本文以TalkingData AARRR模型為基礎(chǔ)，結(jié)合移動(dòng)游戲的行業(yè)特點(diǎn)，給出了移動(dòng)游戲運(yùn)營者在業(yè)務(wù)運(yùn)營各階段應(yīng)當(dāng)關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)。

本文作者為TalkingData售前總監(jiān)戴民，TalkingData的AARRR模型給出了移動(dòng)應(yīng)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(dòng)游戲的行業(yè)特點(diǎn)，給出了移動(dòng)游戲運(yùn)營者在業(yè)務(wù)運(yùn)營各階段應(yīng)當(dāng)關(guān)注的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)。

用戶獲取(Acquisition)

AARRR模型指出了移動(dòng)游戲運(yùn)營兩個(gè)核心點(diǎn)：

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(jià)值(LTV)遠(yuǎn)大于用戶獲取成本(CAC)就意味著產(chǎn)品運(yùn)營的成功

移動(dòng)游戲的運(yùn)營會(huì)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(biāo)

這個(gè)階段是業(yè)務(wù)的投入期。運(yùn)營者通過各種推廣渠道(Channel)，以各種方式獲取目標(biāo)用戶。

這個(gè)階段數(shù)據(jù)分析最重要的就是通過組合各種維度(如時(shí)間、地域、渠道)對各種營銷渠道的效果進(jìn)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(shí)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(biāo)用戶分布)：

點(diǎn)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(huì)有不同的定義(可能是注冊用戶或者登錄用戶或者付費(fèi)用戶)

2.渠道轉(zhuǎn)化率：點(diǎn)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(jìn)入成熟穩(wěn)定期，或者說明營銷推廣需要加強(qiáng)了。

推廣獲得用戶 Marketing Users：推廣渠道獲得的用戶，含有渠道標(biāo)簽，用于宏觀的評價(jià)渠道推廣效果。

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

5．渠道增長率：評價(jià)渠道長期運(yùn)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(gè)登錄用戶的成本)的方式呈現(xiàn)

將CAC按渠道進(jìn)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(yùn)營通常只會(huì)關(guān)注到用戶數(shù)量這個(gè)層次，而實(shí)際上除了關(guān)注用戶數(shù)量之外，用戶的質(zhì)量對于運(yùn)營者來講其實(shí)更為關(guān)鍵。AARRR模型為我們指出了一條精細(xì)化數(shù)據(jù)運(yùn)營的定律，就是LTV(用戶生命周期價(jià)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(gè)生命周期中所創(chuàng)造的實(shí)際收入價(jià)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(jià)值方面，著重給出移動(dòng)游戲在提升用戶生命周期價(jià)值過程中應(yīng)當(dāng)關(guān)注的重要指標(biāo)。

移動(dòng)游戲的用戶生命周期運(yùn)營可以歸納為如下的這個(gè)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(fèi)用戶(應(yīng)用內(nèi)支付) 。

一、用戶活躍(Activation)

用戶活躍是用戶價(jià)值轉(zhuǎn)化過程最開始的一步。

1.?????活躍用戶

指標(biāo)定義：

l ?活躍用戶：一段時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)/登錄過移動(dòng)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(shí)間內(nèi)活躍用戶數(shù)量/一段時(shí)間內(nèi)累計(jì)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(dāng)前時(shí)間，自新增以來再?zèng)]有使用過應(yīng)用的用戶。只有新增時(shí)的一次啟動(dòng)/登錄，之后再無啟動(dòng)/登錄。

l ??一次性用戶比例：一次性用戶數(shù)/累計(jì)用戶數(shù)。

反應(yīng)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(yīng)結(jié)合渠道等維度深入分析是否目標(biāo)用戶群是否準(zhǔn)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(yīng)當(dāng)結(jié)合其它指標(biāo)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(yīng)當(dāng)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(jià)值。比如渠道的刷量作弊會(huì)帶來大量一次性用戶。在觀測活躍用戶數(shù)量的同時(shí)，請同時(shí)注重觀測此指標(biāo)，以客觀評價(jià)分群體(如渠道)的用戶質(zhì)量。對于移動(dòng)游戲來講，健康的一次性用戶比例應(yīng)當(dāng)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(yàn)情況。游戲的界面效果、啟動(dòng)加載時(shí)間、交互操作體驗(yàn)、用戶引導(dǎo)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(yùn)營的MAU從長期的發(fā)展趨勢來看，應(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)出穩(wěn)定的趨勢曲線(圖)

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

以下指標(biāo)著重反應(yīng)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(shí)候可以綜合各個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，從而發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品運(yùn)營中的問題，指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化。

2.?????啟動(dòng)次數(shù)

指標(biāo)定義：

用戶對移動(dòng)游戲的一次使用記為一次啟動(dòng)。啟動(dòng)次數(shù)就是用戶對游戲的啟動(dòng)總量。可以按不同時(shí)間區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。做數(shù)據(jù)追蹤統(tǒng)計(jì)時(shí)，一般建議30秒內(nèi)重復(fù)開啟記錄為一次完整使用，不單獨(dú)計(jì)量。

l?? 日啟動(dòng)次數(shù)

l?? 周啟動(dòng)次數(shù)

l?? 月啟動(dòng)次數(shù)

l?? 日平均啟動(dòng)次數(shù)：該日平均每用戶啟動(dòng)應(yīng)用次數(shù)。 日啟動(dòng)次數(shù)/日啟動(dòng)用戶數(shù)

反應(yīng)問題：

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

健康表現(xiàn)：

不同類型的移動(dòng)游戲會(huì)有不同級別的啟動(dòng)次數(shù)量級。該指標(biāo)應(yīng)當(dāng)結(jié)合用戶分布維度來看，主要用戶應(yīng)當(dāng)分布在較高的啟動(dòng)次數(shù)上。(圖)

3.?????使用時(shí)長

指標(biāo)定義：

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

平均日使用時(shí)長：當(dāng)日用戶使用游戲時(shí)間綜合的算數(shù)平均值

反應(yīng)問題：

使用時(shí)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(gè)指標(biāo)。同時(shí)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(dòng)游戲會(huì)有不同級別的使用時(shí)長量級。 好的游戲應(yīng)當(dāng)有更長的使用時(shí)長。 該指標(biāo)應(yīng)當(dāng)結(jié)合用戶分布維度來看，主要用戶應(yīng)當(dāng)分布在較高的使用時(shí)長上。如果存在大量短使用時(shí)長用戶存在，排除產(chǎn)品主要因素之外說明目標(biāo)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(biāo)可作為監(jiān)控渠道用戶獲取質(zhì)量的一個(gè)指標(biāo)。

?4.?????DAU/MAU

指標(biāo)定義：

當(dāng)日的日活躍用戶數(shù)與30日活躍用戶數(shù)的比值?

反應(yīng)問題：

DAU/MAU是社交游戲類和在線類應(yīng)用常用的一項(xiàng)評估指標(biāo)，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(shí)，應(yīng)用的傳播性和互動(dòng)性將會(huì)很弱。行業(yè)中也常用DAU/MAU乘以30來計(jì)算每月用戶平均活躍天數(shù)。

健康表現(xiàn)：

好的游戲會(huì)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(biāo)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(fèi)轉(zhuǎn)化，創(chuàng)造實(shí)際收入價(jià)值的過程中最關(guān)鍵的階段。

指標(biāo)定義：

用戶在某段時(shí)間內(nèi)開始使用游戲，經(jīng)過一段時(shí)間后，仍然繼續(xù)使用游戲的被認(rèn)作是留存用戶；這部分用戶占當(dāng)時(shí)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(yīng)問題：

留存一直都是用來評定用戶粘度的最好指標(biāo)，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(yīng)用質(zhì)量最直觀的說明。留存率越高，說明游戲應(yīng)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(shí)期還有多少人仍在使用，從而了解到您的應(yīng)用在使用多久后容易流失用戶。找出最易流失用戶的時(shí)間段，通過調(diào)整應(yīng)用的策略、活動(dòng)激勵(lì)等措施來降低用戶的流失。

在行業(yè)中，很多應(yīng)用都很重視首日留存率(1Day Retention)這項(xiàng)指標(biāo)，這是對應(yīng)用質(zhì)量的直接反映，這項(xiàng)指標(biāo)還可以在一定程度上說明用戶首次體驗(yàn)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(yīng)當(dāng)呈現(xiàn)一定的發(fā)展趨勢。一般來講用戶留存會(huì)呈現(xiàn)如下的發(fā)展趨勢曲線：

?

從指標(biāo)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(dòng)游戲1日，7日，30日用戶留存率應(yīng)不低于50% – 25% – 10% 的水平。也就是說一款好的移動(dòng)游戲應(yīng)用首日用戶留存率應(yīng)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(xì)用戶留存分析指導(dǎo)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(yīng)用到卸載應(yīng)用的整個(gè)過程，因?yàn)橐苿?dòng)應(yīng)用很難捕捉用戶的卸載動(dòng)作，通常會(huì)根據(jù)用戶的使用頻率低于某個(gè)極限值來判斷用戶流失。

LTV(Lifetime Value)就是一個(gè)用戶在生命周期內(nèi)創(chuàng)造的價(jià)值總和。對于移動(dòng)游戲來講就是一個(gè)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(yīng)當(dāng)關(guān)注的指標(biāo)，以及用戶在創(chuàng)造價(jià)值的轉(zhuǎn)化過程中應(yīng)當(dāng)關(guān)注的指標(biāo)。而移動(dòng)游戲用戶創(chuàng)造的價(jià)值最終將體現(xiàn)為游戲運(yùn)營收入(Revenue)。本篇的重點(diǎn)就將放在移動(dòng)游戲收入相關(guān)的指標(biāo)上，并最終給出衡量游戲用戶創(chuàng)造價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)概念：用戶生命周期價(jià)值(LTV, Lifetime value)

目前移動(dòng)游戲主要通過以下三種模式創(chuàng)造收入：

l?? 付費(fèi)下載

l?? 應(yīng)用內(nèi)廣告

l?? 應(yīng)用內(nèi)付費(fèi)

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

對于應(yīng)用內(nèi)廣告模式(主要是單機(jī)游戲)，衡量應(yīng)用的廣告價(jià)值可以通過“用戶生命周期廣告價(jià)值”這個(gè)指標(biāo)來體現(xiàn)(詳細(xì)解讀請移步TalkingData blog查看”如何評估免費(fèi)移動(dòng)應(yīng)用的廣告價(jià)值?”)

應(yīng)用內(nèi)付費(fèi)(IAP)目前已經(jīng)成為未來移動(dòng)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(biāo)也主要是針對應(yīng)用內(nèi)付費(fèi)模式的移動(dòng)游戲。

收入宏觀指標(biāo)：

1. ARPPU

指標(biāo)定義：

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

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

移動(dòng)游戲受類型、地域等因素的影響，ARPPU會(huì)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(fèi)用戶來講付費(fèi)額度分布也不平均，一般少量大額付費(fèi)用戶(whales, 鯨魚用戶)帶來的收入會(huì)占整體付費(fèi)收入的絕大部分。因此，在做收入分析時(shí)應(yīng)著重對這部分用戶的收入變化做重點(diǎn)的分析，并根據(jù)實(shí)際情況采取相應(yīng)的行動(dòng)策略(如增強(qiáng)VIP客服等)。

?2. ARPU

指標(biāo)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(jì)算，計(jì)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(huì)遠(yuǎn)小于ARPPU。ARPU可以用來評估各個(gè)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(fèi)轉(zhuǎn)化率(Conversion Rate)

指標(biāo)定義：

付費(fèi)用戶占整體活躍用戶的比例。一般以月為單位計(jì)算。

計(jì)算方法如下：月付費(fèi)用戶數(shù)/月活躍用戶數(shù)

反映問題：

游戲產(chǎn)品引導(dǎo)玩家付費(fèi)的能力如何？

玩家的付費(fèi)傾向和意愿如何？

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

運(yùn)營者應(yīng)當(dāng)通過監(jiān)測付費(fèi)轉(zhuǎn)化率，結(jié)合其它產(chǎn)品運(yùn)營指標(biāo)因素(如游戲應(yīng)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(fèi)轉(zhuǎn)化率不能直接反映收入的變化情況。付費(fèi)轉(zhuǎn)化率低并不一定意味著付費(fèi)用戶的減少，有可能是某一時(shí)期(如推廣活動(dòng)后)有大量新用戶進(jìn)入游戲造成，還應(yīng)結(jié)合首次付費(fèi)時(shí)間等其它指標(biāo)因素綜合考量對收入變化的影響。相反，付費(fèi)轉(zhuǎn)化率變高也不一定就意味著用戶付費(fèi)額的增加。

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

4.?用戶生命周期價(jià)值(LTV)

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

每個(gè)用戶平均的LTV = 每月ARPU * 用戶按月計(jì)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(gè)月， 那么LTV = $0.5 * 3 = $1.5

LTV幫助運(yùn)營者了解平均玩家會(huì)在游戲里呆多久，他們會(huì)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(yīng)用從每個(gè)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(shí)，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(jì)算LTV和CAC，從而評估特定特定群體和渠道的利潤。