浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析

yanpeng

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本文较为基础,系本新手的个人总结,在总结中进步嘛。有错误恳请指正,谢谢!

 

网游的用户流失主要集中在新增日,因此本文只谈新玩家的首日流失

首先,直接上一个简单的图表:
文中所有表中填充的均非真实数据,乃为半随机填充,可能有不合常理的地方,亦有可能影响结论。
下表为某游戏某日新注册玩家在当天的游戏情况,即进度最快的一批玩家到了“任务3”节点。

浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析

备注:
1、离开人数:指新玩家首日达到某游戏节点后下线的人数。
2、次日留存:指首日在各节点离开玩家的次日留存。
3、不同游戏各节点顺序不一,如《女神联盟》先有部分新手引导,然后才创建角色。
4、模块加载遍布整个游戏,但是创建角色前的模块加载流失尤为突出,为重点考察对象。
5、①为首日各节点的留存情况 ②为各节点离开的玩家的次日留存情况。

上面表是从首日着手,下表从次日着手。
也就是看看次日流失的这些玩家首日都是在哪个节点下的线,即在哪个节点下线的玩家流失严重。
如表:

浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析

备注:流失占比指各节点流失人数占总流失人数的比例。

这样看起来没有明显的问题,“任务3”流失最严重,那我们再补上留存人数及留存占比作为对比。

浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析

备注:

1、留存占比指各节点留存人数占总留存人数的比例,即流失占比与留存占比两者之间没有直接关系。
2、流失人数+留存人数=(第一张表中的)离开人数
这样看的话,流失占比最高的节点“任务3”同时也是留存占比最高的节点,所以不能说明哪个节点流失更严重。
那么,我们刨除“任务3”这个特殊节点,会不会显示出合理的规律呢?也不行,图我就不再做了。
看来还是这个逻辑行不通。
稍作总结:图中①②③表示三个观测流失点的指标,经分析③的参考价值不大,①和②互相补充。

然后,我们也可以将上面的节点分布,改为游戏时长分布、等级分布等。

时长分布:

浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析

浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析

等级分布同理,就不做图了。

想起之前一个运营策划给我说,他想知道次日留存玩家的首日平均游戏时长,然后想办法做活动拖住用户,让大家都达到那个游戏时长,以提高次留。
我说:其实这是没有临界点的,不是到了一个临界点就留存,不到就流失。
留存率是随着游戏时长(游戏进度,游戏等级)的增长而递增的,按照这个原理就是拖时间越长越好,拖24小时最棒。

但是如果你的游戏玩家必须玩很长时间才能不掉队的话,玩家却可能就因此而流失了,即“留存没有临界点,流失却或许有个临界点。。。”。

通过以上数据基本可以看到:
玩家是因为游戏某个模块加载失败或加载时间过长而流失,还是创建角色时就失去兴致,还是在新手引导阶段就对游戏玩法失望,还是因为某个任务难以完成,还是在某个等级遇到不好的体验,还是在某节点遇到BUG等。这些流失原因均为硬伤,硬伤好治。
但是光解决这些硬伤是远远不够的,提高游戏软的实力才是根本。
后面我想写两篇文章,分别从流失成本与用户体验两个角度来分析如何降低用户流失。

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作者:闫鹏   原文地址:http://blog.yanpeng.space/?p=159

 

 

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Comments

  1. 小透

    请教下楼主大大,您表格中的相对通过率和绝对通过率分别是什么概念呀

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  2. 闫鹏

    刚看见,不好意思。每个节点的人数除以上一个节点的人数的值为相对通过率。每个节点的人数除以第一个节点的人数的值为绝对通过率。

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    1. 小透

      好的 我明白了 多谢大大

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  3. 你好,请问下你文中的表格是通过什么软件生成的?

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  4. linyanmei

    相对通过率和绝对通过率有什么有意义吗?其实是统计学上的环比和同比类似?

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