副本|8种流失原因分析法(四)流失和留存用户对比分析法成长感|道具|上海市消保委|付

背景信息
《游戏A》上线4个月，活跃用户还在缓慢流失，没有稳定下来。尽管运营活动在持续推出，从活动效果来看，无论是流失召回还是新用户都是“买单”而已，对送的东西或者活动激励并不是很在意。因此，这些活动也并没有有效阻止用户的下滑趋势，只能一定程度缓解用户流失速度。在此期间已经更新了两个版本，版本更新后活跃用户有所上涨，但不到10天数据又开始下落了。
对于这一趋势，制作人跟数据分析师说：“我想找到这些下落的共性数据，比如流失玩家的特征之类的，如果能找出这些，那么看看有没有办法延长版本更新带来的效果，从道理上讲应该都是有办法解决的。打个比方，就是两个流失曲线，一个是新用户的流失，一个是老用户的流失，这两条线里有一条上升了，我就能对症下药了。这个月月底就要更新版本了，我想最好能在这个月之前找到一些线索。1.1版本更新的时候吸引了一部分人，那么剩下类似的这些人，我在什么地方投放就有讲究了，毕竟广告费不多。”
分析思路
基于制作人提出的需求，数据分析师开始思考，怎么找到流失用户的特征，怎么找到用户目前在游戏中的共性数据，以帮助制定运营和市场策略。
考虑到副本是每次版本更新的必备内容，因此本次分析的主要围绕打副本的情况展开。同时，将用户切片，对比流失新用户、老用户，活跃用户和核心用户的各项游戏行为数据，分析思路如下：

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用户流失情况
图1为公测第一天到目前4个月内每天的累计流失用户数，近1个月的流失趋势放缓，但仍有小幅下滑，没有完全稳定。

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图1
由图2可以看出：1.1版本上线8天后流失率上升，人数开始下降。1.2版本上线14天后流失率停止下降，人数缓慢下降。

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图2
1.1版本更新期间，每日流失用户中新老用户比例约为20：80,刚上线期间新用户流失比例更高。
1.2版本更新期间，新老用户比例为15：85。如图3和图4所示。

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图3

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图4
定义
流失用户回归情况
用户流失1周（7天）后的回归率为23%，而目前7天流失率为30%，算上回归用户，7天流失率仍有23%。按目前的活跃用户和新用户数计算，每天仍需要增加1500个新用户导入才能稳定每天的活跃用户数。

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