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2024年4月28日发(作者：)
游戏用户数据分析的维度
每日：
－－－－－－－－－用户数量描述
在线人数：（取的当日某个时刻最高在线，一般发生在9:30左右【网游终端平台不
同、类型不同峰值时间不一定相同】）
新进入用户数量：（单日登录的新用户数量）
当日登录用户数量：
每日登录/在线：
－－－－－－－－－盈利状况描述
每日消耗构成：（根据金额和数量做构成的饼状图）
每日消耗金额：
每日消费用户数量：
每日充值金额：
每日充值用户数量：
每日充值途径：
－－－－－－－－－产品受关注程度描述
官网首页访问量：
客户端安装量：（根据安装完成弹出的页面）
客户端下载量：
客户端下载点击量：
安装率：下载安装/下载量
－－－－－－－－－游戏系统描述
每日金钱增量、消耗和净增值：
等级分布：
忠诚用户等级分布：
特征物品市场价格（如联众游戏豆）：
每周：
－－－－－－－－－用户群体描述
活跃用户数量：当周登录过游戏的用户数量
忠诚用户数量：本周登陆3次以上（当天重复登陆算1次），最高角色等级超过15
级，在线时长超过14小时的帐号
流失用户数量：上周登录但本周没有登录的用户数量
流失率：流失用户/上周活跃数量
忠诚流失率：上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量
忠诚度：忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值（新进人数的变化比例）
转化率：上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例
－－－－－－－－－盈利变化描述
ARPU值（周）：当周充值总额/当周付费用户数量；当周充值总额/当周平均最高在
线
付费用户：该周有过付费行为的玩家数量
新增付费用户数量：本周新增的付费用户
付费率：该周付费用户数量/该周登录用户
付费用户流失数量：上周付费用户本周未登录数量
付费流失率：上周付费用户本周未登录的比例
注册转付费：某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例
每月：
ARPU值：该月充值总额/当月付费用户数量；当月充值总额/当月平均最高在线
付费用户：该月有过付费行为的玩家数量
新增付费用户数量：
付费用户流失数量：
付费流失率：
活跃用户数量：该月登录过的用户；
针对道具：
每日购买量：
每日使用量：
转卖数量：购买然后在手里出售给其他玩家的数量
转卖价格：
流通速度：转卖总次数/参与转卖的道具数量
购买者等级分布：
使用者等级分布：
产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持，也是指导日常运营的重要参考。
是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样，即便做了非常多的数据分析和其他信
息收集，我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论，经验和直觉在决
策中还是扮演重要的地位。
产品分析分为：
一、从信息收集渠道上来看：
（一）数据分析（通过数据库或后台查询的数据）
1.例行数据分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……）
2.项目数据分析（非例行/重复，如开区效果评估，游戏修改评估等）
项目数据调查一般遵循这样的过程：
1.确定调查分析目的（证实、探索、预测）
2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑
3.获得原始数据后如何分析（分析模型）
4.如何获取原始数据
（二）客服问题反馈（流程）
（三）自身游戏体验
（四）玩家直接交流（游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等）
二、从内容上来看：(例行的)
（一）产品现状描述：通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况
1.游戏世界描述（高峰/均在线，金钱监控，等级分布，特征怪物/物品/道具价格等）
2.运维平台及其它（下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等）
（二）玩家游戏行为分析：物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述
1.用户物理特征（性别、年龄等）
2.外部行为特征（登陆频率、时长、时间段等）
3.游戏行为特征（流失等级及变化）
4.群体行为描述（峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、
流失率、转化率等）
（三）玩家消费行为分析：修正盈利设计，捕捉用户需求，新增道具设计
1.付费用户描述（付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等）
2.盈利描述（盈利状况、消耗构成及变化趋势等）
3.道具分析（使用范围、使用深度、使用/放弃原因等）
4.付费意愿分析
（1）消费偏好分析（换金/个性/增强（经验、装备、技能）/方便互动/其它）
（2）消费与游戏设置的联系（道具对应等级、玩家习惯行为（如某种技能）、游戏任
务、场景的开放等）
5.付费行为分析
（1） 单位玩家道具数量情况分析（拥有量、拥有的道具之间的联系）
(2） 付费等级分布（首次购买等级、当前购买道具的等级分布）
（3） 付费数额分布（首次付费数额、续费数额）
（4） 付费用户分类（根据一段时间内的付费额）
（5） 续费行为分析（未流失的玩家中，中止消费、消费转移的分析）
（6） 重点用户的跟踪
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