行業指標觀察分析-DNU/DAU

寫在分析之前

一直以來，我們對於資料都是在做加法，也希望這個過程中，不斷蒐羅和變換出來更多的資料指標，維度等等。而在實際的分析中，我們發現，一如我們給使用者提供產品一樣，太多的時候，我們思考的是如何增加功能，而產品的核心功能和訴求，卻越來越遠。

最近有幸和一些團隊在做資料分析的交流，一個現象是，基於最基本的資料指標，實際上我們並沒有深入的理解，或者說，我們並不瞭解資料，以及背後的使用者，使用場景等等。因此，也就造成了，在夾生的資料理解上，我們不斷還在探尋新的資料組織和加工。

前年的時候，我制定了關於遊戲資料分析的一些基本指標，後來有人和我說，我們的資料指標定義和你的不一樣，你的指導意義是不夠的，不符合業務需要，比如這裡我舉一個例子：

很多企業在定義日活躍使用者數（DAU）時，都會和我說，我們是按照每天登陸2次以上的使用者算作DAU，而給出的行業標準，是隻要登陸過的使用者，就算是日活躍使用者。

就這個問題，我想表達的是，DAU這樣的指標，他本身代表的是業務場景，而非一個簡單粗暴的指標內容，換句話，在背後是存在一個圍繞DAU的體系和流程的。

我們可以以“轉化率”或者“金字塔”的思想來理解這個DAU，實際上，我很清楚，大家在做DAU資料時，我們有的定義是登陸兩次以上是活躍使用者，或者登陸時長超過10min，算作一個活躍使用者。但是在這個背後，我們會發現，登陸是最基本要具備的要素，有了這個要素或者場景後，剛才我們提到的登陸兩次也好，還是線上時長超過10min才是被滿足的。如果按照“轉化率”或者“金字塔”的思想來看，我們其實想知道層層過濾之後的，所謂那部分高價值使用者的比例。

從業務場景的角度分析來看，這其實是我們在研究使用者到達的好壞，而圍繞在這一點場景的核心，我們就會發現，影響到DAU的分析因素其實很多了，比如我們剛才提到了，基本的DAU定義是指，登陸游戲一次就是活躍使用者，這個過程中，如果結合我們剛才提到的轉化率思想，你會發現，DAU的轉化率關係或者金字塔結構（僅從登陸次數作為統計維度），是能夠發現一些問題所在的。比如使用者的遊戲行為習慣，付費相關性，營銷活動刺激，舉例，間隔時間極短的兩次登陸使用者，且級別很低時，很可能是登陸存在問題，趨利使用者（即積分牆使用者）。

行業指標觀察

今天我們要分析的是和DAU相關指標，DNU，DAU，後面還會和留存率放到一起講解。

今天，我們花一些時間就只說DNU和DAU，而分析的指標就是DNU/DAU,你可以成這個指標叫做活躍度指數，當然大家喜歡叫做新增使用者佔比。

且看下面的圖片：

這裡的老玩家指的是：DAU-DNU，注：DAU-DNU與DOU是同義。

在此圖蘊藏了幾個資訊：

玩家的行為習慣逐漸形成，週六成為使用者遊戲的高峰時間段；

儘管這個事實，也許很多人都注意到了，但不是所有人在做週末獎勵活動時都考慮了這個因素。對比的大家可以看到在1月到2月份春節期間，行為特點則是完全不同的。

藍色區域面積，越小，則留下的老使用者（即DAU-DNU）比例就越多，相對的留存質量則會好一些。遊戲的玩家自迴圈系統則逐步成立，則推廣期間的大部分玩家則在次日之後都留在了遊戲中。針對這一點，在下面展開解釋。

我們將DNU/DAU的比率拿出來，做出如下圖的曲線：

可以看到，基本上這個比率維持在一個很低的比例，大概在10%-15%左右，換句話說，新增使用者的佔比只有全體日活躍使用者佔比的10%~15%，即使當我們遊戲開始大範圍拉新推廣時，這個比例仍舊維持在10%~15%，但此種情況僅存在於遊戲已經上線，且使用者的自然轉化情況比較理想的情況下。從數學的角度來看，這個比率計算的分子和分母，分別是DNU和DNU+DOU（即DAU），基本上變化幅度是同步的，當DOU足夠多的時候，DNU的新增影響是有限的。但是如果一段時間內DNU的諸多使用者不能轉化為DOU，則此比值則在不斷升高。如下圖所示：

可以看到的是，昨日的DNU中的一部分（次日留存部分）變成了，今天的老使用者（DAU-DNU），而昨日（DAU-DNU）部分則有一些轉化為今天的老使用者，同時，今天DAU中，則繼續有DNU的加入，而這一部分，也構成了明日（DAU-DNU）的一部分，在明日的DAU-DNU中，同時還有昨日DNU在明日的部分貢獻，昨日DAU-DNU在明日的貢獻。

由此，我們可以認為：

在遊戲足夠吸引使用者或者流量足夠理想的情況下，隨著不斷新使用者被帶入到遊戲中，遊戲中DOU的比例則會越來越高，那麼我們的DAU就會不斷的成長。

在遊戲帶入的流量是虛假的或者遊戲不足以吸引玩家時，則每天匯入的DNU則會不斷的被損失掉，就變成了一次性使用者，即新增當天登陸過遊戲的使用者，且此後不再登入遊戲。此時，我們會看到在隨後的一段時間（尤其是停止推廣後），DOU即老使用者的比例並沒有發生顯著的增長，這一點從DAU事看不出來的，但是我們從DOU的比例就可以看出來。此時，不需要等待幾天來看效果，推廣的第二天如果效果不佳就需要停止。

案例

從下圖我們可以看到，在大推開始，DAU的規模開始急劇增長，但是基本上是DNU的貢獻，推廣幾天的DNU/DAU平均水平在83%左右，這一點恰恰說明了，在推廣期間每一天的大量DNU並沒有在次日有效轉化為DOU，這一點，我們從DOU比較平滑的曲線就可以看到，儘管這期間我們發現DAU急劇膨脹，但是實際DOU較推廣前的漲幅則是有限，經過計算，較推廣前，DOU平均漲幅30%,  而實際此期間，DNU的平均漲幅100倍左右，而推廣結束後，DAU較推廣前漲幅了30% 左右。對比DNU約100倍流量的湧入，實際DAU和DOU的漲幅，則實在是很微弱。

總結起來看，這個指標對於遊戲的粘性理解和投放效果評估，能夠起到一定的積極作用，同時，要說明的是，這個指標從長期運營的遊戲來說，是評估其生命力的一個重要參照，想必用過的人是很清楚的。最後奉上行業水準：

一線：<10%

二線：<20%

三線：<30%

四線：<45%

行業平均水平：28%

注：遊戲上線初期的1~3天不具備參考意義。