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手游留存率最大的窘境:如何提升留存率

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2015-05-14 23:19:35

 青青莲子

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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。

手机游戏

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。

手游用户分析

从设计的角度来看,我们很关心如下的内容:

手游运营数据分析

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。

手游数据分析

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:

手游数据分析

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:

手游数据分析

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:

手游数据分析

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。

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