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게임 화 지표: DAU/WAU, 참여, 완료율
게임 화는 그 효과가 숫자로 확인 된 경우에만 작동합니다. 아래는 DAU/WAU, 참여율 (참여) 및 완료율 (완료) 의 미션, 이벤트 및 수상을 관리하는 것이 불가능한 세 가지 기본 지표에 대한 시스템 분석입니다.
1) DAU/WAU와 끈적 끈적함
정의
DAU (Daily Active Users) - 하루에 대상 조치를 취하는 고유 한 사용자 수 (로그인, 클라이언트 출시, 베팅/스핀, 미션 완료 등).
WAU (Weekly Active Users) -지난 7 일 동안 대상 활동을 수행 한 고유 한 사용자.
DAU/WAU (Stickiness) - "주간" 중 "일일 활성" 비율.
[
\ 텍스트 {DAU/WAU} =\frac {\텍스트 {DAU}} {\텍스트 {WAU} }\쿼드 (0\ddots1)
]해석하는 방법
0. 15-0. 25 - 매일 패턴이 아닌 레크리에이션 제품의 기본 "건강한" 끈적 끈적함.
0. 25-0. 35-정기적 인 임무와 쉬운 입장으로 좋은 수준입니다.
중요: 세그먼트 별 평가 (초보자, 재 활성화, 지불, 미드 코어, 고가). 전체 수치는 문제를 쉽게 가리고 있습니
빈번한 왜곡
보너스 일로 인한 인플레이션. 단일 "과대 광고" 이벤트는 DAU를 높이지 만 4-8 주 동안 DAU/WAU 추세를 개선하지는 않습니다.
거짓 다중 활동. 봇/중복 계정. 장치 지문 중복 제거 + KYC 신호가 필요합니다.
"대상 행동 변경. "활성으로 간주되는" 규칙을 변경하면 날짜를 수정하고 "메트릭 2" 를 작성하십시오. 0».
2) 참여율
정의
대상 고객들 사이에서 게임 화 사이클 (이벤트/미션/토너먼트) 에 참가한 사용자의 비율.
기본 공식:[
\ 텍스트 {참여 (총)} =\frac {#\텍스트 {사용자 _ with _ 이벤트 _ 열기}} {#\텍스트 {적격 _ 청중}}}
][
\ 텍스트 {참여 (net)} =\frac {#\텍스트 {사용자 _ 시작 _ 진행}} {#\텍스트 {적격 _ 청중}}
]총-이벤트를보고 "참여" 를 클릭 한 모든 사람.
Net-실행을 실제로 시작한 사람들 (예: 첫 번째 X 포인트/스핀/퀘스트 단계 수행).
"분모" 를 수정
"옵션 잠재 고객" 은 사전에 기록됩니다. 예를 들어, 지난 14 일 동안 1 배 이상 활성화되어 지리/규칙에 해당하는 모든 사용자.
이와 별도로 리치 커뮤니케이션 (푸시, 인앱, 이메일) 을 읽으십시오. 낮은 참여율 = 낮은 도달 범위.
표준 및 지침
대량 조명 이벤트에 대한 순 참여 12-25%.
엔트리 임계 값 (예금/레벨) 을 갖는 "하드 코어" 이벤트의 경우 5-12%.
따뜻한 세그먼트 (D1-D7 초보자, 재 참여) 를위한 마이크로 프린트에서 30% 이상이 달성됩니다.
3) 완료율
정의
미션/체인/이벤트를 완료 한 참가자의 비율.
[
\ 텍스트 {완료율} =\frac {#\텍스트 {사용자 _ 완료}} {#\텍스트 {사용자 _ 시작}}
]버전
작업 당 완료-체인의 특정 단계 완료 (T1, T2,...).
전체 체인 완료-전체 라인의 완료.
시간 제한 완료-마감일까지 완료.
해석
표준은 작업의 길이와 "가격" 에 따라 다릅니다.
간단한 단일 임무: 60-85%.
3-5 단계의 체인: 35-60%.
긴 퀘스트 7-10 단계: 18-35%.
늦게 완료를 줄이는 것이 항상 나쁜 것은 아닙니다. 수익 창출/복잡성의 의식적인 깔때기 일 수 있습니다. Net Uplift는 긍정적 인 상태를 유지하고 RG 지표는 녹색 영역에 남아 있어야합니다.
4) 많은 측정 항목: "saw → 시작 → 완료"
하나의 깔때기를 만드십시오
1. 도달: 이벤트를 보았습니다.
2. 참여 (총/순): 인/아웃.
3. 진행: T1/T2/.../Tn의 비율에 도달했습니다 (타이밍 포함).
4. 완료: 완료되었습니다.
5. 가치:- 이를 통해 낮은 도달 범위, 진입 장벽, 2-3 단계의 복잡성, UX 딥 (진행 상황의 가시성 저하) 을 구부릴 수 있습니다.
5) 아날 티카: 세분화 및 코호트
권장 섹션:- 무대: 초보자 D0-D7, R7-R30, 영구 P30을 반환했습니다.
- 수익 창출: 비 지불, 신규 지불 (NPP), 재지불 (RPP), 고 가치.
- 채널/지리/플랫폼: 웹/iOS/Android, 국가/규정.
- 내용: 미션 유형 (XP, 등, 예금), 게임 변동성, 임계 값.
각 그룹마다 DAU/WAU, 참여, 완료, ARPPU, 활동당 보너스 비용-이벤트 전/도중/후에 (D- 창, W- 창) 를 수정하십시오.
6) 실험 설계: 증분 증명
홀드 아웃 컨트롤: 청중의 일부는 이벤트를 보지 못합니다 (또는 "더미" 를 참조하십시오).
무작위 초대: 초대장의 무작위 배포, 수정 도달 범위.
지오/채널 분할: 무작위로 금지 된 경우-깔끔한 일치.
측정 창: "동안" 및 이벤트 후 꼬리 (7-14 일) 효과.
최종 측정 항목:7) DWH/이벤트: 최소 데이터 스키마
이벤트 (예):- '세션 _ 시작 {user _ id, ts, 플랫폼}'
- 'mission _ view {user _ id, mission _ id, ts}'
- 'mission _ join {user _ id, mission _ id, ts}'
- 'mission _ progress {user _ id, mission _ id, 단계, 값, ts}'
- 'mission _ complete {user _ id, mission _ id, ts}'
- '구매/예금 {user _ id, 금액, ts}'
- '스핀/베트 {user _ id, game _ id, 베팅, 승리, ts}'
- '미션 {mission _ id, 유형, 시작 _ at, 끝 _ at, 규칙, 세그먼트, min _ 요구 사항, 보상 _ 유형}'
- '사용자 {user _ id, geo, 플랫폼, 가입 _ at, payer _ flag, 세그먼트}'
8) 계산 예 (SQL 스케치)
날짜 d: DAU:sql
SELECT DATE (ts) AS d, COUNT (DIS알트 사용자 _ id) AS dau
(PHP 3 = 3.06
데이트 장소 (ts) =: d
그룹 바이 1;sql
SELECT COUNT (디스트릭트 사용자 _ id) AS wau
(PHP 3 = 3.06
장소> =: d-INTERVAL '6 일' 및 ts <: d + INTERVAL '1 일';sql
dau AS와 함께 (
SELECT COUNT (디스트릭트 사용자 _ id) AS dau
(PHP 3 = 3.06
데이트 장소 (ts) =: d
), wau AS (
SELECT COUNT (디스트릭트 사용자 _ id) AS wau
(PHP 3 = 3.0.6, P
장소> =: d-INTERVAL '6 일' 및 ts <: d + INTERVAL '1 일'
)
SELECT dau:: float/NULLIF (wau, 0) AS dau _ wau From dau, wau;sql
엘리그 AS와 함께 (
SELECT 사용자 _ id
사용자로부터
마지막 _ active _ at 장소> =: d-INTERVAL '14 일'
), AS 시작 (
SELECT DISTILT 사용자 _ id
미션 _ 진행에서
WHER Mission _ id =: m AND BETWEEN: 시작 및 종료
)
SELECT COUNT (디스플레이. 사용자 _ id):: 플로트/NULLIF (COUNT (사용자 _ id), 0) AS 참여 _ net
엘리그에서 e
LEFT JOIN은 sON을 시작했습니다. user _ id = e. user _ id;sql
AS를 시작하면서 (
SELECT DISTILT 사용자 _ id
미션 _ 진행에서
WHER Mission _ id =: m AND BETWEEN: 시작 및 종료
), 완성 된 AS (
SELECT DISTILT 사용자 _ id
(PHP 3 = 3.0.6, P
WHER Mission _ id =: m AND BETWEEN: 시작 및 종료
)
SELECT COUNT (DISTILT c. user _ id):: float/NULLIF (COUNT (DISUNT. user _ id), 0) AS complete _ rate
시작에서
LEFT JOIN은 c USING (user _ id) 을 완료했습니다.9) 참여 및 완료에 영향을 미치는 디자인
가시성: "주름 선" 위의 배너, 미션 아이콘의 배지, 홈 화면의 진행 표시 줄.
규칙의 명확성: 1 화면 = 1 키 목표, "X 점수 득점 방법" 의 예.
도중에 마이크로 보상: T1/T2/T3 → 동기 부여에 대한 전리품 하락.
입력 임계 값: 첫 번째 단계에서 요구 사항을 과장하지 마십시오. 진행하면서 복잡합니다.
타이밍: 핫 세그먼트의 경우 짧은 스프린트 (2-24 시간), 질량의 주간 아치.
다이나믹 힌트: "보너스 8 라운드 15 라운드 전에 120 포인트 남았습니다".
10) 왜곡 방지 및 데이터 품질
중복 제거: 다중 회계와 싸우기위한 장치 지문 + KYC 플래그.
Anomalies: 진행없이 버스트가 시작되었습니다 → 버그 추적; 완료> 시작 → 중복.
동결 스키마: 비즈니스 규칙 변경-메트릭 버전을 통해서만 가능합니다.
시간 디버깅: '이벤트 _ time' 및 'ingest _ time' 저장; 시간대 이동은 "구멍" 의 일반적인 원인입니다.
11) 대시 보드: 매일 보여줄 내용
1. 끈적 끈적함: DAU, WAU, DAU/WAU (추세 8 주, 세그먼트 별 중앙값).
2. 이벤트 깔때기: 도달 → 참여 총/순 → T1/T2/... → 완료.
3. 품질: 고장 (바운스), T1/T2까지의 평균 시간, 추적 오류.
4. 가치: 자동 ARPPU (보너스 순), 보너스 예금, 보너스 비용%, 순 상승.
5. 세그먼트: 단계 별/지오/플랫폼/지불 자 상태.
6. 경고: 참여 감소> X pp, 한 단계에서 완료 실패, 계절 모델에서 DAU/WAU 편차.
12) 빈번한 오류
옵션 필터를 무시하고 "전체 데이터베이스" 에 참여를 읽으십시오.
"평균적으로" 결론을 도출하면서 총 및 순 참여를 방해합니다.
완료 만 최적화하고 복잡성을 과대 평가하고 참여를 줄입니다.
끈적 끈적함 (DAU/WAU) 과 효과 후 증가 여부를 확인하지 않고 DAU의 성장에 눈을 멀게합니다.
ARPPU XI를 잘못 해석하여 보너스/보너스 값을 무시하십시오.
13) 시작 및 평가 점검표
- 이벤트 및 분모 (선택적 청중) 가 정의됩니다.
- DAU/WAU/참여/완료에 대한 비즈니스 규칙 (v1. 0).
- 증분을 위해 구성된 홀드 아웃/랜드.
- 세그먼트, 플랫폼, 지오 섹션의 대시 보드.
- 품질 경고 및 사기 방지 제어.
- 최종 점수:
DAU/WAU는 제품의 습관과 끈적 끈적함을 보여주고, 참여는 대상 고객을 참여시키는 이벤트의 능력을 보여 주며, 완료는 복잡성과 보상의 균형의 품질을 보여줍니다. 동일한 규칙에 따라 고려하고 버전을 유지하고 증분 및 성장 가격을 확인하십시오. 그러면 게임 화는 복권이 아니라 예측 가능한 도구가 될 것입니다.