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遊戲化指標：DAU/WAU,參與度,完成率

遊戲化僅在數字確認其效果的情況下才起作用。以下是對三個基本指標的系統分析，如果沒有這些指標，就無法管理任務，活動和獎項：DAU/WAU，參與率（參與）和完成率（完成）。

1）DAU/WAU和「貼紙」

二.定義

DAU （Daily Active Users）-每天具有目標操作的唯一用戶數量（登錄、客戶端啟動、出價/旋轉、執行任務等）。

WAU （Weekly Active Users）-在過去7天內具有目標操作的獨特用戶。

DAU/WAU（穩定性）是「每周」中「每日活躍」的比例。

[
\text{DAU/WAU} = \frac{\text{DAU}}{\text{WAU}} \quad (0\ldots1)
]

如何解釋

0.15-0.25是非日間娛樂產品的基本「健康」貼紙。

0.25-0.35是正常任務和輕松進入的良好水平。

💡 0.35-強大的行為「粘性」，通常用於日常任務，streak'ax和激勵獎項。

重要：細分細分（初學者,重新激活,付費,中核心,高價值）。總數很容易掩蓋問題。

頻繁失真

由於獎金天而導致的通貨膨脹。單個「炒作」活動將提高DAU，但在4-8周內不會改善DAU/WAU趨勢。

虛假的多活動性。博客/配音帳戶。強制執行設備指紋重復數據消除+KYC信號。

改變「目標行動」。如果您更改「誰被視為活動」規則,請記錄日期並構建「指標2」。0».

2）參與率（參與級別）

二.定義

在目標受眾中進入遊戲周期（活動/任務/錦標賽）的用戶比例。

基本公式：

[
\text{Participation (gross)}=\frac{# \text{users_with_event_open}}{# \text{eligible_audience}}
]

[
\text{Participation (net)}=\frac{# \text{users_started_progress}}{# \text{eligible_audience}}
]

Gross是所有看到活動並按下「參與」的人。

Net是那些真正開始執行的人（例如，制作了第一個X積分/旋轉/任務步驟）。

正確的「教派」

「Eligible audience」提前捕獲：例如，所有在過去14天內≥1活躍並進入地理/規則的所有用戶。

另請閱讀通信（推送、應用、電子郵件）。低參與度通常是=低參與度。

標準和基準

對於大規模輕型事件，Net參與率為12-25％。

5-12％用於具有入場閾值（存款/水平）的「鐵桿」活動。

在溫暖細分市場（初學者D1-D7，重新參與）的微視圖中達到30％+。

3）完成率（完成）

二.定義

完成任務/鏈/活動者的百分比。

[
\text{Completion Rate}=\frac{# \text{users_completed}}{# \text{users_started}}
]

品種

按任務完成-完成鏈中的特定步驟（T1, T2,……）。

Full-chain completion-完成整個系列。

時間束縛完成-截止日期完成。

解釋性

標準取決於任務的長度和「價格」。

簡單的單人任務：60-85％。

3-5步鏈：35-60％。

7-10步的長任務：18-35％。

在後期步驟中減少完整性並不總是壞事。這可能是有意識的貨幣化/復雜性漏鬥。重要的是，Net Uplift在綠色區域保持正數和RG度量。

4）一束指標： 「看到→開始→完成」

構建單個漏鬥：

1.Reach：看到了活動。

2.Participation （gross/net）：介入/開始。

3.進步：達到T1/T2/.../Tn的百分比（有時間）。

4.完成：完成。

5.Value: ΔDAU/WAU, ΔRetention, ΔARPPU, ΔAvg Deposit, Bonus Cost%, Net Uplift.

這允許捕獲「泄漏」：低讀數，進入障礙，2-3步的難度過高，UX失誤（進度可見性差）。

5）Analіtika： 細分和隊列

推薦的切口：

階段：新秀D0-D7，返回R7-R30，永久性P30。
Monetization：不支付、新支付（NPP）、再支付（RPP）、高價值。
頻道/Geo/平臺：web/iOS/Android，國家/地區。
內容：任務類型（XP，背部，存款），遊戲波動，閾值。

對於每個組,捕獲DAU/WAU、參與、完成、ARPPU、Bonus Cost per Active-在活動之前/期間/之後（D窗口、W窗口）。

6）實驗設計： 證明嵌入物

控件控制：一些觀眾看不到活動（或看到「假人」）。

Randomized Invitation：隨機分發邀請,固定reach。

Geo/Channel Split： 如果禁賽是整潔的對決.

測量窗口：「時間」效果和事件後尾聲（7-14天）。

最終指標是：Δ DAU/WAU，Δ參與/完成，Δ ARPPU（獎金網），Retention D7/D30，Net Uplift。

7） DWH/事件： 最低數據模式

事件（示例）：

`session_start {user_id, ts, platform}`
`mission_view {user_id, mission_id, ts}`
`mission_join {user_id, mission_id, ts}`
`mission_progress {user_id, mission_id, step, value, ts}`
`mission_complete {user_id, mission_id, ts}`
`purchase/deposit {user_id, amount, ts}`
`spin/bet {user_id, game_id, bet, win, ts}`

參考書：

`missions {mission_id, type, start_at, end_at, rules, segment, min_requirement, reward_type}`
`users {user_id, geo, platform, signup_at, payer_flag, segments}`

8）計算示例（SQL草圖）

DAU日期d：

sql
SELECT DATE(ts) AS d, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
FROM session_start
WHERE DATE(ts) =:d
GROUP BY 1;

以日期d結尾的一周WAU：

sql
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS wau
FROM session_start
WHERE ts >=:d - INTERVAL '6 day' AND ts <:d + INTERVAL '1 day';

DAU/WAU (stickiness):

sql
WITH dau AS (
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
FROM session_start
WHERE DATE(ts) =:d
), wau AS (
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS wau
FROM session_start
WHERE ts >=:d - INTERVAL '6 day' AND ts <:d + INTERVAL '1 day'
)
SELECT dau::float / NULLIF(wau,0) AS dau_wau FROM dau, wau;

按任務劃分的參與（net）：

sql
WITH elig AS (
SELECT user_id
FROM users
WHERE last_active_at >=:d - INTERVAL '14 day'
), started AS (
SELECT DISTINCT user_id
FROM mission_progress
WHERE mission_id =:m AND ts BETWEEN:start AND:end
)
SELECT COUNT(DISTINCT s.user_id)::float / NULLIF(COUNT(DISTINCT e.user_id),0) AS participation_net
FROM elig e
LEFT JOIN started s ON s.user_id = e.user_id;

任務完成率：

sql
WITH started AS (
SELECT DISTINCT user_id
FROM mission_progress
WHERE mission_id =:m AND ts BETWEEN:start AND:end
), completed AS (
SELECT DISTINCT user_id
FROM mission_complete
WHERE mission_id =:m AND ts BETWEEN:start AND:end
)
SELECT COUNT(DISTINCT c.user_id)::float / NULLIF(COUNT(DISTINCT s.user_id),0) AS completion_rate
FROM started s
LEFT JOIN completed c USING (user_id);

9）影響參與和完整的設計

可見性：「折痕線」上的橫幅，「任務」圖標上的徽章，主屏幕上的進度欄。

規則清晰度：1個屏幕=1個關鍵目標，例如「如何得分X點」。

微觀獎項即將到來：T1/T2/T3 →戰利品支持動力。

入口閾值：在第一步中不要過高要求；隨著進展變得更加復雜。

時間：熱段短沖刺（2-24小時），為期一周的拱門-用於質量。

動態提示： 「獎項還剩下120分≈ 8輪15分。」

10）反扭曲和數據質量

重復數據消除：用於處理多縣活動的設備指紋標記+KYC標誌。

異常：在沒有進展的情況下開始爆發→跟蹤錯誤；completion> started →副本。

計劃凍結：業務規則的任何更改-僅通過調整指標。

時間調試：存儲「event_time」和「ingest_time」；時區變化是「漏洞」的常見原因。

11）Dashbord： 每天展示什麼

1.貼紙：DAU，WAU，DAU/WAU（趨勢8周，按細分市場中位數）。

2.活動漏鬥：Reach → Participation gross/net → T1/T2/... →完成。

3.質量：故障（彈跳），平均T1/T2前時間，跟蹤錯誤。

4.價值：Δ ARPPU（獎金網）,Δ Avg Deposit, Bonus Cost%, Net Uplift。

5.段：跨階段/geo/platform/payer-status切口。

6.Alerts： participation> X p.p.,步驟完成失敗,DAU/WAU偏離季節模型。

12）經常出錯

在「整個基礎」上計入參與度，而忽略易感過濾器。

通過得出結論「平均值」來幹擾gross和net參與。

僅通過誇大復雜性和削減參與度來優化完整性。

盲目地對DAU的生長感到高興，而無需檢查粘貼性（DAU/WAU）和後期效果是否有所增加。

忽略獎金/獎品的成本，誤解ARPPU的Δ。

13）啟動和評估支票清單

已定義事件和派別（eligible audience）。
已為DAU/WAU/participation/completion（v1。0).
設置為嵌套的holdout/random。
Dashbord在細分市場，平臺，地質。
Alerta質量和反親緣控制。
最終評估：Δ DAU/WAU，Δ分化/完成，Δ ARPPU（net），Net Uplift，後效應7-14天。

DAU/WAU展示了產品的習慣和「粘性」，參與性展示了活動者吸引目標受眾的能力，並完善了復雜性和獎勵平衡的質量。按照相同的規則來計算它們，存儲版本，檢查嵌入和增長價格。然後，遊戲化將成為預測工具而不是彩票。