浅谈网络游戏中新用户首日流失的数据分析
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。 ![]() 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: ![]() 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。 ![]() 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: ![]() ![]() 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。 |
作者:eggg 2013-11-19
- ·趣游亚太区战略部署 第六大英文平台voomga上线 2017-02-08
- ·李彦宏开年内部讲话:打扫门庭 迎接新时代 2017-02-07
- ·红十字会发出警告:游戏里禁用“红十字”符号 2017-02-07
- ·网游动漫侵权案飙升 标的总额达2698万 2017-02-07
- ·三七互娱、游族分别向心动网络投资1亿 各持股2.38% 2017-02-06