什么是留存用户_留存收益百科_网创游戏是什么

“网创”,百度百科对它的定义是指网络赚钱,一般是利用电脑、服务器等设备通过Internet(因特网)从网络上获利的赚钱方式。在互联网行业,“网创”可以用于新闻,比如看新闻赚钱的模式;用于金融,比如一些P2P模式;用于游戏,比如近期大火的“网创游戏”。

在游戏市场上,网创游戏是一类特殊的存在,一些人面对它持续霸榜的现象忍不住下水尝试;一些人却不认可“它属于游戏”。所以,所谓网创游戏吸引的更多并不是游戏玩家,而是下沉市场的“想赚钱”的人群。针对“网创游戏”这个特殊品类,虽然争议很多,但火热程度也让人不能忽视。

既然“网创”模式应用到了“游戏”中,那我们还是可以从游戏数据分析的角度来做一番解读。

一款靠广告变现的游戏上线后是否值得加大预算投放市场,测试期的数据很关键,用于指导产品经理优化用户留存及变现场景设计。待优化ROI>1后,进入用户增长期,只要控制好渠道用户质量和获客成本,这款游戏的流量生意便成功了。

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毫无疑问网创游戏是什么,留存率是衡量产品质量的最基础最关键的指标之一,毕竟用户留存下来收入才有可能嘛。今天就来和大家分享一套我们基于网创游戏的运营模式,总结出来的可复用的提升用户留存率的方法。

「本文使用数数科技的数据分析平台 ThinkingAnalytics(以下简称 TA 系统),部分数据为脱敏数据或 DEMO 数据,不具备真实运营参考价值」

场景 1

投放初期,如何优化用户流失前最后一个行为场景

此方法适用于游戏投放初期,需收集 7 天以上的用户行为数据,重点分析用户退出游戏前最后一个行为场景,降低用户流失率即达到了提升留存率的目的。

游戏 A 背景说明:答题闯关+网创游戏,投放测试期 8 天网创游戏是什么,日新增 400+。次留存处于 30%-35% 之间,3 留 15%-20% ,次留、3 留均不及格,需尽快提出优化方案,否则有停投风险。以下是针对性进行优化的分析过程:

▍第一步:快速找到用户流失原因

快速定位用户流失原因,是提升留存的必要条件。

游戏 A 流失用户定义:根据 3 日未活跃用户的召回推送点击率和领取召回奖励的比例低于 0.5%,因此定义 3 天内未活跃的用户为流失用户。

首先,通过【用户分群】功能,新建一个条件分群,将最后一次活跃时间是在 3 天前的用户定义为“流失用户人群”;

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再使用【属性分析】功能,查看流失用户群在流失前的最后一个事件行为主要集中在哪些事件;

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由此,我们得出结论,即关卡难度、红包金额和获取体力场景的广告是造成用户流失的主要原因。

▍第二步:提出留存优化策略对症下药

通过以上 2 步,我们快速定位到了用户流失的原因,逐一解决即可提升留存。以下是具体的优化方案:

1.更换流失率较高的关卡

针对关卡难度问题,使用 TA 系统的【属性分析】功能确认流失用户关卡分布,找到凸点后,安排运营更换流失占比较高的关卡题目。

3天未活跃用户,不同关卡流失用户的人数

2. 优化红包策略

针对红包金额导致用户流失的问题,通过分析留存超过 3 天的用户第一天的红包金额可以了解到,新增用户首日获得金额 > 8 元留存率超过 80%,因此需将红包在关卡中前置,让用户更容易得到红包从而建立提现信心。

3. 优化体力卡点

针对体力场景流失原因,通过查询玩家离开游戏时的体力分布,可看出体力值为 0、1、2、3、4 的各用户数如下图。结合体力恢复推送的点击率在 8% 左右,我们可以得出结论:有 75% 的用户在体力为 0 时选择退出游戏,等待体力恢复后继续游戏。

因此我们的优化策略是:给新用户体力大幅度提升,次日恢复正常。让新用户首日能更加深入的体验游戏的乐趣,达到上瘾目的,提升第二日留存。

通过 A/B 测试,我们发现,不仅留存提升,而且还变相增加了其他场景视频广告的请求数量,促进了 ARPU 的上升。

▍第三步:优化效果验证,数据会说话

以上优化策略上线后测试 3 天,很快便验证了数据分析的价值:

新用户留存提升了 10%,5 关、10 关通关率分别提升了 10% 和 5% ,人均日使用时长增加了 10 分钟,用户的活跃深度、留存意愿都达到了优秀投放产品的数据指标。

场景 2

增长期,如何找到产品的 Aha Moment

此方法适用于游戏增长期,用户量越多越有助于分析出游戏中激励用户留存下来的的关键行为,提炼出忠实用户的共同行为特征,从而引导更多用户完成该行为来达到提升留存的目的。

游戏 B 背景说明:消除+网创游戏,用户增长期,日新增 2000+,合理控制成本下获取更多用户,注重用户质量。

相信大家都听过“Aha Moment”,用《增长黑客》里面的定义,Aha Moment 实际上就是用户接触产品后的一些特定行为,这些特定行为对于产品留存率有着决定性的影响,可以说是产品爆发的拐点。

最典型的案例就是 Facebook把新注册用户在 10 天内关注 7 个好友,作为 Facebook 的 Aha Moment。原因是 Facebook 在对用户行为进行分析后发现,好友数是影响用户留存和活跃的关键指标。

每一款产品的 Aha Moment 都不同,如何使用数据分析快速找到你 Aha Moment 呢?

▍拆解新用户进阶路径的关键行为,制作多个自定义留存报表

以游戏 B 为例,新用户通过各渠道下载了 APP 之后的行为路径见下图:

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根据以上行为路径,拆解出影响用户留存的关键行为,并新建多个完成不同行为的用户留存报表。

对比不同行为留存报表,找出与留存相关性最强的行为,可初步认定该行为是产品的 Aha Moment。

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▍加强用户行为引导,通过 A/B Test 验证因果性

通过对比分析,我们可以看出“参与红包挑战成功 1 次以上”的用户留存报表,次留曲线 60%,3 留40%,7 留20%,留存率远高于平均留存率。因此我们需要围绕着“如何提高用户参与红包挑战的成功率”提出优化留存策略:

上线2天后,对比数据发现新用户挑战人数占比提升 5%,挑战成功率提升 20%,新用户留存也上升了 3%,验证了改优化策略有效,接下来就可以面向全量用户更新此策略。

以上 2 种提升用户留存率的分析方法,分别是根据当前用户规模和数据量使用了 TA 系统的【用户分群】【属性分析】【事件分析】【分布分析】【自定义留存】等分析模型,通过降低用户流失和提高用户转化行为的方法来提升留存。

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虽然本文是基于“网创游戏”的运营总结出的提升用户留存的方法论,对不同游戏产品来说需要构建的数据指标也不太相同,但数据分析的思路都是可借鉴的。对于休闲、超休闲类的小游戏来说,别人在拼野蛮增长的时候,我们换个角度,用体系化、精细化的运营模式来驱动增长,会有意想不到的惊喜。

本文演示了如何使用数数科技的 TA 系统进行网创游戏的留存率优化,欢迎添加小莫微信,体验demo。(点击左下角“阅读原文”,也可免费试用 DEMO)

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