任何一款游戲運營，都是以UED、數據分析為導向，如何開發、運營好一款成功的全球社 交游戲，是每個社交游戲產品經理頭等大事。用數據說話，是一個簡單明快的操作方式，但社交游戲的數據如何分類？海內外關注點有何區別？相信作為每個社交游 戲產品經理是非常關心的話題，那么我們就從基礎知識入手，逐步梳理出符合運營需求的核心數據環節，拋棄冗長復雜的多類數據，為自己的成功打下扎實的基礎。

付費率=付費用戶÷活躍用戶x100
活躍率=登陸人次÷平均在線人數
ARPU值=收入÷付費用戶
用戶流失率=游戲當前活躍用戶規模÷歷史注冊總量
同時在線峰值=24小時內同時在線最高達到人數
平均在線=24小時每小時同時在線相加總和÷24小時
中國大陸運營游戲平均同時在線用戶=ACU 【有稱ACCU】
采用道具收費模式游戲活躍付費用戶=APC
活躍付費賬戶=APA
付費用戶平均貢獻收入=ARPU
當日登錄賬號數=UV
用戶平均在線時長=TS
最高同時在線人數=PCU 【有稱PCCU】

同時在線人數=CCU
付費人數一般是在線人數2～4倍。



??? 活躍用戶（玩家）：是指通過你的推廣代碼注冊，不屬于小號或作弊情況、正常進行游戲一個月以上未被官方刪除的用戶視為活躍用戶 。
您推廣的兩個用戶目前還沒有通過至少1個月的審查時間，您可以在您的推廣紀錄中查看您推廣用戶的注冊時間。且這兩個用戶需要滿足上述對活躍玩家的定義才 能稱為活躍玩家！

活躍付費賬戶=APA。
每個活躍付費用戶平均貢獻收入=ARPU。

【活躍天數計算定義】
活躍天指用戶當天登陸游戲一定時間、認定用戶當天為活躍、活躍天數加1天。
當天0：00-23：59登陸游戲時間2小時以上用戶當天為活躍天、活躍天數累積1天。
當天0：00-23：59登陸游戲時間0.5小時至2小時、活躍天數累積0.5天。
當天0：00-23：59登陸游戲時間0.5小時以下、不為其累積活躍天數。

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每日：
－－－－－－－－－用戶數量描述
在線人數：（取的當日某個時刻最高在線，一般發生在9:30左右）
新進入用戶數量：（單日登錄的新用戶數量）
當日登錄用戶數量：
每日登錄/在線：
－－－－－－－－－盈利狀況描述
每日消耗構成：（根據金額和數量做構成的餅狀圖）
每日消耗金額：
每日消費用戶數量：
每日充值金額：
每日充值用戶數量：
每日充值途徑：
－－－－－－－－－產品受關注程度描述
官網首頁訪問量：
客戶端安裝量：（根據安裝完成彈出的頁面）
客戶端下載量：
客戶端下載點擊量：
安裝率：下載安裝/下載量
－－－－－－－－－游戲系統描述
每日金錢增量、消耗和凈增值：
等級分布：
忠誠用戶等級分布：
特征物品市場價格（如聯眾游戲豆）：
每周：
－－－－－－－－－用戶群體描述
活躍用戶數量：當周登錄過游戲的用戶數量
忠誠用戶數量：本周登陸3次以上（當天重復登陸算1次），最高角色等級超過15級，在線時長超過14小時的帳號
流失用戶數量：上周登錄但本周沒有登錄的用戶數量
流失率：流失用戶/上周活躍數量
忠誠流失率：上周忠誠用戶當周沒有登錄用戶的數量/上周忠誠用戶數量
忠誠度：忠誠用戶數量/活躍用戶數量*修正值（新進人數的變化比例）
轉化率：上周登錄的用戶在本周轉化為忠誠用戶的比例
－－－－－－－－－盈利變化描述
ARPU值（周）：當周充值總額/當周付費用戶數量；當周充值總額/當周平均最高在線
付費用戶：該周有過付費行為的玩家數量
新增付費用戶數量：本周新增的付費用戶
付費率：該周付費用戶數量/該周登錄用戶
付費用戶流失數量：上周付費用戶本周未登錄數量
付費流失率：上周付費用戶本周未登錄的比例
注冊轉付費：某一天注冊的用戶在一周后付費的用戶數量及比例

每月：
ARPU值：該月充值總額/當月付費用戶數量；當月充值總額/當月平均最高在線
付費用戶：該月有過付費行為的玩家數量
新增付費用戶數量：
付費用戶流失數量：
付費流失率：
活躍用戶數量：該月登錄過的用戶；

針對道具：
每日購買量：
每日使用量：
轉賣數量：購買然后在手里出售給其他玩家的數量
轉賣價格：
流通速度：轉賣總次數/參與轉賣的道具數量
購買者等級分布：
使用者等級分布：

產品分析為游戲包裝、盈利設計提供非常必要的支持，也是指導日常運營的重要參考。是運營工作中的核心內容之一。但和其他行業一樣，即便做了非常多的數據分 析和其他信息收集，我們往往依然很難獲得足夠的信息來得到一個非常清晰的結論，經驗和直覺在決策中還是扮演重要的地位。

產品分析分為：

一、從信息收集渠道上來看：
（一）數據分析（通過數據庫或后臺查詢的數據）
1.例行數據分析（每日、每周、每半月、每月，每季度……）
2.項目數據分析（非例行/重復，如開區效果評估，游戲修改評估等）
項目數據調查一般遵循這樣的過程：
1.確定調查分析目的（證實、探索、預測）
2.達到這個調查分析目的你需要哪些結論來支撐
3.獲得原始數據后如何分析（分析模型）
4.如何獲取原始數據
（二）客服問題反饋（流程）
（三）自身游戲體驗
（四）玩家直接交流（游戲交互、日常溝通、QQ群、小型見面會等）

二、從內容上來看：(例行的)
（一）產品現狀描述：通過參數來反應目前游戲系統和運維平臺的情況
1.游戲世界描述（高峰/均在線，金錢監控，等級分布，特征怪物/物品/道具價格等）
2.運維平臺及其它（下載量、下載完成率、注冊量、硬件使用率、客服相關數據等）
（二）玩家游戲行為分析：物理特征+外部行為+游戲行為+群體描述
1.用戶物理特征（性別、年齡等）
2.外部行為特征（登陸頻率、時長、時間段等）
3.游戲行為特征（流失等級及變化）
4.群體行為描述（峰值、活躍用戶/忠誠用戶及相關比例、新進用戶、活躍度、忠誠度、流失率、轉化率等）
（三）玩家消費行為分析：修正盈利設計，捕捉用戶需求，新增道具設計
1.付費用戶描述（付費用戶數量、ARPU、付費用戶游戲行為分析等）
2.盈利描述（盈利狀況、消耗構成及變化趨勢等）
3.道具分析（使用范圍、使用深度、使用/放棄原因等）
4.付費意愿分析
（1）消費偏好分析（換金/個性/增強（經驗、裝備、技能）/方便互動/其它）
（2）消費與游戲設置的聯系（道具對應等級、玩家習慣行為（如某種技能）、游戲任務、場景的開放等）
5.付費行為分析
（1）單位玩家道具數量情況分析（擁有量、擁有的道具之間的聯系）
（2） 付費等級分布（首次購買等級、當前購買道具的等級分布）
（3） 付費數額分布（首次付費數額、續費數額）
（4） 付費用戶分類（根據一段時間內的付費額）
（5）續費行為分析（未流失的玩家中，中止消費、消費轉移的分析）
（6） 重點用戶的跟蹤

【名詞解釋和計算方式】
平均同時在線用戶 = ACU
游戲活躍付費用戶 = APC
活躍付費賬戶 = APA
付費用戶平均貢獻收入 = ARPU
當日登錄賬號數 = UV
用戶平均在線時長 = TS
最高同時在線人數 = PCU
累積注冊用戶 = AccRu
收入 /?? 付費用戶 = ARPU
游戲當前活躍用戶規模 /?? 歷史注冊總量 = 用戶流失率
付費用戶 /?? 活躍用戶?? *?? 100 = 付費率
登陸人次 /?? 平均在線人數 = 活躍率
24小時內同時在線最高達到人數 = 同時在線峰值(PCU)
24小時每小時同時在線相加總和 /?? 24小時=平均在線(ACU)

【活躍天數計算定義】
活躍天指用戶當天登陸游戲一定時間、認定用戶當天為活躍、活躍天數加1天
當天0：00-23：59登陸游戲時間2小時以上用戶當天為活躍天、活躍天數累積1天
當天0：00-23：59登陸游戲時間0.5小時至2小時、活躍天數累積0.5天
當天0：00-23：59登陸游戲時間0.5小時以下、不為其累積活躍天數

總結

以上是生活随笔為你收集整理的网络游戏运营数据分析二的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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