從數(shù)據(jù)分析看游戲粘性——正確理解DAU/MAU

文/TalkingData數(shù)據(jù)咨詢師 師勝柱

最近在與不少游戲開發(fā)者交流時發(fā)現(xiàn),不少游戲開發(fā)者特別看重游戲的DAU/MAU囚玫,認為這項指標直接說明游戲的質(zhì)量如何,如果這個指標的表現(xiàn)不好,就認為這款游戲做的不好缸沃。這種觀點是片面的,移動游戲的運營數(shù)據(jù)分析是一個比較復雜的工作冰蘑,每項指標都有其應有的作用和泌,并且各項指標、維度祠肥,需要綜合評估武氓。單憑一項指標,就下定論仇箱,并不可取县恕。這里,我們來簡單的分析一下剂桥,DAU/MAU究竟能為我們表達游戲運營中的哪些表現(xiàn)忠烛。

首先DAU/MAU這個指標最早主要用在社交類游戲以及網(wǎng)站上,用于評估用戶粘性权逗。隨著移動游戲數(shù)據(jù)化運營的不斷發(fā)展美尸,目前這一指標也逐漸開始使用在其他類游戲的用戶粘性評估上冤议。

在討論這一指標是否能夠比較有效的評估移動游戲用戶粘性之前,我們先來明確這一指標中的兩個關鍵因素:DAU和MAU师坎。參照《TalkingData移動游戲運營數(shù)據(jù)分析指標白皮書》中對這兩項指標的定義如下:

DAU: Daily Active Users日活躍用戶數(shù)恕酸,即每日登錄過游戲的用戶數(shù)

MAU: Monthly Active Users 月活躍用戶數(shù),即截止當日胯陋,最近一個月[含當日的30天]登錄過游戲的用戶數(shù)蕊温,一般按照自然月計算

DAU/MAU是以每日登陸游戲用戶為基準,展示月活躍用戶中登陸游戲的用戶百分比遏乔,是一種計算玩家參與度的方法义矛。但是,如果我們只有DAU和MAU的數(shù)據(jù)并不能計算玩家留存率盟萨。因此這一指標并不能直接反映游戲的用戶留存情況凉翻,但可以從用戶活躍的角度與用戶留存互為印證。另外鸯旁,由于游戲上線初期都會做各種形式的推廣以拉動用戶數(shù)量噪矛,因此有效的DAU應該取3個月左右之后,游戲運營平穩(wěn)后的數(shù)據(jù)铺罢,才能有效展現(xiàn)真實的游戲內(nèi)用戶活躍情況艇挨。

那么,如何使用DAU/MAU對我們的游戲年度進行考量呢韭赘?首先缩滨,我們來假設兩種極端的情況:

所有用戶只登陸一次即流失——這種情況下,MAU=DAU之和泉瞻,并且DNU(Daily New User)=DAU脉漏。在游戲已經(jīng)處于自然穩(wěn)定的情況下,每日的DAU近似相等袖牙,那么DAU/MAU≈1/30≈3.33333%侧巨。我們可以認為這是DAU/MAU的下限。

所有用戶天天活躍——這種情況下鞭达,MAU=DAU司忱,那么DAU/MAU=1。這就是DAU/MAU的上限畴蹭。

不難看出坦仍,DAU/MAU的上下限介于3.33%到100%之間,但顯然這兩種情況現(xiàn)實中基本不可能出現(xiàn)叨襟。就目前的實際情況來看繁扎,目前大多數(shù)移動游戲DAU/MAU在10%~30%之間。如果低于10%的話糊闽,游戲很可能已經(jīng)處于衰退期了梳玫;高于20%的則可以從一個側(cè)面反映出游戲的留存還不錯爹梁。以下是兩款粘度不錯的游戲的DAU/MAU趨勢圖:



目前來看,一些成功的Facebook游戲擁有百萬級的用戶群提澎,而其DAU/MAU通常介于10%~20%之間卫键。雖然也有一些游戲的DAU/MAU比值甚至超過了50%,但其用戶規(guī)模卻較為有限虱朵。這種游戲往往是受眾題材選擇比較單一卻擁有大批硬核玩家。

DAU/MAU確實能夠反映游戲的粘度如何钓账。但并不精確碴犬,需要輔助其他指標才能更完整全面的體現(xiàn)出游戲的用戶粘性。比如梆暮,一款新上線的游戲服协,在第一天有1000個玩家登陸,隨后在這1000人當中啦粹,每天只有固定的100個人活躍偿荷。這樣算下來DAU/MAU的值是0.1,顯示出玩家的參與度很低唠椭,但事實上這100個玩家的游戲參與度卻是100%跳纳。正是因為有日新登用戶(DNU)的存在,才會使得DAU/MAU是一項判斷玩家參與度的重要指標贪嫂。但也僅限于參與度寺庄。

所以正確理解DAU/MAU的意義是很重要的。DAU/MAU的值越高力崇,那么毫無疑問斗塘,游戲的粘性很強,表示有更多的玩家愿意參與到游戲中亮靴;反之如果DAU/MAU的值很低并不能直接說這款游戲就是失敗的馍盟。我們還需要結(jié)合活躍用戶數(shù)量、ACU茧吊、ARPU值贞岭、在線時長、付費轉(zhuǎn)化率等多個條件進行多維分析饱狂,才能得出結(jié)論曹步。

所以說DAU/MAU并不能直接作為評判游戲是否合格的標準,DAU/MAU實際上是一項反映玩家參與度的指標休讳,不可忽略讲婚,亦不可完全依賴

?著作權歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個濱河市俊柔,隨后出現(xiàn)的幾起案子筹麸,更是在濱河造成了極大的恐慌活合,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,968評論 6 482
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件物赶,死亡現(xiàn)場離奇詭異白指,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機酵紫,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,601評論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進店門告嘲,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人奖地,你說我怎么就攤上這事橄唬。” “怎么了参歹?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 153,220評論 0 344
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵仰楚,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我犬庇,道長僧界,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,416評論 1 279
  • 正文 為了忘掉前任臭挽,我火速辦了婚禮捂襟,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘埋哟。我一直安慰自己笆豁,他們只是感情好,可當我...
    茶點故事閱讀 64,425評論 5 374
  • 文/花漫 我一把揭開白布赤赊。 她就那樣靜靜地躺著闯狱,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪抛计。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上哄孤,一...
    開封第一講書人閱讀 49,144評論 1 285
  • 那天,我揣著相機與錄音吹截,去河邊找鬼瘦陈。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛波俄,可吹牛的內(nèi)容都是我干的晨逝。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 38,432評論 3 401
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼懦铺,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼捉貌!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起,我...
    開封第一講書人閱讀 37,088評論 0 261
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤趁窃,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎牧挣,沒想到半個月后,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體醒陆,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,586評論 1 300
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡瀑构,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 36,028評論 2 325
  • 正文 我和宋清朗相戀三年,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了刨摩。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片寺晌。...
    茶點故事閱讀 38,137評論 1 334
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡,死狀恐怖澡刹,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出折剃,到底是詐尸還是另有隱情,我是刑警寧澤像屋,帶...
    沈念sama閱讀 33,783評論 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站边篮,受9級特大地震影響己莺,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜戈轿,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 39,343評論 3 307
  • 文/蒙蒙 一凌受、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧思杯,春花似錦胜蛉、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,333評論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至暖璧,卻和暖如春案怯,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背澎办。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,559評論 1 262
  • 我被黑心中介騙來泰國打工嘲碱, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道東北人局蚀。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 45,595評論 2 355
  • 正文 我出身青樓麦锯,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親琅绅。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子扶欣,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 42,901評論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容