【干货】为什么玩家会流失：如何理解次日留存率
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在常见免费游戏（F2P）的运营数据指标中，次日留存率可能是游戏最关注的指标之一了。为什么这样说？因为如果大多数玩家无法在游戏里留存下来，那么玩家将如何进一步的转化并且付费呢？次日留存率，是指玩家安装游戏之后，第二天还会重新启动游戏的概率。事实上，这个指标自身并不是一个非常强大的“诊断工具”，它仅仅是一个揭示游戏机制是否存在问题的一个表面症状。基于以上原因，游戏数据分析人员善于用首次用户体验（FTUE）漏斗模型去诊断玩家在游戏中遭遇的“卡点”。不过，一个平滑的FTUE漏斗模型，并不能确保游戏良好的次日留存率。典型的首次用户体验（FTUE）漏斗模型让我们看看下图中的FTUE的具体数据一个典型的FTUE漏斗模型，将会显示出哪部分玩家在游戏安装后，成功完成了游戏新手引导阶段的哪些步骤。分析上图，这个FTUE可以认为是相当的不错的。几乎有80%的玩家都成功的度过了新手引导阶段。没有高于6%的玩家在任何小步骤中丢失。如果这个FTUE的表现却搭配了一个很低的次日留存率，比如说20%，那么可能就会有些分析师得出结论，游戏的首日体验中的问题造成了次登的影响。虽然单独分析以上两个指标中的一个并不能说明什么问题。不过当我们将它们结合起来分析的时候，就可以使得问题变得清晰。用次日留存率来评估FTUE的影响。从另一方面来看，有80%的玩家完成了新手引导的最后一步，如果整体的次日留存率是20%，那么所有完成了新手引导的玩家的次日留存率是20%/80%=25%。完成FTUE的最后一步（全部新手引导）相对所有安装了游戏的玩家只提升了5%的次日留存。所以基于此情况，可以得出结论，完成新手引导的过程，仅仅对次日留存产生边际效益。以下是次日留存在FTUE模型的每一步的表现假设次日留存的玩家一定通过了FTUE的每一步，没有通过FTUE的每一步的玩家将必定流失。对上图的数据进行分析，低次日留存率就意味着新手教程和首次任务对提高留存率没有太大的作用。虽然你可能会说，以上仅仅是一些人为设置的数据。不过在一些数据分析平台中,确实一些游戏有着比以上数据更好的FTUE留存表现和更糟糕的次日留存。对此，一个比较现实的解释是，FTUE并不能说明什么问题。如果根据这些又短又照本宣科的教程来分析的话往往会得出以上结论。这证明了次日留存是一个非常有用的辅助数据，不过这也并不是理解FTUE表现影响的唯一途径。让我们继续分析之前的游戏数据…确定FTUE表现带来的影响在完成游戏第一个任务后，玩家有以下三种选择：直接去进行任务2，完成支线任务，或者升级角色。我们很难在不修改FTUE模型的前提下，仅仅通过其中简单地加入一些选项来记录这些选择。可能需要分解漏斗模型，往其中插入各种的路径，不过大量的选择很容易成为数据分析的累赘。一个简单的方式是，记录玩家在不同选择下的次日留存率。对于三种不同FTUE组群，玩家次日留存的表现。通过上图可以发现，直接选择进行第二个关卡的次日留存率是25%，这和完成FTUE玩家的次日留存率是一致的。选择去进行支线任务的玩家次日留存率会降低很多，同时那些选择升级角色的玩家表现出更好的次日留存率。根据以上分析，可以得出一个明确的结论。将升级的过程包含在FUTE流程中，或者给玩家一个清晰的目标去升级。如何去将以上的分析思路贯穿整个游戏以上分析方法的优势在于，它几乎对游戏里的任何特征点都适用。不仅仅只是针对次日留存这一个数据。任何目标都可以采用这种度量标准。比如7日留存，或者是在游戏中达到某个目标等级的比率。这个分析的难点在于设定一个对比点。比如说“竞技”系统将会在第5级解锁，我们可以看看玩家是否完成了这个目标，以及对次日留存的影响。不过这并不是一个公平的对比。因为没有完成去玩“竞技”系统的这个玩家群体包括了那些前五级就离开了游戏的玩家。下图是一个公平的比较。通过比较玩家的不同选择来对比数据，游戏里的任何功能点都可以用这种方式来进行分析。使用正确的KPI将可以使游戏变得更加优秀F2P游戏和付费游戏的关键区别在于，收入是否直接取决于玩家玩游戏的时间长短。了解F2P游戏的每一个环节将造成什么影响是建立一个成功的盈利的游戏的关键。仅仅追求简单的KPI，比如游戏整体的留存，可能会引起对游戏现状的误解，或者弄不清楚游戏中存在的问题。通过将一些数据关联起来看，比如留存率，游戏中的互动等等，去分析以上数据之间相互直接的影响，可以帮助我们去更好的设计游戏，以及让玩家更好的去体验游戏。
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你的次日和7日留存是多少？如何提高用户留存？
游戏陀螺|32037
当乐玩家交流总群5：
&&&&&&& 渠道问：“你的次日留存多少/7日留存多少”，每个运用者都在关心着这个核心数据，留存的好坏关系着游戏的品质、游戏的可持续性收入等。好的用户留存让渠道更喜欢，也让运营者更有信心。怎么样才能提高用户留存？这是今天要献丑的事情。　　现在随着手机设备的运行能力越来越强，为游戏的品质提升提供了一定的硬件基础，目前次日留存达到50%的游戏越来越多，是什么让次日留存/第7日留存/第30日留存越来越好，或者说要使日留存率达到最大值，哪些才是你应该考虑的主要因素呢？　　【次日留存】　　影响次日留存的因素有很多，列举几个主要的。　　1.初次加载时间。初次加载越快越好，超过1分钟的加载时间会让你的游戏陷入困境。然而，减少时间所产生的效果似乎并非呈线性，从50秒缩短至40秒与从30秒缩短至20秒产生的效果不同。　　2.首次间断前的游戏时间。要使游戏对玩家产生足够的吸引力，至少需要20分钟的持续游戏时间。以30分钟为目标，随后设置某个间隔，这样玩家便只能在等待和付费间做出选择。指引玩家消费，消费即可留下用户，好与留住等待消费。　　3.本地化。如果你未将游戏本地化，离开游戏的玩家比例会相当高。本地化并不是当初的英译汉，在本地化中还需要将翻译套入游戏剧情，查看翻译是否合理。　　4.任务系统。在对基础的操作做展示或者引导后，应该直接将用户引向有趣且充满吸引力的任务系统。让用户知道接下来该干嘛。　　5.游戏展示。游戏展示的重要性不比多说，在游戏展示的过程中我们要传达游戏的趣味性和情感。你必须说服玩家，这款游戏很有价值而且比其他游戏更好玩。你可以使用语言、视频、文字等形式进行展示，但你需要权衡时间与内容的关系，尽量短、快、全的展示和引导。　　6.代入感。游戏中是否有用户之前从未见过的动画、可爱的动物或某些精美的效果？这个人、事、物是不是现实生活中遇到过的，是否让玩家亲切？如果有条件可以选择玩家在开发时候就加入游戏体验从而可以认真观察测试用户脸上的表情，是微笑还是厌烦？　　7.日常活动。连续登录送元宝，宝石…，也可以激励用户，据统计不到2%的提升，话说就算1%也是肉，至于送什么，怎么送策划需要考虑下。　　8.核心系统。有了前段部分的引导，最终指向核心玩法，核心玩法关系游戏命运，让玩家知道这个游戏最好玩的部分，最耐玩的部分在那里。　　9.积分墙。这些用户价值不高，但是总不能轻易浪费。可以巧妙的设置任务要求，使得这部分“雇佣兵”可以每天登录一下给你刷数据。　　影响日留存率的因素显然还有很多，但以上列举出的是主要因素。　　【7日留存与30日留存】　　上文提到了哪些对次日留存的影响，而影响7日、30日的因素又有哪些？　　【可视扩展内容】　　可视扩展内容是用户刚开始就能看到但无法访问的领域，这是促使玩家继续体验的长期目标和动力。就像《秦时明月》在更新到1.09版本的时候出了“墨家棋艺”一样，就像《魔域口袋》给出了“神界”但还未开放，就像大部分游戏都会做游戏副本一样。　　【游戏的设置】　　游戏关卡的设置，BOSS暴率，装备掉落率的设置，抽奖掉落率的设置等，都会影响游戏的可持续性，在游戏制作的时候是否考虑到大R和小R的差别，不单单要考虑大R的情感还需要考虑到小R的情绪，如果你喜欢做一个游戏就是为10个玩家能付给你100万的大R服务的那倒无所谓。　　【游戏社交】　　社交，如果不将社交元素融入游戏，游戏将不会受玩家喜欢。好友数量会影响玩家留存率以及好友之间的互动内容。这里我就不详述社交活动。如果你能够在游戏中融入玩家在现实生活中相互竞争的元素，那么留存率将会得到明显提高。这里指的竞争元素是金钱、美貌、名气、速度和相似性。如果你打算设计诸如此类的竞争内容，那么同时要确保该元素在游戏下方的高分榜单中体现。不要以玩家的经验值排列次序，相反应根据上述元素。（可以参考腾讯游戏的社交制作）　　【清晰的世界观】　　这点有时容易忽略。玩家的游戏目标是什么？玩家从游戏开始到体验2-3个月后是否对此了然于心？人家说一个好游戏，刨掉外边的所有东西，只剩下核心玩法的时候，能否让玩家玩2-3个月，这个依赖于核心玩法耐玩性，这个需要游戏设计适合就考虑游戏的世界观，如果不能给玩家一个清晰的世界观，并让玩家进入，30日留存将会惨目忍睹。
全文终 当乐小编：小可
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随着移动游戏整体的火热，现在看到太多的数据，太多信息，很多时候我们仰慕和钦佩别人的成功，我们总是把这个行业达成所谓共识的一些数据来出来说明问题。因为我们笃信数据是有力的证据，并且可以说明实力。然而太多的时候，因为沾染了更多的外在气氛，以至于在一些情况下看不到自己接下来的清晰的方向。比如今天说的留存率问题。
关于留存率，之前也谈到了很多，包括计算标准和使用方法，不过细心的人应该懂得那些只是一个最初级的阶段，因为即使你知道的留存率是什么，但是你会发现你依旧不知道要去做什么?原因在于，你觉得大家都在谈论，所以，我也这么谈论。很多时候，见过很多人都在询问，这个类别的游戏，benchmarks是多少，一方面的确很有用，因为你看到了差距，另一方面，却发现，纵然自己知道差距，却依旧不知道如何弥补差距，如何解决问题。
因为，所有的数据分析和数据都是以解决问题为先。
然而，我们把数据分析和数据当做了夸夸其谈的佐料。
留存率的最大的窘境在于，即使，你了解到了你存在差距，但是你依旧找不到解决这个问题的办法。比如我们都知道我们的次日留存、7日留存水平都不是很高，需要进一步提升，但是往往我们找不到方法，很多时候，我们可能回过头来通过不断的游戏体验，去寻找问题，实则现在很多人已经知道通过留存率来分析体验的问题。然而驱动用户体验决策而有意义的成功标准，一定是可以明确的与用户行为绑定的标准，而这些行为也一定是可以通过设计来影响的行为。然而我们看到了所谓现在探讨的次日留存率和7日留存率并不能准确捕捉行为，并且帮助我们完成设计，进而影响行为。
所以，我们要解开这个窘境。
所以，我们要去寻找在留存率背后的行为，而这些行为必须要能够进行量化，同时通过设计可以影响行为。
从设计的角度来看，我们很关心如下的内容：
因为这些因素使我们通过设计可以进行改进的，而这些改进，必然会对应在一定的量化基础之上，因为刚才提到了，只有这样的标准才是存在价值的，也是可以真正通过数据分析解决问题的，换句话， 只是一个单纯的留存率指标我们并不能更加清楚的发现这些问题，抑或更多的时候，只能凭借体验和感觉来解决问题，这种情况下其实数据分析并没有发挥应有的作用。
留存用户的等级分析
我们可以通过分析次日、7日、30日用户的首日等级变化情况，了解不同质量用户区对于游戏内容和进度的把握情况，进而快速定位是否是游戏内容过难，或者新手教学没有做好导致的结果。
如上图所示，次日留存用户，在首日停留的等级有22%的是在4级，而有13%的次日留存用户直接是安装了但是没有进行游戏内容，与此同时，我们对比7日留存用户的新登日变化情况来进行对比分析：
在此，可以看到，7日留存用户中，等级达到2的用户有14%，而在次日留存用户中，首日等级达到2级的比例是18%，这点来看，7日留存用户的质量的确是高于次日留存用户。从这点来看，围绕游戏本身设计的要素，比如每日游戏时长，可以判断用户的首日游戏体验是否达到了预期的效果。所以这里我们可以去结合用户的游戏时长进行判断。
留存用户的游戏时长分析
作为每一个游戏设计者，肯定会判断自己的游戏时硬核，还是中核，或者休闲，不同的情况对应的游戏时长水平是不同的，比如下面的例子：
结合新增用户等级的变化情况来看，其实我们比较容易看到，用户的游戏时长中有30%的人在0-10s就离开了游戏，针对这点其实可以反映几个潜在的问题，比如网络的不稳定，加载问题，渠道的虚假用户等等问题。针对这款游戏10-30min用户的数量相对占比不高，因此对于那些首次接触该题材的用户来说，新手引导存在一定的问题，用户在最开始的成长遭遇了一些问题，比如初期的赠送奖励不足以让用户继续体验接下来的游戏内容。不过值得肯定的一点事，在这款游戏中，我们可以看到基本上是一个正态分布，相对合理，而在某些游戏中，比如服务器不稳定，或者网络没有解决，那么此时用户的游戏时长曲线就会变成一个偏态分布，诸如下面的情况：
这种情况，可以肯定都是存在较大的问题，游戏核心机制没有有效的吸引住用户，因此在这种情况，就需要去做比较深入分析和改进。
来源：pmtoo
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