背景信息 游戏A上线4个月,活跃用户还在缓慢流失,没有稳定下来。尽管运营活动在持续推出,从活动效果来看,无论是流失召回还是新用户都是买单而已,对送的东西或者活动激励并不是很在意。因此,这些活动也并没有有效阻止用户的下滑趋势,只能一定程度缓解用户流失速度。在此期间已经更新了两个版本,版本更新后活跃用户有所上涨,但不到10天数据又开始下落了。 对于这一趋势,制作人跟数据分析师说:我想找到这些下落的共性数据,比如流失玩家的特征之类的,如果能找出这些,那么看看有没有办法延长版本更新带来的效果,从道理上讲应该都是有办法解决的。打个比方,就是两个流失曲线,一个是新用户的流失,一个是老用户的流失,这两条线里有一条上升了,我就能对症下药了。这个月月底就要更新版本了,我想最好能在这个月之前找到一些线索。11版本更新的时候吸引了一部分人,那么剩下类似的这些人,我在什么地方投放就有讲究了,毕竟广告费不多。 分析思路 基于制作人提出的需求,数据分析师开始思考,怎么找到流失用户的特征,怎么找到用户目前在游戏中的共性数据,以帮助制定运营和市场策略。 考虑到副本是每次版本更新的必备内容,因此本次分析的主要围绕打副本的情况展开。同时,将用户切片,对比流失新用户、老用户,活跃用户和核心用户的各项游戏行为数据,分析思路如下: 用户流失情况 图1为公测第一天到目前4个月内每天的累计流失用户数,近1个月的流失趋势放缓,但仍有小幅下滑,没有完全稳定。 图1 由图2可以看出:11版本上线8天后流失率上升,人数开始下降。12版本上线14天后流失率停止下降,人数缓慢下降。
什么是用户流失分析?(分享8种流失原因分析法):蚂蚁加速器的服务器地址
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