率的目的鳞陨。
游戲 A 背景說明：答題闖關(guān)+網(wǎng)賺游戲瞻惋，投放測試期 8 天，日新增 400+掏导。次留存處于 30%-35% 之間羽峰，3 留 15%-20% 梅屉，次留、3 留均不及格虐唠，需盡快提出優(yōu)化方案惰聂，否則有停投風險搓幌。以下是針對性進行優(yōu)化的分析過程：
▍第一步：快速找到用戶流失原因
快速定位用戶流失原因，是提升留存的必要條件反番。
游戲 A 流失用戶定義：根據(jù) 3 日未活躍用戶的召回推送點擊率和領(lǐng)取召回獎勵的比例低于 0.5%，因此定義 3 天內(nèi)未活躍的用戶為流失用戶篙贸。
首先爵川，通過【用戶分群】功能息楔，新建一個條件分群，將最后一次活躍時間是在 3 天前的用戶定義為“流失用戶人群”圃泡；
再使用【屬性分析】功能颇蜡，查看流失用戶群在流失前的最后一個事件行為主要集中在哪些事件辆亏；
由此缤弦，我們得出結(jié)論彻磁，即關(guān)卡難度、紅包金額和獲取體力場景的廣告是造成用戶流失的主要原因抢韭。
▍第二步：提出留存優(yōu)化策略對癥下藥
通過以上 2 步恍箭，我們快速定位到了用戶流失的原因扯夭，逐一解決即可提升留存鞍匾。以下是具體的優(yōu)化方案：
1. 更換流失率較高的關(guān)卡
針對關(guān)卡難度問題橡淑，使用 TA 系統(tǒng)的【屬性分析】功能確認流失用戶關(guān)卡分布，找到凸點后置森，安排運營更換流失占比較高的關(guān)卡題目。
2. 優(yōu)化紅包策略
針對紅包金額導致用戶流失的問題呛凶，通過分析留存超過 3 天的用戶第一天的紅包金額可以了解到漾稀，新增用戶首日獲得金額 > 8 元留存率超過 80%建瘫，因此需將紅包在關(guān)卡中前置啰脚，讓用戶更容易得到紅包從而建立提現(xiàn)信心。
3. 優(yōu)化體力卡點
針對體力場景流失原因晾咪，通過查詢玩家離開游戲時的體力分布谍倦，可看出體力值為 0泪勒、1、2叼旋、3夫植、4 的各用戶數(shù)如下圖油讯。結(jié)合體力恢復推送的點擊率在 8% 左右，我們可以得出結(jié)論：有 75% 的用戶在體力為 0 時選擇退出游戲沈跨，等待體力恢復后繼續(xù)游戲饿凛。
因此我們的優(yōu)化策略是：給新用戶體力大幅度提升涧窒，次日恢復正常。讓新用戶首日能更加深入的體驗游戲的樂趣蒙畴，達到上癮目的，提升第二日留存呜象。
通過 A/B 測試膳凝，我們發(fā)現(xiàn)，不僅留存提升恭陡，而且還變相增加了其他場景視頻廣告的請求數(shù)量蹬音，促進了 ARPU 的上升。
▍第三步：優(yōu)化效果驗證休玩，數(shù)據(jù)會說話
以上優(yōu)化策略上線后測試 3 天著淆，很快便驗證了數(shù)據(jù)分析的價值：新用戶留存提升了 10%，5 關(guān)拴疤、10 關(guān)通關(guān)率分別提升了 10% 和 5% ，人均日使用時長增加了 10 分鐘呐矾，用戶的活躍深度苔埋、留存意愿都達到了優(yōu)秀投放產(chǎn)品的數(shù)據(jù)指標。
場景 2 ：增長期蜒犯，如何找到產(chǎn)品的 Aha Moment
此方法適用于游戲增長期组橄，用戶量越多越有助于分析出游戲中激勵用戶留存下來的的關(guān)鍵行為，提煉出忠實用戶的共同行為特征罚随，從而引導更多用戶完成該行為來達到提升留存的目的玉工。
游戲 B 背景說明：消除+網(wǎng)賺游戲，用戶增長期淘菩，日新增 2000+遵班，合理控制成本下獲取更多用戶，注重用戶質(zhì)量潮改。
相信大家都聽過“Aha Moment”费奸，用《增長黑客》里面的定義，Aha Moment 實際上就是用戶接觸產(chǎn)品后的一些特定行為进陡，這些特定行為對于產(chǎn)品留存率有著決定性的影響，可以說是產(chǎn)品爆發(fā)的拐點微服。最典型的案例就是 Facebook把新注冊用戶在 10 天內(nèi)關(guān)注 7 個好友趾疚，作為 Facebook 的 Aha Moment缨历。原因是 Facebook 在對用戶行為進行分析后發(fā)現(xiàn)，好友數(shù)是影響用戶留存和活躍的關(guān)鍵指標糙麦。
每一款產(chǎn)品的 Aha Moment 都不同辛孵，如何使用數(shù)據(jù)分析快速找到你 Aha Moment 呢？
▍拆解新用戶進階路徑的關(guān)鍵行為赡磅，制作多個自定義留存報表
以游戲 B 為例魄缚，新用戶通過各渠道下載了 APP 之后的行為路徑見下圖：
根據(jù)以上行為路徑，拆解出影響用戶留存的關(guān)鍵行為焚廊，并新建多個完成不同行為的用戶留存報表冶匹。
1、完成 10 關(guān)用戶留存報表（游戲上癮對留存的影響）咆瘟；
2嚼隘、領(lǐng)取 3 個/ 5 個闖關(guān)紅包留存報表（紅包數(shù)量對留存的影響）；
3袒餐、完成簽到行為留存報表（簽到活動對留存的影響）飞蛹；
4、紅包挑戰(zhàn)成功1次以上的用戶留存報表（紅包挑戰(zhàn)玩法對留存的影響）灸眼；
5卧檐、領(lǐng)取分時段紅包留存報表（分時紅包對留存的影響）；
對比不同行為留存報表焰宣，找出與留存相關(guān)性最強的行為霉囚，可初步認定該行為是產(chǎn)品的 Aha Moment。
▍加強用戶行為引導宛徊，通過 A/B Test 驗證因果性
通過對比分析佛嬉，我們可以看出“參與紅包挑戰(zhàn)成功 1 次以上”的用戶留存報表，次留曲線 60%闸天，3 留40%暖呕，7 留20%，留存率遠高于平均留存率苞氮。因此我們需要圍繞著“如何提高用戶參與紅包挑戰(zhàn)的成功率”提出優(yōu)化留存策略：
1湾揽、首頁強化【紅包挑戰(zhàn)】入口
2、降低紅包挑戰(zhàn)題目難度
3笼吟、延長挑戰(zhàn)時長
4库物、進入游戲時贈送道具
上線2天后，對比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)新用戶挑戰(zhàn)人數(shù)占比提升 5%贷帮，挑戰(zhàn)成功率提升 20%戚揭，新用戶留存也上升了 3%，驗證了改優(yōu)化策略有效撵枢，接下來就可以面向全量用戶更新此策略民晒。
以上 2 種提升用戶留存率的分析方法精居，分別是根據(jù)當前用戶規(guī)模和數(shù)據(jù)量使用了 TA 系統(tǒng)的【用戶分群】【屬性分析】【事件分析】【分布分析】【自定義留存】等分析模型，通過降低用戶流失和提高用戶轉(zhuǎn)化行為的方法來提升留存潜必。
雖然本文是基于“網(wǎng)賺游戲”的運營總結(jié)出的提升用戶留存的方法論靴姿，對不同游戲產(chǎn)品來說需要構(gòu)建的數(shù)據(jù)指標也不太相同，但數(shù)據(jù)分析的思路都是可借鑒的磁滚。對于休閑佛吓、超休閑類的小游戲來說，別人在拼野蠻增長的時候垂攘，我們換個角度维雇，用體系化、精細化的運營模式來驅(qū)動增長搜贤，會有意想不到的驚喜谆沃。
