篇外話
前段時間比較忙碌，小白系列也因此停了一段時間，這期間做了不少分析，發現和總結了不少經驗，自己覺得還是很有用，不過倒都是一些基礎的東西。最近很多人都在問一些基礎術語和計算方式，我懂得不多，在此也想分享一下。
留存率顧名思義，就是留下來存在的比率。從時間上我們分為次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。從使用者上來分，有新登使用者和活躍使用者兩大類。但是我們大多數是關注時間次日、三日、七日，使用者是新登使用者。下面具體說說這些個概念以及為什麼是這樣定義形式。
次日留存率：新登使用者在首登後的次日再次登入遊戲的比例；
3日留存率：新登使用者在首登後的第三天再次登入遊戲的比例；
7日留存率：新登使用者在首登後的第七天再次登入遊戲的比例。
以此類推計算下去就得到了n日留存率。
在此圖中，我們看到7日新登使用者在8日登入的為次日留存使用者，9日登入為2日登入留存使用者……這就是留存基本定義，所謂留存率就是留存使用者/新登的總量。留存率反映的實際上是一種轉化率，即由初期的不穩定的使用者轉化為活躍使用者、穩定使用者、忠誠使用者的過程，隨著這個留存率統計過程的不斷延展，就能看到不同時期的使用者的變化情況。
之所以是這樣，是因為留存是以研究新登使用者為目標物件的，即我們研究某乙個點的一批使用者在隨後的十幾天，幾周，幾個月的時間內的生命週期情況，這樣的意義是從巨集觀上把握使用者的生命週期長度以及我們可以改善的餘地。
因此這裡就引申出乙個問題，我們為什麼要研究的是新登使用者？如剛才所說的，我們要巨集觀觀察使用者的生命程序情況，那麼我們最佳的辦法就是從使用者匯入期就開始，所謂匯入期就是使用者進入遊戲，這個地方我們的分析其實大有作為的，因為使用者進入遊戲時**於不同的渠道，通過不同的營銷手段拉入遊戲，這樣我們交叉分析，通過使用者的後期留存情況就能從乙個層面把握渠道質量，比如，付費，粘性，價值量，cac成本。
那麼說到留存就不得不提到另乙個詞就是流失，有句話我一直覺得有點道理，就是新使用者看留存，老使用者看流失，但是從目前我們看到的一些分析系統上似乎這部分都沒開發或者省略，因為這部分的難度相對而言比較大，再者，其改善帶來的效益不是立竿見影的，因此我們似乎很多時候是忽視了對老使用者的質量把控和分析。因為老使用者在整個使用者的生命程序中是屬於衰退期和流失期要關注和解決的問題[實際上從進入遊戲就伴隨流失，此處只是點了一部分]，關於流失這裡不再多講。
剛才說到留存和生命週期扯上關係了，為什麼這麼說，我們來看看下面的曲線。
這裡擷取了4天首登使用者在隨後接近40天的留存變化情況。
上圖是跟蹤了39天的資料，我們發現留存率的變化初期是**的比較厲害，但是隨後開始逐步的趨於平穩，下乙個時期就開始逐漸穩定，保持在乙個水平上，如果持續觀察下去，隨後開始逐漸的衰退，並最終無限趨於0。
事實上，以上的過程是符合使用者生命週期的基本形式，使用者在匯入期使用者量會增加很多，一段時間內如果我們渠道和手段得當，使用者初期的幾天留存質量會很好，之後隨著使用者的遊戲內等級成長，那麼就會逐漸淘汰一些人[實際上就是留存下降，流失加劇的過程]，在使用者的成長過程中，這樣的留存犧牲是必然，而此時的淘汰就意味著接下來的使用者成長將會趨於穩定，並保持乙個時期。
以上我們所說的三個時期，也就是**期[留存高]、淘汰期[留存波動]、穩定期[留存趨於穩定水平]，隨後的衰退期和流失期那就是流失率分析的部分，因為這個階段使用者留存下的基本就是老使用者了，當然此處不是說前三個時期的使用者就不需要流失分析，相反使用者匯入初期的階段[如果擁有足夠的資訊]，正需要去做流失分析，因為初期流失是最多的。但是由於初期使用者參與遊戲的參與度有限，提供的資訊也是有限的，偶然因素見多，所以就選擇做留存分析。
一般來說留存率這類指標是需要長期持續跟蹤的，且要根據版本更新，推廣等諸多因素結合起來分析，試圖去找到玩家的最佳週期進行制定相應的策略提公升質量。
此外留存率的分析可以結合聚類，決策樹等做進一步的深入分析，用於挖掘渠道具體的使用者質量，盈利分析等。這類的深入的分析首先是要建立長期的留存率跟蹤分析的基礎上進行的，抓住留存率長期的作用特點，才能更好的把握這類深層次的分析。
最後說一句，至於是不是出於穩定期，這個得自己很好的把握和衡量，必要的時候對於變化趨勢做一下顯著性檢驗也可以檢驗一下。
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