比MAU和DAU更重要的是“用户习惯”

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GameLook报道/ 大数据时代我们每天看到的都是月流水、次日留存、DAU、MAU这些数据，但除了晒成绩、给自己的产品估个好价钱之外，有多少人真正通过这些数据去寻找用户热点、提升游戏品质的呢？最近GameLook看到一篇文章，文中介绍了如何通过这些数字把握活跃用户生态、发现用户习惯，进而改善产品运营，提升产品成绩。

作者首先指出在目前网络服务的发展速度和产品更迭速度甚至已经不能用日新月异来形容，在这样的市场环境下，不论是web端还是移动端，任何一款产品如果不能让用户形成使用习惯的话那就离死不远了。而对于开发者、运营者来说，如何让自己的产品成为用户的习惯就成了至关重要的问题。

活跃用户的因数分解

在发现用户习惯上，作者首先强调了DAU/MAU这个概念。当然，DAU/MAU这个概念很早以前就被提出了，DAU/MAU一般可叫做当前用户留存率，两者相比主要比较来看用户每月访问游戏的平均天数是多少。举个例子，假设一款游戏拥有50万DAU，100万MAU，其DAU/MAU就是50%，也就是说玩家每月平均体验游戏的时间是15天。这一数值越高，说明用户粘着度越高。通常意义上“20%”被认为是一款产品的最低极限，是保证游戏能够达到临界规模的病毒式传播和用户粘性。。如果低于20%那就基本可以不用投入大量精力运营了。接下来我们来看看主流SNS的DAU/MAU对比。

主流SNS的DAU/MAU对比

可视化——设问——验证

DAU/MAU只是第一步，接下来要做的是“可视化”——将用户按照不同的质量标准进行区分，实际上就是将活跃用户按照不同的活跃程度进行分级。只有找到高质量活跃用户（核心用户），才能进一步探寻“用户习惯”。仍然是上面的这几个主流SNS，下面我们来看看其活跃用户质量。下图中绿色代表的是每周使用天数在2～3天的用户比例、红色为4～5天、蓝色为6～7天。我们可以看到虽然WhatsApp的DAU/MAU数值最高，但其核心用户的比例却是5款产品中最低的。

活跃用户质量对比

到这一步我们算是明确了目标，那些蓝色的、粘着度极高的核心用户才是接下来调查取样的标准，然后的流程大致上可以分为：

1.对那些核心用户进行定性型的问卷或其他形式的调查，目的是梳理出这类用户的游戏习惯
2.将梳理出的用户习惯按照出现比例进行排序，然后就这些习惯和少数核心用户进行面对面的沟通
3.沟通的目的在于发现“用户形成这一习惯的原因”
4.根据上述数据进行假设、并验证
5.按照验证结果有针对性地进行运营

OK，我们还是用最容易理解的举例的形式来解释一下上面这些点，假设我们手头上有一款免费的漫画阅读App，那么接下来的流程很有可能是这样：

1.对几乎每天都在使用这款App的核心用户发放调查问卷
2.调查结果显示“睡前阅读”占比最高
3.与核心用户面谈之后发现用户多选择睡前阅读的理由如下：

睡前的环境最容易融入故事中
在电车上、他人面前看漫画很不好意思
有时候晚上系统通知有漫画更细

4.很容易可以提出假设，“睡前”是最适合用户阅读手机漫画的时间段
5.根据这一情况调整运营策略

系统推送时间调整至晚上
从广告宣传上入手暗示用户在睡前阅读
增加适合睡前阅读的漫画种类

一切为了玩家

套用PS4入华的标语，“一切为了玩家”这几个字虽然在很多人看来只是一个口号，但却也是日系游戏经久不衰的原因之一。近两年国内手游发展中已经出现了一些从用户角度出发的产品设计案例，但在运营能力上国内厂商仍然有很多需要下工夫的地方。上文这般“纸上谈兵”想做的到底还是“抛砖引玉”，国内游戏行业的进步靠得或许就是正在看这篇文章的你。