玩家分析

一、 功能简介

玩家分析，针对小游戏玩家活跃、留存、习惯等维度系统刻画玩家特征，熟悉并把握用户的产品使用习惯特征，对于有针对性的进行产品优化及运营策略制定具有重要意义。

二、功能详述

玩家活跃

什么是玩家活跃？

在玩家活跃分析，我们为小游戏提供不同维度的细分数据，通过日活、周活、月活等数据，让您更好观测小游戏的活跃设备，以便做更好的后续动作。 活跃玩家，是相对于“流失玩家”的一个概念，是指那些会时不时进行一次游戏，并未游戏带来一些价值的玩家。 流失玩家，是指那些曾经访问过小游戏的玩家，但由于对游戏渐渐失去兴趣后逐渐远离，进而彻底脱离小游戏的那批玩家。活跃用户用于衡量小游戏的运营现状，而流失用户则用于分析小游戏是否存在被淘汰的风险，以及小游戏是否有能力留住新用户。 玩家活跃的应用

(1)日活 日活是什么？ 日活即日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。

(2)周活 周活是什么？ 周活即周活跃用户数量，本周哪些设备使用了小游戏，周活跃设备量是多少

(3)月活 月活，即一个月内容活跃的用户，本月哪些设备使用了小游戏，月活跃设备量是多少

有了日活、周活、月活这些数据之后，可以根据这些数据，做不同的运营活动，更好地召回玩家。

玩家活跃场景

玩家A开始使用产品，发现可以满足他的全部需求，对产品爱不释手，基本每周都有d登录，并且登录时长均在2小时以上。玩家B下载并开始使用产品，用了几天后便不再使用，产品更新后，觉得新功能很棒再次开始使用，之后的使用频率大约为每半个月一次。玩家C在随意的注册了一下，用了几天产品，觉得一般，当产品有大量折扣或活动时，再次使用过一两次。一季度下来使用不到5次。玩家D在有拉新活动时，注册之后便放弃使用，整季度使用次数为0或1。

以上四种玩家，可以根据其活跃度划分为：活跃期玩家：（玩家A）玩家活跃路径：新增-活跃-忠诚对应措施：保证接触频率，但不做促销刺激沉默期玩家：（玩家B）玩家活跃路径：新增-不活跃-回流-活跃对应措施：保证接触频率，给予少量的营销折扣睡眠期玩家：（玩家C）玩家活跃路径：新增-不活跃-回流对应措施：控制有限接触，通过打折扣进行挽回流失期玩家：（玩家D）玩家活跃路径：新增-不活跃-流失对应措施：屏蔽接触，只有在“双十一”之类的大促时通知玩家

玩家留存

什么是玩家留存

留存是任何一个互联网产品衡量其健康度的高级指标。一段时间新增的用户或活跃的用户在1天后、两天后、三天后或是1周后、两周后等时间范围下依然活跃的用户有多少。

玩家留存应用场景

两个独立的推广团队分别为产品带来100万的新用户，光从数量上，我们没法衡量哪个团队的绩效更优。当分析两个团队带来的新增用户的留存时，用户质量的差异就非常明显了。 还可以衡量产品对新用户黏性随时间的变化： 比如，假设您发现产品在新版发布后，留存率出现了明显的变化，那么可能就是由于新版本中的某些特性导致的。

如何使用

通常，更高的留存率意味着用户频繁持续的使用，也意味着单个用户能够为产品带来更高的价值。这样，您就更有机会获得产品的成功（如更高的收入或更好的投资机会）； 如果您发现产品的留存率不够理想，您也将得到改进提升它的机会（正所谓：「知不足，然后能自反也」）。 阿拉丁统计提供了两种留存分析类型：新增留存、活跃留存 新增留存：分析玩家在首次使用应用（如安装后第一次打开应用）之后的留存情况。 活跃留存：活跃留存与新增留存很相似，只不过不再以「首次」使用作为初始条件，而是只要玩家在某一天进行过游戏，就从这天开始计算他的留存。

留存的高级用法

细分用户群体：阿拉丁统计留存支持对某个细分用户群体进行留存分析。 洞察用户：与阿拉丁统计留存中的很多其他分析报表相同，留存分析的结果报表也支持对分析结果的用户进行深入的洞察。

玩家习惯

从游戏频率、游戏时长、游戏间隔三个维度对玩家的游戏习惯进行描述，让您更加了解您小游戏的玩家习惯，方便后续针对性地进行产品优化以及运营策略制订。

游戏频率：玩家在所选时段内游戏次数的占比情况

游戏时长：玩家在所选时段内的游戏的时长

游戏间隔：最近一次打开距离上一次打开的时间间隔