
小白学数据分析:留存率问题的分析
最近在做留存分析时,遇到了不少的情况,也经常会有人问我,为什么我的游戏突然次日留存率降了一半。如果留存率是单单作为一个简单的指标的话,那对你价值还是蛮有限的,今天就和大家说说一个case,这是不久前解决掉的问题,相信会帮助不少人。OK,这也将作为留存率分析的第一篇文章,后续在和各位分享。
事件描述
统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%,但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。
但是通过查看安装量,用户注册量,发现安装量没有明显的波动,但是用户的注册量骤然增加。下图是系统统计的截图
我们再看一下用户注册量
原因分析
由以上的数据表现来看,初步断定是两种情况:
新开服务器
老玩家刷号
针对第一种情况,我做了以下注册和安装的趋势图
由游戏官网得到了游戏开服的时间表
图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放,刺激了游戏用户增长外,其他的红圆圈(除了1月16日)均是在周末开新服刺激新用户增长的,工作日所开的新服并没有出现波峰,比如1月3日,1月7日,1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服,根据刚才的经验,1月18日不会出现较大的波峰,但是从1月18日~20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开服务器造成的影响。
那么也就是剩下了第二种情况,即老玩家存在刷号的可能性。那接下来,我们需要做两方面的工作:
继续查细分数据,如注册活跃占比,注册安装转化率,玩家单日游戏次数,留存趋势表现数据
继续查找数据有问题期间的运营活动情况,便于问题定位。
这里我们先说第二点,我在该游戏论坛发现了一个活动:
新服开放后,新建帮派在开服后前3日,召集10名玩家加入其帮派,即送帮主大量金币。
由此,基本确定问题出在了此处。不过我们还要从另一层面来看当时所在时期的问题,即从数据层面来看。
单日游戏次数
明显发现18~20日的单日游戏次数增加明显,这是小号增加,刷号的一个征兆,因为刚才我们看到了这个时期的安装量没有增长,只是注册大幅增长。
单次游戏时长
单日游戏时长从一直保持的相对平滑和稳定,但是在18~20日三日,出现了明显的波动,即用户单次游戏的时长不高,即存在大量低级账号。
留存趋势表现
留存率能够我们快速定位问题
是否是某一个新登用户质量的问题;
某一日或几日外部事件导致的留存变化。
如果是用户质量问题,那么该批次用户的新登次日留存率、二日、三日等留存率都会偏低;
如果是外部事件导致的,那么就是不同批次新登用户在某一统计日的留存率会表现的都很低;
我们先来看第一种情况:
次日留存率的前后变化
很明显的发现,次日留存率只是在18~20日三天下滑的很明显,三天之后次日留存率恢复正常水平。
接下来,我们再看看18~20日的留存趋势与21日之后的留存趋势表现
这里我们可以明显的发现,18~20日的留存曲线趋势表现整体上是低于之后的21~23日留存曲线的趋势表现,即18~20日的新增用户质量不高,因为大量是老用户刷新号登录造成数据增长,这样的用户实际上活跃度是有限的,即为了得到利益,使用小号作弊获得奖励的行为,而在数据层面的表现是很难看的。
换句话来说,这是运营活动设计的有问题,间接的影响了各项数据的表现。
至于第二种情况,这里就不说了,后续的文章中,会说到这个问题。
总结
这里就很简单了,留存率的分析绝对不是孤立的,也不是就看看可以了,驾驭留存率分析,能够帮助我们解决很多运营的问题,比如今天讨论的因为运营活动设置的比较事务导致数据的下滑,或者因为外部事件的干扰造成了数据的下滑。单一的留存率指标其实意义不大,但是综合利用其他指标,组合定位、分析问题,就显示出了它的作用。在后的关于留存率的文章中,会继续的来说,如何进行留存率的分析。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01