數(shù)據(jù)分析：日活躍的分析使用核心用戶規(guī)模

剛才所提到的核心用戶規(guī)模，之所以使用日活躍用戶來衡量，原因在于，以每日作為一個(gè)衡量的單位比較客觀反映用戶的游戲積極性，以日作為統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)度，恰好符合用戶游戲的最短的周期性循環(huán)。那么在日常的分析中，我們可以簡(jiǎn)單計(jì)算一個(gè)周期內(nèi)，每日新登用戶和活躍用戶的關(guān)系比例，看一個(gè)長(zhǎng)期趨勢(shì)，一定程度上反映了目前核心用戶的規(guī)模增長(zhǎng)情況。

那這里有人會(huì)問，怎么看待回流用戶的作用呢實(shí)際上，回流用戶對(duì)于日活躍用戶的貢獻(xiàn)比例是極低的，但是該部分的貢獻(xiàn)卻不能夠忽略，因?yàn)樵谥卮蠊?jié)日、渠道推廣等各種營(yíng)銷手段上線以后，會(huì)對(duì)于游戲日活躍產(chǎn)生一個(gè)很大的貢獻(xiàn)值。但是一般而言，該部分的貢獻(xiàn)比例比較低。

說了這么多，那么老用戶和回流用戶的定義究竟是怎樣的這里只給出參考的標(biāo)準(zhǔn)：回流用戶：統(tǒng)計(jì)日登錄游戲，但是之前7天未登錄過游戲的歷史用戶(所謂歷史用戶就是非新登用戶，歷史上登錄過游戲的用戶)老活躍用戶：如果粗略的計(jì)算，可以如下計(jì)算：

?日活躍用戶數(shù)-日新登用戶數(shù)-日回流用戶當(dāng)然如果要精確衡量老用戶規(guī)模，可以給予老用戶定義，例如：統(tǒng)計(jì)日登錄游戲的用戶，在此之前7日內(nèi)再次登錄過游戲(注意此處沒有嚴(yán)格區(qū)分新登用戶的情況，即也把新登用戶的次日登錄的部分計(jì)算為老用戶，可按照實(shí)際需要提出此部分對(duì)于老用戶的影響)。

下面我們通過幾個(gè)曲線來簡(jiǎn)單說明一下怎么利用DaU分析問題。首先我們要得到劃定時(shí)間區(qū)段的DaU和DNU的曲線圖，我們DaU和DNU的走勢(shì)基本上是一致的，DNU對(duì)于DaU的影響還是比較大的，但是隨著后期波動(dòng)的減小，我們發(fā)現(xiàn)從106天到280天，兩條曲線是呈現(xiàn)緩慢的下滑趨勢(shì)的，但是這不足以說明問題，仔細(xì)觀察，我們發(fā)現(xiàn)夾在兩條曲線之間的面積是逐漸縮小的，而這部分面積就是DaU中除去DNU的部分，即我們可以認(rèn)定是老用戶的部分，這個(gè)面積的縮小，意味著用戶的流失加劇，活躍用戶的控制不得當(dāng)，此外，也可能是新用戶在短期內(nèi)留存率不高引起的，那就需要結(jié)合留存率來看問題了，這里不討論。

可以很明顯的看到，這個(gè)差值在逐漸走低，也就是說用戶的活躍度是在下滑的，這個(gè)下滑可以認(rèn)定是后期渠道導(dǎo)入用戶質(zhì)量不高造成的，也可以是產(chǎn)品本身的用戶周期問題造成的。但是斷定一點(diǎn)的是，這個(gè)時(shí)期，需要緊急的拉動(dòng)用戶規(guī)模增長(zhǎng)，因此，可以看到，隨后進(jìn)行了兩次相應(yīng)的拉動(dòng)，其規(guī)模有所提升。

此外，我們還要看一下新用戶所占的比例曲線，如上文所述，基本維持在40%的水平上，但是有一個(gè)值得關(guān)注的是，當(dāng)處于一個(gè)相對(duì)的穩(wěn)定期時(shí)，即使有大范圍的推廣和拉動(dòng)新登增長(zhǎng)，那么這個(gè)比值的變化也不會(huì)太劇烈，唯一劇烈的原因就在于，原本游戲的老活躍用戶規(guī)模就在下滑，流失較多。

當(dāng)然了，用戶的流失、產(chǎn)品的粘性等等都可以通過對(duì)DaU不同角度的解析獲得相應(yīng)的信息，這點(diǎn)也是要和其他數(shù)據(jù)結(jié)合來分析的，比如次日留存率，用戶流失率、啟動(dòng)次數(shù)、登錄時(shí)長(zhǎng)分布等數(shù)據(jù)，找出來DaU中的虛假用戶，例如1-3s用戶非常多，那么在正常的網(wǎng)絡(luò)和設(shè)計(jì)情況下，這種數(shù)據(jù)就可能是很多假用戶造成的，也就是作弊行為。

再比如的情況，我們可以通過事件管理，區(qū)分推廣和非推廣時(shí)期的用戶增長(zhǎng)對(duì)DaU的影響，比如自然增長(zhǎng)時(shí)期的新登用戶對(duì)DaU的影響，判斷DaU的質(zhì)量，渠道的質(zhì)量;或者推廣時(shí)期的新登用戶對(duì)DaU的影響情況分析。如果需要的也可以結(jié)合用戶的登錄習(xí)慣，比如登錄次數(shù)，登錄天數(shù)等等數(shù)據(jù)進(jìn)行忠誠(chéng)活躍用戶的閾值確定，以此來保證DaU的質(zhì)量。其實(shí)在DaU的背后，隱藏的問題和分析的要素很多，這個(gè)也是需要結(jié)合自己的業(yè)務(wù)需要來進(jìn)行的，這里只是給大家提供一個(gè)分析的思路和方式。至于具體的問題，還要結(jié)合具體需求進(jìn)行分析。不過話說回來，DaU的解析離不開細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的支持，但是也是不一定一直細(xì)分進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析。

當(dāng)前題目：數(shù)據(jù)分析：日活躍的分析使用核心用戶規(guī)模
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