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本文以TalkingData AARRR模型為基礎(chǔ)，結(jié)合移動游戲的行業(yè)特點，給出了移動游戲運營者在業(yè)務運營各階段應當關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標。

本文作者為TalkingData售前總監(jiān)戴民，TalkingData的AARRR模型給出了移動應用數(shù)據(jù)分析的通用方法論。本文以TalkingData AARRR模型為基礎(chǔ)，結(jié)合移動游戲的行業(yè)特點，給出了移動游戲運營者在業(yè)務運營各階段應當關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標。

用戶獲取(Acquisition)

AARRR模型指出了移動游戲運營兩個核心點：

1) ? ? 以用戶為中心，以完整的用戶生命周期為線索

2) ? ? 把控產(chǎn)品整體的成本/收入關(guān)系，用戶生命周期價值(LTV)遠大于用戶獲取成本(CAC)就意味著產(chǎn)品運營的成功

移動游戲的運營會經(jīng)歷如下從投入到產(chǎn)出的循環(huán)過程：

?Acquisition用戶獲取(投入)

Activation & Retention用戶活躍及留存

Revenue用戶轉(zhuǎn)化(產(chǎn)出)

用戶獲取-Acquisition關(guān)鍵指標

這個階段是業(yè)務的投入期。運營者通過各種推廣渠道(Channel)，以各種方式獲取目標用戶。

這個階段數(shù)據(jù)分析最重要的就是通過組合各種維度(如時間、地域、渠道)對各種營銷渠道的效果進行評估，從而更加優(yōu)化合理的確定投入策略，最小化用戶獲取成本(CAC)

關(guān)鍵數(shù)據(jù):

1. 用戶數(shù)量(以時間、地域、版本、推廣渠道等不同維度來拆解分析新增、總數(shù)及增長率，組合各種維度來分析各種營銷渠道的用戶獲取效果以及目標用戶分布)：

點擊用戶數(shù)(Click)

安裝用戶數(shù)(Install)

注冊用戶數(shù)(Sign-Up)

在線用戶數(shù)(Login)：最高在線(PCU)、平均在線(ACU)、日活躍(DAU)、周活躍(WAU)、月活躍(MAU)

有效用戶數(shù)：不同類型產(chǎn)品會有不同的定義(可能是注冊用戶或者登錄用戶或者付費用戶)

2.渠道轉(zhuǎn)化率：點擊->安裝->注冊->登錄的轉(zhuǎn)化比率(分渠道)

3．自然增長用戶Organic Users： 非推廣手段獲得的用戶，如果此數(shù)據(jù)增長率相對Marketing Users的增長率很高，或者說明產(chǎn)品已經(jīng)進入成熟穩(wěn)定期，或者說明營銷推廣需要加強了。

推廣獲得用戶 Marketing Users：推廣渠道獲得的用戶，含有渠道標簽，用于宏觀的評價渠道推廣效果。

4．虛假用戶數(shù)(One Session/Day User)：顧名思義，一次會話用戶。主要用于監(jiān)控渠道刷量作弊。同時也可反映目標用戶的使用習慣，判斷渠道獲取的用戶是否有效，從而評價渠道推廣質(zhì)量

5．渠道增長率：評價渠道長期運轉(zhuǎn)健康度

6．渠道份額：渠道對比

7．最后說說CAC(Consumer Acquisition Cost)

CAC = 投入成本/有效用戶數(shù)，以CPX(Cost per X，如獲取每個登錄用戶的成本)的方式呈現(xiàn)

將CAC按渠道進行拆解，就可以得出渠道推廣的成本。

用戶活躍度與用戶留存(Activation and Retention)

傳統(tǒng)較粗獷的數(shù)據(jù)運營通常只會關(guān)注到用戶數(shù)量這個層次，而實際上除了關(guān)注用戶數(shù)量之外，用戶的質(zhì)量對于運營者來講其實更為關(guān)鍵。AARRR模型為我們指出了一條精細化數(shù)據(jù)運營的定律，就是LTV(用戶生命周期價值) > >CAC。也就是說，在投入成本獲取用戶后需要著重的關(guān)注和提升用戶在整個生命周期中所創(chuàng)造的實際收入價值，從而確保獲得最大的ROI。

本文將繼續(xù)沿著AARRR模型體系，將重心從成本方面轉(zhuǎn)向價值方面，著重給出移動游戲在提升用戶生命周期價值過程中應當關(guān)注的重要指標。

移動游戲的用戶生命周期運營可以歸納為如下的這個轉(zhuǎn)化過程：

獲得用戶(下載安裝) -> 轉(zhuǎn)化成活躍用戶(登錄使用) ->留住用戶(回訪留存)->轉(zhuǎn)化成付費用戶(應用內(nèi)支付) 。

一、用戶活躍(Activation)

用戶活躍是用戶價值轉(zhuǎn)化過程最開始的一步。

1.?????活躍用戶

指標定義：

l ?活躍用戶：一段時間內(nèi)啟動/登錄過移動游戲的用戶

每日活躍用戶數(shù)量(DAU)

每月活躍用戶數(shù)量(MAU)

l ?活躍用戶比例：一段時間內(nèi)活躍用戶數(shù)量/一段時間內(nèi)累計用戶數(shù)量

日活躍率

周活躍率

月活躍率

l ?一次性用戶(One-Day User)：根據(jù)當前時間，自新增以來再沒有使用過應用的用戶。只有新增時的一次啟動/登錄，之后再無啟動/登錄。

l ??一次性用戶比例：一次性用戶數(shù)/累計用戶數(shù)。

反應問題：

游戲用戶質(zhì)量?；钴S用戶的絕對數(shù)量低，或相對總用戶數(shù)量比例低，說明用戶的質(zhì)量不高，應結(jié)合渠道等維度深入分析是否目標用戶群是否準確或者深入分析產(chǎn)品使用是否存在問題。反之并不能絕對說明用戶質(zhì)量高，產(chǎn)品使用不存在問題，還應當結(jié)合其它指標深入分析判斷。

一次性用戶。雖然從定義上這部分用戶也屬于活躍用戶，但應當格外給予關(guān)注。絕大部分一次性用戶都是無效的量，不能創(chuàng)造任何價值。比如渠道的刷量作弊會帶來大量一次性用戶。在觀測活躍用戶數(shù)量的同時，請同時注重觀測此指標，以客觀評價分群體(如渠道)的用戶質(zhì)量。對于移動游戲來講，健康的一次性用戶比例應當不大于15%

產(chǎn)品狀況：活躍度可以有效的反映用戶首次游戲體驗情況。游戲的界面效果、啟動加載時間、交互操作體驗、用戶引導等因素都將對用戶的活躍度帶來直接影響。

健康表現(xiàn)：

成熟、健康的游戲運營的MAU從長期的發(fā)展趨勢來看，應當呈現(xiàn)出穩(wěn)定的趨勢曲線(圖)

一次成功的推廣活動或版本上線應當帶來活躍用戶數(shù)量明顯的增長曲線，同時一次性用戶保持在健康的比例范圍。(圖)

以下指標著重反應的是活躍用戶的參與使用情況， 也是游戲產(chǎn)品質(zhì)量的有效體現(xiàn)。 在做用戶活躍度分析的時候可以綜合各個指標進行分析，從而發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品運營中的問題，指導產(chǎn)品優(yōu)化。

2.?????啟動次數(shù)

指標定義：

用戶對移動游戲的一次使用記為一次啟動。啟動次數(shù)就是用戶對游戲的啟動總量?？梢园床煌瑫r間區(qū)間進行統(tǒng)計。做數(shù)據(jù)追蹤統(tǒng)計時，一般建議30秒內(nèi)重復開啟記錄為一次完整使用，不單獨計量。

l?? 日啟動次數(shù)

l?? 周啟動次數(shù)

l?? 月啟動次數(shù)

l?? 日平均啟動次數(shù)：該日平均每用戶啟動應用次數(shù)。 日啟動次數(shù)/日啟動用戶數(shù)

反應問題：

啟動次數(shù)反應游戲的用戶使用頻率?？梢宰鳛橛螒虍a(chǎn)品質(zhì)量的一個指標。

健康表現(xiàn)：

不同類型的移動游戲會有不同級別的啟動次數(shù)量級。該指標應當結(jié)合用戶分布維度來看，主要用戶應當分布在較高的啟動次數(shù)上。(圖)

3.?????使用時長

指標定義：

平均單次使用時長：一定時間內(nèi)，用戶平均每次游戲使用的多長時間 = 時間內(nèi)用戶總使用時長/啟動次數(shù)

平均日使用時長：當日用戶使用游戲時間綜合的算數(shù)平均值

反應問題：

使用時長反映用戶持續(xù)停留在游戲中的狀況，是用戶參與使用游戲的體現(xiàn)?？梢宰鳛橛螒虍a(chǎn)品質(zhì)量的一個指標。同時也可以結(jié)合用戶分布維度來分析游戲用戶質(zhì)量。

健康表現(xiàn)：

不同類型的移動游戲會有不同級別的使用時長量級。 好的游戲應當有更長的使用時長。 該指標應當結(jié)合用戶分布維度來看，主要用戶應當分布在較高的使用時長上。如果存在大量短使用時長用戶存在，排除產(chǎn)品主要因素之外說明目標用戶群體存在問題， 可能存在如渠道作弊等異常情況。該指標可作為監(jiān)控渠道用戶獲取質(zhì)量的一個指標。

?4.?????DAU/MAU

指標定義：

當日的日活躍用戶數(shù)與30日活躍用戶數(shù)的比值?

反應問題：

DAU/MAU是社交游戲類和在線類應用常用的一項評估指標，被用來分析用戶粘度。比值越趨近于1表明用戶活躍度越高，在比值低于0.2時，應用的傳播性和互動性將會很弱。行業(yè)中也常用DAU/MAU乘以30來計算每月用戶平均活躍天數(shù)。

健康表現(xiàn)：

好的游戲會有更高的DAU/MAU比值。通常健康的Freemium游戲 DAU/MAU不低于0.15, 并且長期趨勢呈現(xiàn)平穩(wěn)的曲線。如果長期趨勢曲線出現(xiàn)急劇增減，就要結(jié)合其它指標綜合分析問題原因了。

二、用戶留存Retention

用戶的留存(Retention)可以告訴您用戶對游戲的忠誠度有多高。簡單的講，就是留住活躍的用戶。用戶留存是用戶最終向付費轉(zhuǎn)化，創(chuàng)造實際收入價值的過程中最關(guān)鍵的階段。

指標定義：

用戶在某段時間內(nèi)開始使用游戲，經(jīng)過一段時間后，仍然繼續(xù)使用游戲的被認作是留存用戶；這部分用戶占當時新增用戶的比例即是留存率。

n?? 日留存(1Day Retention)

n?? 周留存(7Day Retention)

n?? 月留存(30Day Retention)

反應問題：

留存一直都是用來評定用戶粘度的最好指標，從字面上就很好理解“有多少用戶留下來了”，這是對你總體游戲應用質(zhì)量最直觀的說明。留存率越高，說明游戲應用的質(zhì)量越高，用戶的忠誠度越好。

關(guān)注某日/某周的新增用戶在之后的不同時期還有多少人仍在使用，從而了解到您的應用在使用多久后容易流失用戶。找出最易流失用戶的時間段，通過調(diào)整應用的策略、活動激勵等措施來降低用戶的流失。

在行業(yè)中，很多應用都很重視首日留存率(1Day Retention)這項指標，這是對應用質(zhì)量的直接反映，這項指標還可以在一定程度上說明用戶首次體驗的滿意度。

健康表現(xiàn)：

用戶的留存在推廣渠道，產(chǎn)品版本既定的情況下應當呈現(xiàn)一定的發(fā)展趨勢。一般來講用戶留存會呈現(xiàn)如下的發(fā)展趨勢曲線：

?

從指標角度將，用戶的留存1日，7日和30日留存存在著一定的轉(zhuǎn)化關(guān)系。健康的移動游戲1日，7日，30日用戶留存率應不低于50% – 25% – 10% 的水平。也就是說一款好的移動游戲應用首日用戶留存率應維持在50%左右的水平，周留存率在25%水平，月留存率在10%水平。

更詳細用戶留存分析指導請移步TalkingData blog查看”如何讀懂用戶留存”

三、用戶生命周期

用戶的生命周期是指用戶從開始使用一款游戲應用到卸載應用的整個過程，因為移動應用很難捕捉用戶的卸載動作，通常會根據(jù)用戶的使用頻率低于某個極限值來判斷用戶流失。

LTV(Lifetime Value)就是一個用戶在生命周期內(nèi)創(chuàng)造的價值總和。對于移動游戲來講就是一個用戶在生命周期中創(chuàng)造的收入綜合。

收入(Revenue)

前面的文章講到了評估用戶獲取成本(CAC)應當關(guān)注的指標，以及用戶在創(chuàng)造價值的轉(zhuǎn)化過程中應當關(guān)注的指標。而移動游戲用戶創(chuàng)造的價值最終將體現(xiàn)為游戲運營收入(Revenue)。本篇的重點就將放在移動游戲收入相關(guān)的指標上，并最終給出衡量游戲用戶創(chuàng)造價值的關(guān)鍵指標概念：用戶生命周期價值(LTV, Lifetime value)

目前移動游戲主要通過以下三種模式創(chuàng)造收入：

l?? 付費下載

l?? 應用內(nèi)廣告

l?? 應用內(nèi)付費

對于付費下載的收入計算比較簡單，Revenue = 每下載單價 * 下載次數(shù)(Installation)

對于應用內(nèi)廣告模式(主要是單機游戲)，衡量應用的廣告價值可以通過“用戶生命周期廣告價值”這個指標來體現(xiàn)(詳細解讀請移步TalkingData blog查看”如何評估免費移動應用的廣告價值?”)

應用內(nèi)付費(IAP)目前已經(jīng)成為未來移動游戲盈利模式的主要發(fā)展趨勢，越來越多的游戲采用F2P(Free to play)+ IAP的盈利模式。以下的指標也主要是針對應用內(nèi)付費模式的移動游戲。

收入宏觀指標：

1. ARPPU

指標定義：

ARPPU, Average Revenue per Paying User, 即平均每付費用戶收入。一般以月為單位計算，計算方法如下： 月游戲總收入/月付費用戶數(shù)。

ARPPU反映的是平均每個付費玩家的付費額度。對于F2P的游戲來講，大多數(shù)玩家是不花錢的，ARPPU計算的是那部分花錢用戶的情況。

移動游戲受類型、地域等因素的影響，ARPPU會有明顯的不同。以下給出一些參考案例：

Virtual World: ?Habbo Hotel: $30 ARPPU (Sulake)

Online Game: ?Puzzle Pirates, Three Rings: $50 ARPPU (Gamasutra)

Social Game: ?Playdom: $20 ARPPU (Lightspeed Venture Partners)

德國 Sci-Fi MMO ARPPU: $58.77

法國 Sci-Fi MMO ARPPU: $14.83

對于付費用戶來講付費額度分布也不平均，一般少量大額付費用戶(whales, 鯨魚用戶)帶來的收入會占整體付費收入的絕大部分。因此，在做收入分析時應著重對這部分用戶的收入變化做重點的分析，并根據(jù)實際情況采取相應的行動策略(如增強VIP客服等)。

?2. ARPU

指標定義：

ARPU, Average Revenue per User, 即平均每用戶(活躍用戶)收入。一般以月為單位計算，計算方法如下： 月游戲總收入/月活躍用戶數(shù)。

ARPU反映的是總體收入在整體用戶中均攤的情況，通常該值會遠小于ARPPU。ARPU可以用來評估各個用戶獲取渠道的質(zhì)量。

參考案例：

休閑社交游戲: $0.10 – $0.20

卡牌類游戲

例如Zynga Poker, Slotomania: $0.25 – $1.25

Virtual Worlds游戲: 例如Habbo Hotel, Club Penguin, Runescape, and Puzzle Pirates：$0.84 – $1.62

3.?付費轉(zhuǎn)化率(Conversion Rate)

指標定義：

付費用戶占整體活躍用戶的比例。一般以月為單位計算。

計算方法如下：月付費用戶數(shù)/月活躍用戶數(shù)

反映問題：

游戲產(chǎn)品引導玩家付費的能力如何？

玩家的付費傾向和意愿如何？

收入、ARPPU、付費轉(zhuǎn)化率之間存在如下的關(guān)系：Revenue = ARPPU * MAU * 付費轉(zhuǎn)化率

運營者應當通過監(jiān)測付費轉(zhuǎn)化率，結(jié)合其它產(chǎn)品運營指標因素(如游戲應用事件轉(zhuǎn)化情況等)以制定提升收入的策略。

健康表現(xiàn)：

付費轉(zhuǎn)化率不能直接反映收入的變化情況。付費轉(zhuǎn)化率低并不一定意味著付費用戶的減少，有可能是某一時期(如推廣活動后)有大量新用戶進入游戲造成，還應結(jié)合首次付費時間等其它指標因素綜合考量對收入變化的影響。相反，付費轉(zhuǎn)化率變高也不一定就意味著用戶付費額的增加。

不同類型的游戲的付費轉(zhuǎn)化率水平也有所不同。例如對于社交游戲來講，付費轉(zhuǎn)化率會因類型的不同在1%-5%范圍內(nèi)變化。 MMO等硬核游戲的付費轉(zhuǎn)化率則依賴于傳播途徑以及地域等因素也會有所不同(10%-50%)。

4.?用戶生命周期價值(LTV)

用戶的生命周期是指一個用戶從第一次啟動游戲應用，到最后一次啟動游戲應用之間的時間。LTV就是某個用戶在生命周期內(nèi)為該游戲應用創(chuàng)造的收入總計，可以看成是一個長期累計的ARPU值。

每個用戶平均的LTV = 每月ARPU * 用戶按月計的平均生命周期。

比如，如果游戲的ARPU = $0.5, 游戲用戶平均生命周期為3個月， 那么LTV = $0.5 * 3 = $1.5

LTV幫助運營者了解平均玩家會在游戲里呆多久，他們會花多少錢。結(jié)合之前提過的用戶獲取成本(CAC)， LTV – CAC的差值，就可以視為該游戲應用從每個用戶身上獲取的利潤。所以最大化利潤，就變成如何在降低CAC的同時，提高LTV，使得這兩者之間的差值最大化。結(jié)合分群(segmentation)，斷代(cohort)等分析方法，可以針對特定的群體或渠道計算LTV和CAC，從而評估特定特定群體和渠道的利潤。