遊戲數據分析的一些常用指標介紹
AARRR模型
acquisition——activation——retention——revenue——refer
獲取用戶——提高活躍度——提升留存率——獲取收入——病毒式傳播
即用戶從何而來，是否喜歡遊戲、留下來多少人、多少人因此付費、是否會自發的傳播遊戲
遊戲數據分析中的常用指標
1、日新增用戶數（DNU）
Daily New Users
每天註冊並且登錄遊戲的用戶數（設備數）
2、日活躍用戶數（DAU）
Daily Active Users
每天登陸過遊戲的用戶數
3、周活躍用戶數（WAU）
Weekly Active Users
每周登陸過遊戲的用戶數
4、月活躍用戶數（MAU）
Monthly Active Users
每月登陸過遊戲的用戶數
5、X日留存
Day X Retention Ratio
日新增用戶在X日登錄的用戶數占日新增用戶數的比例。
6、付費率（PR或PUR）
Payment Ratio或Payment User Ratio
付費用戶占活躍用戶數的比例
7、活躍付費用戶數（APA）
Active Payment Account
統計時間區間內，成功付費的用戶數。一般區間為一個月，所以也叫MPU（Monthly Paying Users）
8、平均每用戶收入（ARPU）
Average Revenue per User
統計時間區間內，活躍用戶對遊戲產生的平均收入。一般以月計。
Monthly ARPU=Revenue/MAU
即遊戲月總收入除以月總活躍玩家數。
手游市場一般用日計：
Daily ARPU（DARPU）=Daily Revenue/DAU
9、平均每付費用戶收入（ARPPU）
Average Revenue per Payment User
統計時間內，付費用戶對遊戲產生的平均收入。一般以月計。
Monthly ARPPU=Revenue/APA
手游市場一般用日計：
Daily ARPPU（DARPPU）=Daily Revenue/Daily APA
10、生命周期價值（LTV）
Life Time Value
用戶在生命周期內為該遊戲創造的收入總和。可以看做是一個長期積累的ARPU。
對每個用戶的平均LTV計算如下：
LTV=Monthly ARPU*活躍月數
實際計算如下：
跟蹤某日或某周的新增用戶，計算該批次用戶在7日、14日、30日的累計收入貢獻，然後除以該批次用戶數。即累計收入/新增用戶數=累計ARPU（LTV）
LTV是衡量遊戲投資回報率（ROI）的重要數據依據
ROI=LTV/CPC（單用戶獲取成本）
當ROI小於1，表示導入的用戶貢獻不足以彌補導入成本，應該停止追加投入。
當ROI等於1，表面是不賺不賠，但考慮到開發成本等其他成本，還是虧的。
當ROI大於1，可以繼續追加導入用戶投入。遊戲可以盈利。
收入分析
Revenue=DAU×ARPU
=DAU×PUR×ARPPU
=APA×ARPPU
付費轉化率的分析
付費轉化率不是反映遊戲整體收益利好的唯一標準，因為：
1）玩家可能是衝動的單次消費。
2）付費轉化會帶來多少流失，是否是通過粗暴的付費篩選篩出來的付費轉化率。
我們要追求有價值的付費轉化率。
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