淺談網絡游戲中新用戶首日流失的數據分析

網游的用戶流失主要集中在新增日，因此本文只談新玩家的首日流失。

首先，直接上一個簡單的圖表：

文中所有表中填充的均非真實數據，乃為半隨機填充，可能有不合常理的地方，亦有可能影響結論。

下表為某游戲某日新注冊玩家在當天的游戲情況，即進度最快的一批玩家到了“任務3”節點。

備注：
1、離開人數：指新玩家首日達到某游戲節點后下線的人數。
2、次日留存：指首日在各節點離開玩家的次日留存。
3、不同游戲各節點順序不一，如《女神聯盟》先有部分新手引導，然后才創建角色。
4、模塊加載遍布整個游戲，但是創建角色前的模塊加載流失尤為突出，為重點考察對象。
5、①為首日各節點的留存情況 ②為各節點離開的玩家的次日留存情況。

上面表是從首日著手，下表從次日著手。
也就是看看次日流失的這些玩家首日都是在哪個節點下的線，即在哪個節點下線的玩家流失嚴重。
如表：

備注：流失占比指各節點流失人數占總流失人數的比例。

這樣看起來沒有明顯的問題，“任務3”流失最嚴重，那我們再補上留存人數及留存占比作為對比。

備注：

1、留存占比指各節點留存人數占總留存人數的比例，即流失占比與留存占比兩者之間沒有直接關系。
2、流失人數+留存人數=(第一張表中的)離開人數
這樣看的話，流失占比最高的節點“任務3”同時也是留存占比最高的節點，所以不能說明哪個節點流失更嚴重。
那么，我們刨除“任務3”這個特殊節點，會不會顯示出合理的規律呢？也不行，圖我就不再做了。
看來還是這個邏輯行不通。
稍作總結：圖中①②③表示三個觀測流失點的指標，經分析③的參考價值不大，①和②互相補充。

然后，我們也可以將上面的節點分布，改為游戲時長分布、等級分布等。

時長分布：

等級分布同理，就不做圖了。

想起之前一個運營策劃給我說，他想知道次日留存玩家的首日平均游戲時長，然后想辦法做活動拖住用戶，讓大家都達到那個游戲時長，以提高次留。
我說：其實這是沒有臨界點的，不是到了一個臨界點就留存，不到就流失。
留存率是隨著游戲時長（游戲進度，游戲等級）的增長而遞增的，按照這個原理就是拖時間越長越好，拖24小時最棒。

但是如果你的游戲玩家必須玩很長時間才能不掉隊的話，玩家卻可能就因此而流失了，即“留存沒有臨界點，流失卻或許有個臨界點。。?！?。

通過以上數據基本可以看到：

玩家是因為游戲某個模塊加載失敗或加載時間過長而流失，還是創建角色時就失去興致，還是在新手引導階段就對游戲玩法失望，還是因為某個任務難以完成，還是在某個等級遇到不好的體驗，還是在某節點遇到BUG等。這些流失原因均為硬傷，硬傷好治。

但是光解決這些硬傷是遠遠不夠的，提高游戲軟的實力才是根本。