從資料分析看遊戲粘性 正確理解DAU MAU

2021-09-01 16:29:08 字數 1616 閱讀 9071

最近在與不少遊戲開發者交流時發現,不少遊戲開發者特別看重遊戲的dau/mau,認為這項指標直接說明遊戲的質量如何,如果這個指標的表現不好,就認為這款遊戲做的不好。這種觀點是片面的,移動遊戲的運營資料分析是乙個比較複雜的工作,每項指標都有其應有的作用,並且各項指標、維度,需要綜合評估。單憑一項指標,就下定論,並不可取。這裡,我們來簡單的分析一下,dau/mau究竟能為我們表達遊戲運營中的哪些表現。

首先dau/mau這個指標最早主要用在社交類遊戲以及**上,用於評估使用者粘性。隨著移動遊戲資料化運營的不斷發展,目前這一指標也逐漸開始使用在其他類遊戲的使用者粘性評估上。

在討論這一指標是否能夠比較有效的評估移動遊戲使用者粘性之前,我們先來明確這一指標中的兩個關鍵因素:dau和mau。參照《talkingdata移動遊戲運營資料分析指標***》中對這兩項指標的定義如下:

dau: daily active users日活躍使用者數,即每日登入過遊戲的使用者數

mau: monthly active users 月活躍使用者數,即截止當日,最近乙個月[含當日的30天]登入過遊戲的使用者數,一般按照自然月計算

dau/mau是以每日登陸遊戲使用者為基準,展示月活躍使用者中登陸遊戲的使用者百分比,是一種計算玩家參與度的方法。但是,如果我們只有dau和mau的資料並不能計算玩家留存率。因此這一指標並不能直接反映遊戲的使用者留存情況,但可以從使用者活躍的角度與使用者留存互為印證。另外,由於遊戲上線初期都會做各種形式的推廣以拉動使用者數量,因此有效的dau應該取3個月左右之後,遊戲運營平穩後的資料,才能有效展現真實的遊戲內使用者活躍情況。

那麼,如何使用dau/mau對我們的遊戲年度進行考量呢?首先,我們來假設兩種極端的情況:

所有使用者只登陸一次即流失——這種情況下,mau=dau之和,並且dnu(daily new user)=dau。在遊戲已經處於自然穩定的情況下,每日的dau近似相等,那麼dau/mau≈1/30≈3.33333%。我們可以認為這是dau/mau的下限。

所有使用者天天活躍——這種情況下,mau=dau,那麼dau/mau=1。這就是dau/mau的上限。

不難看出,dau/mau的上下限介於3.33%到100%之間,但顯然這兩種情況現實中基本不可能出現。就目前的實際情況來看,目前大多數移動遊戲dau/mau在10%~30%之間。如果低於10%的話,遊戲很可能已經處於衰退期了;高於20%的則可以從乙個側面反映出遊戲的留存還不錯。以下是兩款粘度不錯的遊戲的dau/mau趨勢圖:

[img]

[img]

目前來看,一些成功的facebook遊戲擁有百萬級的使用者群,而其dau/mau通常介於10%~20%之間。雖然也有一些遊戲的dau/mau比值甚至超過了50%,但其使用者規模卻較為有限。這種遊戲往往是受眾題材選擇比較單一卻擁有大批硬核玩家。

dau/mau確實能夠反映遊戲的粘度如何。但並不精確,需要輔助其他指標才能更完整全面的體現出遊戲的使用者粘性。比如,一款新上線的遊戲,在第一天有1000個玩家登陸,隨後在這1000人當中,每天只有固定的100個人活躍。這樣算下來dau/mau的值是0.1,顯示出玩家的參與度很低,但事實上這100個玩家的遊戲參與度卻是100%。正是因為有日新登使用者(dnu)的存在,才會使得dau/mau是一項判斷玩家參與度的重要指標。但也僅限於參與度。

所以說dau/mau並不能直接作為評判遊戲是否合格的標準,dau/mau實際上是一項反映玩家參與度的指標,不可忽略,亦不可完全依賴。

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