游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标

一.用户数量：

1.注册用户：

数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来的都不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。他根本没有明白用户质量的意义）

2.在线人数：

a.最高在线：某个时间能达到的最高在线。

b.活跃人数：此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间，没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”，“每周活跃用户”，“每月活跃用户”，“每季活跃用户”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。

c.每个活跃用户平均在线时间：如果没有本数据，活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值吗？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据

d.游戏平均在线人数：非常重要且有价值的参数，但仍然不是唯一的决定因素。

（1）.24小时内平均在线人数：数据采样时间越紧密，越精确。

（2）.不同的游戏，每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。

（3）.平均在线=（每24活跃人*小时）

（4）.活跃用户每天活跃5分钟，就必须60/5*24=288个活跃用户，才能达到1个平均在线人数。

二.ARPU值：

每个平均在线，每月贡献的人民币因为对于运营商来说，需要根据多少平均在线，来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。

1.产品毛收益：产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说，要想创收，要么增加用户的在线数量，要么增加每个人的消费数量。

2.时间点卡模式的ARPU固定值：每小时4毛*24小时*30天=288元/月（或其它点卡定价）一款百万在线的收费网游的大致输入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏，用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等）

3.增值模式的动态ARPU值：目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式，利用增值服务、收费道具等来盈利的模式，这种模式下，ARPU值的大小是关系到

是否生存的一个重要指标。推广一个收费用户在线，远比推广N个免费用户在线更加困难，而N个免费模式的ARPU值*N >收费模式的ARPU值时，自然免费模式要比收费模式要更加好。

4.时间+增值的ARPU值：

（1）有很多新人不明白，其实道具增值模式和收费模式并不矛盾，并非不可并存。不要呗宣传误导。

（2）如果你的游戏质量足够好，用户愿意为此付出时间点卡，你就能肯定他们不愿为增值服务或特殊道具付费吗？要注意，推出免费模式的公司，大多都是迫于用户数量的原因，不得已而为。

（3）有一些本来很有本事盈利的掺哦，往往因为免费模式反而导致死亡。

三 .推广力度：

1.推广成本：

（1）你大算花多少钱去宣传、推广你的产品

（2）除了资金，你还要考虑人力成本和时间成本

（3）每个平均在线用户的推广成本：要花多少钱，才能多增加一个平均在线人数

（4）大部分情况下，一个平均在线人数的ARPU值是低于一个平均在线的推广成本的。如果你能找到某种广告或者推广方式，可以很链接的增加平均在线人数，

这个费用低于用户的ARPU值，那么别犹豫，赶紧推广吧（要知道自从网易开始，最廉价的推广方式，莫过于游戏推广员了，网络直销模式，玩家之间互相推销，只需要开发一套2万块的推广提成平台而已，然后就是如何组织玩家促销，扩大他们的影响力），但是任何一个推广模式，都随着时间，增加目标用户的免疫力，减少推广效果。

2.推广效果：

（1）作为一个市场人员，最重要的是要只能怪我每种营销方式的效果数据。有多少人能看到你的广告，其中有多少目标用户能看到你的广告，能引起多少目标用户记住，能让多少目标用户感兴趣，能让多少用户以后会尝试，能让读书哦好用户段时间内马上尝试。剩下的就是产品本身和客户服务的事情了。

对于一个市场人员来说，撒谎不是缺点，无法让更多用户来尝试你的产品，才是失败的。

（1）注意以上的部分数据，如果你做些技术处理的话，可以通过你的后台很清晰获取，不要轻易相信广告商的瞎吹，你自己所掌握的数据才是最真实不会欺骗你的。

（2）如果你能更加精确的掌握各种营销方式的效果数据，相信你不会随便的乱花投资人的钱，拍着脑瓜挤出一个idea就上一些性价比不合适的广告了。

3.市场潜力分机：

如果你现在要运营一款网络游戏，那么你一定要知道分级:

（1）你可以直接推广到的哪些人？手把手，或者通过你的个人媒体（言传身教）（2）你能在你所拥有的预算内控制哪些媒体，做哪些事情，要知道媒体是专业的宣传平台，这些宣传面，有多少用户会因为怎样的宣传内同而尝试你的项目。（3）你还有哪些资源，哪些朋友支持你，帮助你，他们在你所拥有的预算内，能帮你打开哪些市场。

（4）人才，你能否找到一些比你更优秀的人才、专家、或者有天赋的人，帮助你的宣传、推广扩大市场

（5）用户群分级a)非常关注你的产品的网络游戏用户，他们最可能成为你的用户；b)你可以宣传推广到，并引起他们注意的网络游戏用户；c)一些到处寻找新游戏的网络游戏用户d)同类网络游戏的用户e)异类网络游戏的用户f)PC家庭游戏用户g)PC游戏用户h)PC用户i)所有人当然以上的分机不一定准确，不一定适合你，但是对你来说，很可能每一级需要投入的成本不一样，如果你没有史玉柱的两个亿，就不要一开始把用户定义为所有人，而去打全国品牌广告。否则会发现你的投入成本一定收不回来。

4.目标市场的定义：

（1）每个人都想自己的产品占领最大最多的市场，但是由于各方面条件有限，必须按照上面所说的对市场分级，分析出，目前阶段，自己所有覆盖的目标市场。（2）这里要引进近两年很火的红海和蓝海的概念。如果你现在做pc网游，除非你的游戏产品定位是给老人玩的，给目前都不玩pc网游的人玩的，否则你就要面临红海的竞争，你就必须浴血奋战的去抢夺现有pc网游产品的用户。要知

道拓展蓝海对小公司来说是非常困难的。不过现在的网络游戏，却是一片几个亿的蓝海，只有区区几百万的红海市场。

（3）准确定位市场、细分市场目的是降低市场推广成本，增加推广有效程度。如果有足够的推广成本，你自然可以多做泛媒体，扩大增加知名度，宣传面。当然，这里涉及到市场营销策略。

四.流失率：

一个很容易被遗忘，却异常重要，决定着游戏生死的重要数据。市场推广同事好不容易拉来的玩家，在这里要看留步留得住。

1.初期流失率：尝试用户转变为成熟活跃用户，所需耗费的时间

2.自然流失率：

成熟活跃用户的自然流失率。产品的好坏，内涵的丰富，最大程度的决定着自然流失率的高低。

1.产品本身有很多问题，将会带来非常高的自然流失率，这是大家都能想到的。产品的画面、操作、各方面细节都是关系到产品品质的直接开发因素。

2.很多游戏人都分析《梦幻西游》这款从技术层面完全没有优势的产品为何黏着度那么高，流失率那么低。游戏内涵是最重要的因素，这关系到这个游戏的生命周期。

3.网游开发者，不要冲着一个简单的新概念，做游戏，不是做噱头，做一款有内涵的好游戏，充分利用你的技术团队实现效果，而不是盲目专门搞效果搞噱头，

让你的用户一直乐意留在游戏里面，这个恐怕不一定是在游戏初期就能全面设计好的。有一句话很经典“好的游戏不是做出来的，而是改出来的”。

4.客户服务：

很重要的一个作用就是减少流失率。一个没有客户服务的游戏，将不可避免的扩大流失率，而流失率一大，神仙也没得救。华义公司的结构是：4个市场经理，12个技术维护，56个客户服务+专职gm.盛大的*一笔收入用来建立客户服务中心等等。为了什么？从人性化角度上是为了服务用户，从商业数据的角度，就一个目的，降低流失率。

5.线上活动：

通过活动的投入临时性增加拉高在线人数，减缓或者阻止段时间内的玩家流失。（可能是开发新任务，可能是策划活动，可能是客服执行活动等）

五.用户自然增长率：

滚雪球效应如果【增加一个平均在线的成本】<【这个用户的ARPU值】*【平均每个用户的生命周期】并且【不断持续增加用户】+【新推广进入的玩家人数】，【产品的流失率】就可以进入正滚雪球效应了。你的用户和收入会不断增加，但是大多数产品和项目，一旦停止大规模大成本的推广投入，流失率都是远大于增长率的。一旦流失率大于增长率，那么雪球将越滚越小，这就是很多项目在初期炒作之后，很快用户数量就陆续流失，最后不得不倒闭的原因。

六.更多细节数据：

要做好游戏不仅仅只看上面哪些结果型的数据，更多的对于开发策划来说，要看过程走向型数据。

1.在推广过程中，哪个环节流失的用户最多？

2.你的玩家喜欢、讨厌哪些系统？你的玩家喜欢哪些系统，讨厌哪些系统，当然无论喜爱还是讨厌，都比不过一种态度失败——漠不关心，玩家对你精心策划的东西漠不关心，这将是最失败的策划者。

3.哪些收费道具是玩家真正能够接受的？那些收费是玩家能够接受的，尽管有些收费内容，玩家可能永远会骂，但是每天有大量用户在缴费，而有些收费看起来没有人骂，但是实际上根本没有用户去使用，这些都需要通过实际运营数据去分析。

4.哪些数据现实玩家在违规？有些数据可以很清楚的告诉你，用户在刷钱、、利用漏洞、在用外挂、修改封包等。如果有很好的自动化数据分析技术，几乎可以发现98%的玩家。注意只是发现，能否解决还取决与高层的重视态度以及技术人员的能力和速度

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行

2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数

游戏运营数据分析

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！

活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。 每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右） 新进入用户数量：（单日登录的新用户数量） 当日登录用户数量： 每日登录/在线： －－－－－－－－－盈利状况描述 每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图） 每日消耗金额： 每日消费用户数量： 每日充值金额： 每日充值用户数量： 每日充值途径： －－－－－－－－－产品受关注程度描述 官网首页访问量：

如何写好一款产品的运营数据分析报告

如何写好一款产品的运营数据分析报告 戏运营期间，我们可以在后台看到一堆游戏相关数据，对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营数据分析、运营数据总体分析四块内容。 一、 确定分析目标 分析目标主要包括以下三个方面： 分析目的。 分析范围。 分析时间。 如下图所示，分析目标除了主要包括三个方面外，还有备注一栏，这里备注的是计算周期问题。强调一点，我们做运营数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较，因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。 二、 分析综述 分析综述主要包括两方面的内容

1上周/本周充值数据对比 充值总额 充值人数 服务器数 服务器平均充值 服务器平均充值人数 针对上述内容进行差额对比以及增减率对比，如游戏有特殊要求，可以适当增加其它数据内容。 2上周/本周更新内容对比 主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。 三、 一周运营数据分析 1本周收入概况 日均充值金额，环比上周日均充值金额 用户ARPU值，环比上周ARPU值 简述与上周或之前的充值情况的比较，如上升还是下降、影响充值的较大的因素。 2新用户概况

新用户就是新进游戏的玩家，这里主要介绍这些新玩家的动态数据，一般以两个月为总时长进行陈列比较，具体周期数据仍以周为单位。 新用户数据主要包括：安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等，可根据游戏实际情况进行添加。 3活跃用户概况 活跃用户概况主要包括三部分内容： 日均在线人数，环比上周实时在线人数，提升/下降百分比 日均付费用户登陆人数，环比上周付费登陆数，提升/下降百分比 日均活跃玩家数，环比日均活跃玩家数，提升/下降百分比

游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标 一.用户数量： 1.注册用户： 数据价值不高因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传我们的游戏拥有了多少多少用户，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来的都不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。他根本没有明白用户质量的意义） 2.在线人数： a.最高在线：某个时间能达到的最高在线。 b.活跃人数：此数据也最具欺骗性。如果一个活跃人数不带上时间，没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”，“每周活跃用户”，“每月活跃用户”，“每季活跃用户”等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 c.每个活跃用户平均在线时间：如果没有本数据，活跃人数是没有意义的。如果每个用户上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值吗？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据 d.游戏平均在线人数：非常重要且有价值的参数，但仍然不是唯一的决定因素。

（1）.24小时内平均在线人数：数据采样时间越紧密，越精确。 （2）.不同的游戏，每个平均在线时间是由不同数量的用户造就的。 （3）.平均在线=（每24活跃人*小时） （4）.活跃用户每天活跃5分钟，就必须60/5*24=288个活跃用户，才能达到1个平均在线人数。 二.ARPU值： 每个平均在线，每月贡献的人民币因为对于运营商来说，需要根据多少平均在线，来确定服务器、带宽、客户服务、需要多少推广成本才能累计这些平均在线等运营成本。 1.产品毛收益：产品毛收益=平均在线*ARPU值也就是说，要想创收，要么增加用户的在线数量，要么增加每个人的消费数量。 2.时间点卡模式的ARPU固定值：每小时4毛*24小时*30天=288元/月（或其它点卡定价）一款百万在线的收费网游的大致输入，就是1000000*288，每月2.88亿的毛收入（当然其中还有很多小数字，例如免费试用期的用户比例导致真实值减少、各种因素导致的免费游戏，用户比例导致真实收入减少、用户购买点卡很多人没用完导致真实收入增多，渠道压了货但是最后却没有退的导致收入增多等） 3.增值模式的动态ARPU值：目前由于绝大多数网络游戏都在学习免费模式，利用增值服务、收费道具等来盈利的模式，这种模式下，ARPU值的大小是关系到

移动游戏运营必备的数据分析指标

移动游戏运营必备的数据分析指标 用户获取(Acquisition) AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点： 1) 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索 2) 把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功 移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程： Acquisition用户获取(投入) Activation & Retention用户活跃及留存 Revenue用户转化(产出) 1．用户获取-Acquisition关键指标 这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel)，以各种方式获取目标用户。这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加优化合理的确定投入策略，最小化用户获取成本(CAC) 关键数据: 1. 用户数量(以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布)： 点击用户数(Click) 安装用户数(Install)

注册用户数(Sign-Up) 在线用户数(Login): 最高在线(PCU) 平均在线(ACU) 日活跃(DAU) 周活跃(WAU) 月活跃(MAU) 有效用户数：不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户) 2.渠道转化率：点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道) 3．自然增长用户Organic Users：非推广手段获得的用户，如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高，或者说明产品已经进入成熟稳定期，或者说明营销推广需要加强了。 推广获得用户Marketing Users：推广渠道获得的用户，含有渠道标签，用于宏观的评价渠道推广效果。 4．虚假用户数(One Session/Day User)：顾名思义，一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯，判断渠道获取的用户是否有效，从而评价渠道推广质量 5．渠道增长率：评价渠道长期运转健康度 6．渠道份额：渠道对比 7．最后说说CAC(Consumer Acquisition Cost)

游戏数据分析维度、方法

游戏数据分析维度、方法 1通过网上，收集关于游戏数据分析方面的资料。对各资料进行整理，并提出对游戏行业有价值的专题分析内容。欢迎拍砖！ 2数据分析的维度、方法 2.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 2.1.1常规数据分析维度 2.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 2.1.1.1.1用户数量 注册用户 在线人数（最高在线人数；日、周、月活跃人数；活跃用户平均在线时间、平均在线人数） 2.1.1.1.2 ARPU 每个（平均在线人数、付费用户、活跃用户）每月贡献人民币

运营成本（服务器、带宽、客户服务、推广成本） 产品毛收益 时间卡模式的固定ARPU 增值模式的动态ARPU 时间卡+增值模式的动态ARPU 付费率 2.1.1.1.3 推广力度 推广成本（宣传成本、人力成本、时间成本） 推广效果（各个路径的转化率：看广告人数—目标用户看广告人数—目标用户记住人数—目标用户感兴趣人数—目标用户尝试人数） 2.1.1.1.4 流失率 前期流失率 自然流失率 游戏流失率重要节点分布（初始化页、选线+创建角色、1级、5级、6级、7级、累计） 一般流失率（日、周、月） 2.1.1.1.5 用户自然增长率

2.1.1.1.6病毒性 发送邀请人数、发送率 接受邀请人数、比例接受率 K-Factor=感染率*转化率 2.1.1.2微观方面 对微观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（道具销量异常等），并指导开发团队修正游戏版本，为新版本和新功能提供决策依据。 2.1.1.2.1 MMORPG游戏: 职业等级分布 任务统计（每个任务参加、完成和取消次数或人数） 经济系统统计 { 总剩余金钱、背包存放金钱总量、仓库存放金钱总量、邮件存放金钱总量经济产出：任务产出金钱、玩家卖给NPC物品获得金钱、打工获得金钱 经济消耗：（任务消耗、NPC购买消耗、道具合成消耗、道具加工消耗、道具打孔消耗、道具镶嵌消耗、装备升级消耗、装备炼化消耗、兑换家族声望消耗、家族升级消耗、修理装备消耗） }

手游运营基本指标定义

日新增用户数：DNU;每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。 一次会话用户：DOSU;新登用户中只有一次会话的用户，主要衡量渠道推广质量如何，产品初始转化情况，用户导入障碍点检查。 日活跃用户：DAU;每日登陆过游戏的用户数，主要衡量核心用户规模，用户整体趋势随产品周期阶段变化，细分可概括新用户转化、老用户活跃与流失情况。 周/月活跃用户：WAU、MAU;截止统计日，周/月登陆游戏用户数，主要衡量周期用户规模，产品粘性，以及产品生命周期性的数据趋势表现。 用户活跃度：DAU/MAU;主要衡量用户粘度，通过公式计算用户游戏参与度，人气发展趋势，以及用户活跃天数统计。 留存：次日、三日、七日、双周、月留存;表现不同时期，用户对游戏的适应性，评估渠道用户质量;衡量用户对游戏黏性。 付费率：PUR，统计时间内，付费用户占活跃用户比例;主要衡量产品付费引导是否合理，付费点是否吸引人;付费活动是否引导用户付费倾向，付费转化是否达到预期。 活跃付费用户数：APA;统计时间内，成功付费用户数，主要衡量产品付费用户规模，付费用户构成，付费体系稳定性如何。 每活跃用户平均收益：ARPU;统计时间内，活跃用户对游戏产生的人均收入，主要衡量不同渠道的用户质量，游戏收益，以及活跃用户与人均贡献关系。 每付费用户平均收益：ARPPU;统计时间内，付费用户对游戏产生的平均收入，主要衡量游戏付费用户的付费水平，整体付费趋势，以及不同付费用户有何特征。 平均生命周期：TV;统计周期内，用户平均游戏会话时长，主要衡量产品粘性，用户活跃度情况。 生命周期价值：LTV;用户在生命周期内，为游戏贡献价值;主要衡量用户群与渠道的利润贡献，用户在游戏中的价值表现。 用户获取成本：CAC;用户获取成本，主要衡量获取有效用户的成本，便于渠道选择，市场投放。 投入产出比：ROI;投入与产出关系对比，主要衡量产品推广盈利/亏损状态，筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力，实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，拿捏投入力度，结合其他数据(新增、流失、留存、付费等)调整游戏，进行流量转化与梳理。

常见的18种游戏运营活动优缺点 10月24日

常见的18种游戏运营活动优缺点 平台游戏要成功，运营活动必不可少，各种运营的活动到底有怎样的规律？以下总结常见的18种游戏运营活动的优缺点。其实再多的方法论都需要与实践结合，以下所述，所有的活动类型都有利弊，选择一个最适合你的，才是最好的。 一、征集式活动 优点： 1,易在玩家之剑形成讨论点和话题，可在网站和论坛一定时间内聚集人气 2,玩家的截图和征文可作为软文素材，可提供一定的宣传点 3,讷讷感了解玩家的游戏建议和想法，可作为游戏运营和修改的参考缺点： 需要专门人员对征集的信息进行分类整理，审核周期较长 二、注册式活动 优点： 1,短时间内吸引大量玩家注册帐号，利于游戏人数提升 2,可为市场提供宣传点，增加媒体曝光量 缺点： 实体奖比虚拟奖对新玩家更具有吸引力，但也容易造成活动结束后人气和在线人数的急剧滑落，还容易造成大量小号生成对数据模型产生偏移。 三、评选式活动 优点: 1,利于拉票，曾近玩家间互动，通过玩家和好友间拉票行为，引入潜在用户并能宣传游戏 2,利于美女、帅哥、最强等词眼做噱头，吸引媒体注意，提升关注度 3,通过参赛人员的八卦新闻来延长曝光周期，配合软文达到炒作效果缺点： 投入成本较高，在活动期需要不断制造花边新闻来维持热点 四、充值式活动 优点： 1，能在短期内促使付费玩家充值大量现金，提升营业收入 2，吸引潜在的未付费用户进行付费，提升付费率

3，能促使付费用户在之后较长的期间内驻留不易于流失 缺点： 促销会减少部分收益，同时出现较多的高级道具会间接影响游戏平衡，加剧了付费用户和非付费用户之间的差距。应当注意首次促销给予的奖励数量，避免恶性循环造成盲目送礼。 五、抽奖式活动 优点： 1，以极品道具或者实体奖为诱饵，利用玩家赌博心理，获取高额收入 2，准入门槛低，通过页面抽奖形式让更多的用户浏览官网，利于游戏推广 缺点： 1，活动页面涉及小游戏需要进行开发和测试，策划周期长 2，对于抽奖类的活动玩家会认为有内定中奖嫌疑，公开公平公正是玩家所关心的重点 3，政府监管下对赌博性质的处罚 六、其他式活动 优点： 此类活动基本属于穷吆喝，获奖门槛很高，主要为的是媒体曝光度 缺点: 需要进行量度限制以及活动详细条款的指定，避免产生活动漏洞。 七、比赛式活动 特点： 能激发潜在消费大户的热情，增加此类玩家的付费额并提升游戏兴趣度 缺点： 参与面过窄，普通玩家通常认为此类活动是专门针对特定玩家打造 八、帮派式活动 特点： 利用团队凝聚力为启动要点，人为设置玩家之间纷争，让玩家体验团队对抗乐趣同时增加游戏道具消耗，侧面提高收入 缺点： 程序支持的内置公会对抗活动受网络等因素影响较大 九、冲级式活动 特点：

中国网络游戏行业市场分析调研报告

一、中国网络游戏行业概况 我国网游经过10年的发展，已经实现大跨步的发展。今年我国网游对外出口达4亿美元。截止2012上半年中国游戏市场(包括PC网络游戏市场、移动网络游戏市场、PC单机游戏市场等)达248.4亿，比2011上半年增长了18.5%。 图1 中国游戏市场实际销售收入及增长率 2011年中国网游用户的增长率10%相比2010年有非常大的下滑。并且从2011年开始，中国网游活跃用户增速整体放缓，市场将进入调整期。2013年中国网游用户规模明显放缓，从2012年的59.5%降至54.7%，网游用户规模为3.38亿，增长数量为234万。 图2 中国网游用户数及年增长率 二、细分市场情况 网游市场按服务的终端不同亦可分为：手游、页游、端游、单机游戏。 1、手游市场高速发展 2013年被称为手游元年，在这一年中，中国移动游戏无论是用户，市场占有率还是市场规模方面都呈现高速增长态势。【最新资料，

WORD 文档，可编辑修改】 图3 移动游戏用户规模

图4 移动游戏市场占有率 图5 移动游戏市场实际销售收入 2013年，中国移动游戏用户规模从8000万上升到3.1亿，增长248.5%，不可谓不多，主要原因还是得力于智能手机的普及，以及移动网速的提升，致使手游用户快速增长；于此同时，整个移动游戏市场实际销售收入达112.4亿元人民币，同比上升246.9%；移动游戏市场占有率为13.5%，同比上升8.1个百分点。总体来看自2008年起，移动游戏市场的这三项数据均获得空前高速的增长，2013年表现的尤为突出。 2 、

页游增长明显放缓 2013年中国网页游戏市场实际收入约127.7亿元，同比增长57.4。相比于2010年的198.9%的爆发式增长，2011年到2013年页游市场的收入增长速度正逐步放缓，但稳重有升。 图6网页游戏用户规模 图7 网页游戏市场占有率 图8 网页游戏市场实际销售收入 2013年中国页游用户数约为3.3亿人，同比增长21.2%，较2012年有所减缓；市场占有率达到15.4%，仅保持同比1.9%的小幅增长。实际销售收入达127.7亿元，同比增长57.4%。 3、端游市场占有率下降，销售收入依然可观 2013年，端游市场实际收入536.6亿元，市场占有率达到64.5%，同比下降10.4%，其中国内自研端游市场手机收入约为476.6亿元人民币，同比

手游运营,怎么做一份数据日报

手游运营，怎么做一份数据日报? 文/小白学分析 很多人反映刚刚接手数据分析工作，不知道怎么来做一份数据日报，不知道取哪些数据，关注哪些重点指标，事实上对于新手而言最好的办法就是去参考前辈和看看行业一些日报的形式，但是核心在于你的产品是页游，还是app，还是手游，还是网站，还是开放平台，还是端游，或者是一款互联网应用，产品定位和属性决定了数据分析日报的形式和内容。 今天要说的这些指标和内容，基本可以保证基本的日报数据需求，换句话这是要关注的一些方面，剩下的要根据你的产品来了，不全或者纰漏错误还请各位批评指正。 在开始之前还要明确一点，仔细想清楚你的报告服务于谁，给谁看，怎么做怎么展现，都需要你自己来衡量，下面的一切都是一个基本的思路和例子，曾经看过一个面试题，在这里与各位分享一下，看看大家的答案是什么。如果你是京东商城的DMA，现在要你给刘强东提供三个数据分析指标，你会选择哪几个？ 第一部分 日报摘要信息 基础运营数据 基础运营数据部分首先要把重点摘要写出来，所谓摘要就是重点的数据指标的情况写出来，实际上大家要明白这些数据都是起到了解和预警的作用，其涉及的指标有： 1）人气数据 DAU（每日活跃帐号数：每日登录过游戏的玩家） 新增用户（每日注册的玩家） 新增有效用户（每日注册的玩家并保证登录过游戏的玩家）：建立时间序列的数据源，分宣传期与非宣传期数据，可结合ACU，PCU等数据，观察游戏对用户的黏

PCU（峰值）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围ACU（平均同时在线人数）：建立时间序列的数据源，观察并得出属于自己游戏的波动范围 平均在线时长 平均游戏时长 客户端下载量 官网&论坛PV，独立IP，UV，论坛的浏览次数，发帖量 2）收益数据 每日充值金额 每日充值人数（日充值APA）：建立时间序列的数据源，对比业内平均水准，测试游戏消费引导能力 每日ARPU（可以理解平均充值金额）：建立时间序列的数据源，测试游戏消费点挖掘能力 每日新增充值帐号： 每日购买金额 每日购买人数（日购买APA） 每日ARPU（可以理解平均消费金额） 3）流失率信息 流失率作为单独的一块要重点的进行描述，流失率的变动意味着产品在发生变化，主要要从以下几个流失率指标进行每日预警监控： 日流失帐号：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 日流失率：统计日内有登录但统计日后7天都未登录的账号数 / 统计日的活跃帐号数 日流失充值帐号数：统计日前30天有充值行为，但统计日内无登录，且无充值行

游戏运营数据分析

游戏运营数据分析-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN

任何一款游戏运营，都是以UED、数据分析为导向，如何开发、运营好一款成功的全球社交游戏，是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话，是一个简单明快的操作方式，但社交游戏的数据如何分类海内外关注点有何区别相信作为每个社交游戏产品经理是非常关心的话题，那么我们就从基础知识入手，逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节，抛弃冗长复杂的多类数据，为自己的成功打下扎实的基础。 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU 【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间小时至2小时、活跃天数累积天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间小时以下、不为其累积活跃天数。

移动游戏运营数据分析指标白皮书

数据分析指标白皮书 作者：TalkingData TalkingData本次推出的《数据分析指标白皮书》，旨在规范行业数据指标定义。所有数据指标的定义按照国际规范重新梳理，并对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整，使之更适合移动游戏这一新领域。统一的数据分析指标，有助于运营人员理解、分析用户行为，改进产品，制定运营策略，让数据化运营更有效率。 一、用户获取（Acquistion） 日新登用户数（Daily New Users，DNU）：每日注册并登录游戏的用户数。 解决问题： *渠道贡献的新用户份额情况； *宏观走势，是否需要进行投放； *是否存在渠道作弊行为。 备注： *周新登用户数为本周7天日新登用户数累计之和； *月新登用户数计算同上； *根据需要，可细分为自然增长用户（非推广期）和推广用户（推广期）。 日一次会话用户数（Daily One Session Users，DOSU）：一次会话用户，即新登用户中只有一次会话，且会话时长低于规定阈值。

*推广渠道是否有刷量作弊行为； *渠道推广质量是否合格； *用户导入是否存在障碍点，如：网络状况、加载时间等。 备注： *周一次会话用户数为本周7天日一次会话用户数累计之和； *月一次会话用户数计算同上； *游戏引导设计分析点之一； *DOSU有助于评估新登用户质量，进一步分析则需要定义活跃用户的月一次会话用户数。用户获取成本（Customer Acquisition Cost，CAC）=推广成本/有效新登用户 解决问题： *获取有效新登用户的成本是多少； *如何选择正确的渠道优化投放； *渠道推广成本是多少。 备注： *CAC计算要根据渠道来进行细分。 二、用户活跃（Activation） 日活跃用户数（Daily Active Users，DAU）：每日登录过游戏的用户数

游戏数据分析留存率分析

【编者注】留存率指：统计时间区间内，新登用户在随后不同时期的登录使用情况，留存通常统计次日留存率、3日留存率、7日留存率以及月留存率。 ?留存率一定意义上代表了新登用户对游戏的满意度； ?关注留存率的同时需要关注用户流失节点； ?留存率的统计和计算也可以按照自然周和自然月进行分析，例如上周新登用户在随后的几周的留存情况分析； ?次日留存率代表了游戏满意度，主要反映游戏初期新手对于游戏引导和玩法的适应性。 最近在做留存分析时，遇到了不少的情况，也经常会有人问我，为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话，那对你价值还是蛮有限的，今天就和大家说说一个case，这是不久前解决掉的问题，相信会帮助不少人。OK，这也将作为留存率分析的第一篇文章，后续在和各位分享。 事件描述 统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%，但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。

但是通过查看安装量，用户注册量，发现安装量没有明显的波动，但是用户的注册量骤然增加。下图是系统统计的截图 我们再看一下用户注册量 原因分析

由以上的数据表现来看，初步断定是两种情况： 新开服务器 老玩家刷号 针对第一种情况，我做了以下注册和安装的趋势图 由游戏官网得到了游戏开服的时间表 图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放，刺激了游戏用户增长外，其他的红圆圈(除了1月16日)均是在周末开新服刺激新用户增长的，工作日所开的新服并没有出现波峰，比如1月3日，1月7日，1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服，根据刚才的经验，1月18日不会出现较大的波峰，但是从1月18日~20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开服务器造成的影响。 那么也就是剩下了第二种情况，即老玩家存在刷号的可能性。那接下来，我们需要做两方面的工作：

游戏运营数据基本常识

游戏运营数据基本常识 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=24小时每小时同时在线相加总和÷24小时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU【有称ACCU】 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU 当日登录账号数=UV 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU【有称PCCU】 同时在线人数=CCU 付费人数一般是在线人数2～4倍。 活跃用户（玩家）：是指通过你的推广代码注册，不属于小号或作弊情况、正常进行游戏 一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户。 您推广的两个用户目前还没有通过至少1个月的审查时间，您可以在您的推广纪录中查看 您推广用户的注册时间。且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才能称为活跃玩家！ 活跃付费账户=APA。 每个活跃付费用户平均贡献收入=ARPU。 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天。 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数。 每日： －－－－－－－－－用户数量描述 在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右） 新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）

手游运营的指标

手机游戏运营主要的指标是什么 数据采集越细，手段越丰富，所获得的数据也就更加详实，虽然手机游戏没有网游那么复杂，但也需要数据化运营，而且是必要的，是优化游戏收入的关键，大家最主要关心的是下面三类数据的指标 1. 用户数量 首先，在移动设备上，用户获取的路径是有很多步的，尽量缩短获取路径或提高每一步的转化率是降低用户获取成本的关键。 以标准的用户转化路径为例, 渠道->点击->下载->安装->激活 ?渠道：收集数据可以从源头知道用户的数量，后期结合其他数据推算出激活成本，而且后期也需要评估分析渠道用户的质量，来评估是否与推广初期设定的目标相符。 ?点击率：如果是做广告，广告的文案和样式的设计会直接影响。 ?安装：安装方式（PC下载或手机下载），安装包大小（不宜太大），安装环境（Wifi或3G）会影响安装率。 ?激活：安装完成最后打开产品后叫做激活，运营一款产品时通常会综合推广成本和激活数来计算出激活成本，也叫用户获取成本，这是很关键的一个指标，主要通过这个指标来考核各个渠道推广的效果 2. 用户质量 体现用户质量的数据有几个重要指标，分别是 ?活跃用户，日（DAU），周（WAU），月（MAU） ?平均停留时长 ?启动频率 ?留存率（次日留存，7日留存，月留存） 最重要的一个指标是留存率，因为用户来了，能把他们留住才是王道 那么，如何才能提高用户留存率呢？ 想要提高用户的留存率，其实就要发现用户是在哪个环节流失的，并且找到流失的原因，然采取改进的解决方案，最大可能的减少用户流失率才行 以新手玩家的流程为例，新用户流失环节通常就是用户流失严重的地方，所以分析的价值比较高，来看这个转化路径 登陆->注册->创建角色->新手教程->完成前三关

网络游戏运营的数据分析一要点

网络游戏相关数据涵义释疑 现如今的人,特别是刚学到点东西的人, 特别爱看数据, 拿着几个半业余、或者带有某种商业目的的数据把自己装扮得很权威。 当然, 也有一群新手策划, 根本没有机会接触到网络游戏的运营数据, 他们认为数据完全无用,而网络游戏中的各种重要数据,大多在 pc 网游和手机网游同样适 用。 1、用户数量 a 某游戏用户数量 --注册用户。 这个数据其实相当无用的, 因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛,用来宣传“ 我们的游戏拥有了 xxx 用户” ,当然,有几个是真实的呢?连运营商给出来就不真实的话, 那些数据调查报告的真实性呢? (“ 你们用户多少啦? ”“13万注册用户” , “ 才这么点,我们有个网站 500万” 。。。他根本没有明白用户质量的意义 b 在线人数 i. 最高在线— -在某个时间能达到的最高在线,想到这个词,就想到了 a3,强大的市场宣传能力,和推广能力,让他们敢在公测第一天说 15万人在线,然而几个月时间,游戏中的玩家走光了。 ii. 活跃人数— -这个数据也是最具欺骗性的数字,如果一个活跃人数不带上时间,哪怕是真实的,都没有任何参考意义。必须是“ 每日活跃用户” 、“ 每周活跃用户”“ 每月活跃用户”“ 每季活跃用户” 、“ 最近多少天内活跃用户” 等等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 iii. 每个活跃用户的平均在线时间— -上面说了活跃用户数,如果没有本数据,上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来 2分钟,马上就下去,这样的活跃用

户的价值是多少呢?能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么?平均每个活跃用户上来究竟玩多久? 这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv. 游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数,但仍然不是绝对 唯一的决定因素。 1 24小时内平均的在线人数,数据采样时间越密集,越精确。 2 不同的游戏,每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏,可以大量的粘住玩家的时间,让玩家长时间舍不得下线。 3 (每 24人 *小时等于一个平均在线 4 如果你能让每次上来的活跃用户,每次平均在线 6小时,那么你需要 4个活跃用户,就能多一个平均在线了,如果你的游戏每次只让用户玩 5分钟,他就走了,哪怕你的游戏非常好,他每天都上来 5分钟,那么你必须有 60/5*24=288个活跃用户,才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性, 判断推广多一个活跃用户容易, 还是增加游戏的粘着度更容易。 c 一般来说,平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例 曾经有专家说是 xxxx 是 4%, xxxx 是 8.7%等, 他们可能是针对某款他们所能接触到的网络游戏的数据而来的, 但是如果你只听了这个, 不知道这个数据是在其他各种什么条件下产生的,你就错了,每款产品都是不一样的,这个比例随着不同的市场、不同的产品、不同的渠道、不同的服务,会导致精确数据和比例完全不一样。哪怕一模一样相同的产品, 都可能完全不一样的数据,别人注册 100万用户能有 3万在线,不代表你宣传注册 100万,就也一定有 3万。双方的各方面细节太多了,资本家很少看全面企业家成功创业者所付出的所有努力。 数据是用来参考的、辩证型论证的, 用来与其它相关事务关联的, 单独的某个数据,往往不具备论证力度。不同项目的数据具有不一致性。 2、 Arpu 值

游戏运营的数据分析

1、用户数量 a)某游戏用户数量--注册用户。 这个数据其实相当无用的，因为每个不同项目注册用户的质量完全不同。前两年被用得很广泛，用来宣传“我们的游戏拥有了xxx用户”，当然，有几个是真实的呢？连运营商给出来就不真实的话，那些数据调查报告的真实性呢？（“你们用户多少啦？”“13万注册用户”，“才这么点，我们有个网站500万”。。。他根本没有明白用户质量的意义） b)在线人数 i.最高在线—－在某个时间能达到的最高在线，想到这个词，就想到了a3，强大的市场宣传能力，和推广能力，让他们敢在公测第一天说15万人在线，然而几个月时间，游戏中的玩家走光了。ii.活跃人数—－这个数据也是最具欺骗性的数字，如果一个活跃人数不带上时间，哪怕是真实的，都没有任何参考意义。必须是“每日活跃用户”、“每周活跃用户”“每月活跃用户”“每季活跃用户”、“最近多少天内活跃用户”等等。也就是在这段时间内进入游戏的人。 iii.每个活跃用户的平均在线时间—－上面说了活跃用户数，如果没有本数据，上面的那个也是没有意义的。如果每个用户都上来2分钟，马上就下去，这样的活跃用户的价值是多少呢？能和一上来就十几个小时在线的玩家等值么？平均每个活跃用户上来究竟玩多久？这是网络游戏中一个特别需要注意的数据。 iv.游戏平均在线人数—一这是个非常重要、有价值的参数，但仍然不是绝对唯一的决定因素。 1)24小时内平均的在线人数，数据采样时间越密集，越精确。 2)不同的游戏，每一个平均在线是由不同数量的用户造就的。例如一个好的游戏，可以大量的粘住玩家的时间，让玩家长时间舍不得下线。 3)（每24人*小时）等于一个平均在线 4)如果你能让每次上来的活跃用户，每次平均在线6小时，那么你需要4个活跃用户，就能多一个平均在线了，如果你的游戏每次只让用户玩5分钟，他就走了，哪怕你的游戏非常好，他每天都上来5分钟，那么你必须有60/5*24=288个活跃用户，才能达到一个平均在线人数。你要根据你的游戏用户特性，判断推广多一个活跃用户容易，还是增加游戏的粘着度更容易。c)一般来说，平均在线、总注册用户、活跃人数、以及最高在线有一个比例

运营数据

https://www.wendangku.net/doc/1713109133.html,/p-47366351.html网游运营数据的分析！ 【每周】用户群体描述 活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量 忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15级，在线时长超过14小时的帐号 流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量 流失率：流失用户/上周活跃数量 忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量 忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例） 转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 【每周】盈利变化描述 ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在线付费用户：该周有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量：本周新增的付费用户 付费率：该周付费用户数量/该周登录用户 付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量 付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例 注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例 【每月】 ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线 付费用户：该月有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量： 付费用户流失数量： 付费流失率： 活跃用户数量：该月登录过的用户；

【计算方式】 付费率=付费用户÷活跃用户x100 活跃率=登陆人次÷平均在线人数 ARPU值=收入÷付费用户 用户流失率=流失帐号数÷除以总注册帐号数 同时在线峰值=24小时内同时在线最高达到人数 平均在线=当天所有在线人数的平均值 中国大陆运营游戏平均同时在线用户=ACU=100000 采用道具收费模式游戏活跃付费用户=APC=5%~12% 活跃付费账户=APA 付费用户平均贡献收入=ARPU=180~240 当日登录账号数=UV按10万人计算，一天60万~80万 用户平均在线时长=TS 最高同时在线人数=PCU 【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加1天 当天0：00-23：59登陆游戏时间2小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积1天当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时至2小时、活跃天数累积0.5天 当天0：00-23：59登陆游戏时间0.5小时以下、不为其累积活跃天数

行业解决方案-游戏数据运营解决方案#精选.

游戏数据运营解决方案背景 行业综述 随着游戏行业市场竞争局面的扩大，玩家对于品质的要求越来越高，游戏项目的生命周期越来越短，直接影响项目的投入产出比，通过数据运营则可以有效的延长项目的生命周期，对各个阶段的业务走向进行精准把控。而随着流量成本的日益上升，如何构建经济、高效的精细化数据运营体系，以更好的支撑业务发展，也变得愈发重要起来。 在这样的背景下，越来越多的游戏企业加入到数据运营行列，也促进

了大数据产业生态链的发展，第三方数据公司TalkingData、Dataeye、友盟、热云数据等就是在这一个时代中快速成长起来的。但同时受限于业务理解，通用平台往往无法满足游戏企业的定制化需求，所以随着业务的发展，最终还是要选择自建数据分析平台——因为技术门槛、资源投入等原因，目前大部分游戏企业只实现了数据统计，少部分企业实现了数据挖掘，在深度学习层面目前趋近空白。业务需求及痛点分析 按照游戏领域的行业细分，不同类型的公司对数据化运营的业务需求各有侧重，构建数据化运营平台的技术手段也表现为不同的方式。按照行业属性，可以将生态中的公司分为游戏研发商、游戏渠道商、游戏研发商三类，根据业务特点他们对于数据运营的需求也各有侧重，从表现形式讲，基础指标集、客户画像、精准投放&效果分析、智能算法等等，不一而足。

而从实现数据运营的技术手段来分析，也分别表现出不同的特征，各阶段使用的技术栈、驱动因素及演进方向，可以简单通过下图来表述：

而在这样的业务背景下，传统来料加工、被动响应的数据处理架构，显然无法匹配数据化运营的分析需求，主要存在的问题： 1、数据来源单一，缺少精准用户画像，运营策划、实施不能”投 其所好”，用户转化率低； 2、平台沉淀、积累了大量的数据，但是通过数据驱动业务创新、 辅助决策方面没有经验，导致数据 业务价值的转化率低；3、开发定制化，项目实施周期长，响应需求速度慢，无法有效支 撑业务的灵活变化； 4、数据的应用场景单调，大多只是止于简单的看指标、报表，对

怎样做一名游戏数据分析师

完美空间教你怎样做一名游戏数据分析师 作为游戏数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数

据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： 数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。 生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。 接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。 数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。 不同数据库和库表之间的同步规则是什么，哪些因素会造成数据差异，如何处理差异的。 在数据存储阶段，数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程，最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理，最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的，其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证，这些都会导致后期数据应用问题。 3.数据提取 数据提取是将数据取出的过程，数据提取的核心环节是从哪取、何时取、如何取。从哪取，数据来源——不同的数据源得到的数据结果未必一致。