本文摘要：今天我们先来相识下常用的留存分析方式再以游戏行业的分析指标为例借助Datafocus系统相识 日留存率、周留存率、月留存率 和 加权留存率。 上面的三种留存方式都是举行时间的限定对留存的界说都是用户登录了APP或网站。而有时需要知道基于业务场景下用户的留存情况。好比阅读类产物会将看过至少一篇文章的用户才界说为真正的留存用户。 因此对留存的行为有了自界说涉及初始行为和回访行为的界说。 常用“越日留存率”、“7日留存率”和“30日留存率”。

今天我们先来相识下常用的留存分析方式再以游戏行业的分析指标为例借助Datafocus系统相识 日留存率、周留存率、月留存率 和 加权留存率。

上面的三种留存方式都是举行时间的限定对留存的界说都是用户登录了APP或网站。而有时需要知道基于业务场景下用户的留存情况。好比阅读类产物会将看过至少一篇文章的用户才界说为真正的留存用户。

因此对留存的行为有了自界说涉及初始行为和回访行为的界说。

常用“越日留存率”、“7日留存率”和“30日留存率”。

一、留存分析方式

1.1 第N日留存（N-day 留存）

以“7日留存率”为例指的是新用户在首次登录后的第7天再次登录游戏的比例公式为：（当天新增的用户中新增日之后的第7天还登录的用户数）/第一天新增总用户数。

1.2 N天内留存（Unbounded 留存）

以上四类是对游戏产物举行留存分析时常用的指标周留存率、月留存率 和 加权留存率的盘算在DataFocus系统中同样可以使用公式实现~如果收集的时间数据以“日”为单元则可以借助“中间表”来分析哦~

1.3 自界说视察期留存（Bracket留存）

图 2 7日留存率统计

留存分析——以游戏行业为例

1.4 自界说留存

盘算第N天完成回访行为的用户。视察单元也可以是周、月。

这一盘算方式也是普遍使用的用户留存盘算。

和日留存率相似周留存率为新用户在第1周登录后的第2 周再次登录游戏的比例盘算公式为： 周留存率=(第1周新增用户在第2周登录过的人数)/(第1周新增用户数)。

二、游戏行业数据指标

2.1 日留存率

相识了留存分析方式我们通过数据指标相识下游戏行业的留存分析。

例如第一个视察期为 越日 ；第二个视察期为 第3日到第7日 ；第三个视察期为第8日到第14日；第四个视察期为第15日到第30日。

通过相识产物对用户的黏性可以反映产物品质。

留存率的崎岖则是判断一个产物是否有价值的一个重要尺度。留存即有几多用户留了下来。在某段时间内开始使用应用且一段时间后仍然使用该应用的用户被认为是留存用户。

这些用户占其时新增用户的比例即是留存率。

在DataFocus系统中对收集了“第一次登录时间”、“当天新登任命户总数”以及“n天后该批用户登录数”的数据表可直接使用公式盘算留存率。

区别于前两种根据牢固视察单元盘算的留存模型Bracket留存可以自界说划分几个视察期不受限于牢固时间怀抱。

2.2 周留存率

同样月留存率为新用户在第1月登录后的次月再次登录游戏的比例其盘算公式为： 月留存率=(第1月新增用户在次月登录过的人数)/(第1月新增用户数)。

2.3 月留存率

图 1 7日留存率公式

2.4 加权留存率

指某一段时间内(时间段a)的新增用户在若干天后的另一段时间(时间段b)的留存数量除以之前谁人时间段(时间段a)的新增用户总量。

累计盘算N天内所有完成过回访行为的用户。视察单元也可以是周、月。

之所以使用加权留存率是因为当游戏开服时间较长后人数变化大会泛起因为数据基数淘汰导致留存率虚高的情况。数据会发生偏差加权之后数据更稳定。

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