京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小白学数据分析--留存率分析_I次日留存率突然下降了50%
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
在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09