GameAnalytics：手机游戏生命周期分析报告

　　本报告旨在从安装量、投入度和货币化角度描述一款典型手机游戏的生命周期。

　　我们的最终目标是帮助开发者了解能使游戏拥有活跃用户并带来收益的时间窗口。特别是，我们想要强调这一典型的生命周期会如何随着时间变化而变化，以及如何通过一些努力和良好的分析来利用它提高收益。我们试图回答一些关键问题，例如：

　　大部分安装是集中在第一个月?还是分布在几个月之内?

　　一条典型的DAU曲线是怎样的?

　　一款游戏产生收益的时间通常要多久?

　　比较2014年和2015年发布的游戏，它们的生命周期是否有任何可观察到的差别?

　　以下是一些主要结果概览：

　　大部分游戏在发布后安装量会立即达到峰值，随后安装量逐日降低，在5个月后会降至 点的15%左右。

　　2014和2015年，大约60%的安装是在游戏发布2个月内发生的。

　　2015年，用户花费在其安装的游戏上的时间减少，平均“第7天留存率”仅为2014年的50%左右。

　　管2014年和2015年的ARPDAU和ARPPU非常接近，但是由于留存率降低和安装量减少，与2014年发布的游戏相比，收益在持续降低。

　　方法

　　在我们得出结论之前，我们先带您了解一下分析中使用的数据样本、分组和衡量指标。

　　数据样本

　　

　　GameAnalytics的数据集基于对来自超过15种类型8500款活跃游戏的2.7亿每月活跃用户的数字足迹的跟踪。

　　下表根据游戏在应用商店提交的类别，展示了GameAnalytics跟踪的8000多款游戏的类型分布。该图表不仅显示出各种游戏类型，还展示了其平衡分布。

　　

　　分组

　　我们希望在本报告中强调2014年和2015年发布的游戏某些核心KPI的基本差异，分析这些KPI从游戏发布到发布六个月(180天)之前的发展变化。

　　2014年和2015年发布的游戏的准确定义为：

　　2014年：在2014年前6个月DAU达到1000的游戏。

　　2015年：在2015年前6个月DAU达到1000的游戏。

　　衡量指标

　　以下是分析中每种衡量指标的详细定义：

　　

　　结果

　　用户获取

　　想要发布一款成功的游戏，所有游戏开发者面临的首要问题是寻找用户。是否能够成功吸引用户撒于多方面因素，例如游戏的质量、营销预算以及一定的运气。

　　我们观察了2014年和2015年新发布的所有游戏的(每日)平均安装量，以了解开发者平均获得了多少新用户。

　　观察2014年和2015年游戏的安装情况分布，可以发现，这两个年度的游戏在发布后安装量会立即达到峰值，随后安装量逐日降低，在5个月后会降至峰值的15%左右。在这里，我们将安装

　　量重新标注，用1表示数据最大值，0.5表示最大值的50%，以此类推。

　∩以确定的是，无论游戏的营销活动如何，这种下降是绝大多数游戏的典型趋势，所以开发者的目标应该是减缓这种趋势，而不是完全避免它。

　　比较这两个分组，2015年发布的游戏的每日安装量比2014年持续降低，第一个月后下降速度略为明显。

　　请观察特定月份获得的安装量百分比，2014年与2015年的分布形态基本没有变化。例如，在这两年中，游戏发布前两个月的安装量之和均达到总量的60%左右。

　　所以说，在用户获取的“生命周期”(游戏能够成功吸引新用户的时间段)内，2014年和2015年的情况没有发生太大的变化。但是，2015年整个生命周期的安装总量减少了10?20%。

　　这反映了市场已经过饱和，游戏开发者吸引用户变得更加困难。然而，通过GameAnalytics网站，我们还可以看到，好游戏的安装量仍然很大，而且随着时间的推移依旧保持着可观的安装量!

　　投入度

　　当然，特定时间游戏玩家的数量不仅撒于游戏吸引了多少新用户，还撒于这些用户在安装后回来玩这些游戏的频率(有些用户可能甚至根本不再玩这个游戏!)

　　用于衡量这项数据的一个衡量指标是“首日留存率”——即安装游戏后第二天重新登录游戏的用户百分比。我们对2014年和2015年发布的游戏的首日留存率进行了比较。

　　2015年发布的游戏的首日留存率降低了20%。这意味着，对于一款典型游戏来说，用户安装之后第二天重新登录游戏的概率降低了20%。

　　我们还比较了更长期限的留存率，尤其是安装后第7天重新登录游戏用户的百分比，比较的结果是：2015年发布的游戏下降更加严重，达到50%。

　　这些数据反映了一个事实：用户平均花费在他们安装的游戏上的时间减少了。结合之前对安装数量降低的观察，我们可以为游戏开发者得到一个粗略的结论——对于一款游戏来说，不但吸引新用户越来越难，留住他们也是一样!

　　这一结论最终会体现在游戏的DAU中。2015年发布的游戏由于发布后的安装量减少，所以DAU也相应减少。然后，在发布后的一段时间内，由于留存率降低，DAU下降速度加快。

　　这对于游戏开发者来说并不乐观——在用户投入度方面，一款典型游戏的生命周期在逐年降低。根据我们2015年的数据，一款典型游戏的大部分活动集中在前6个月，在此期间，DAU会降峰值的5%以下!

　　货币化

　　对于大部分开发者来说，发布游戏的最终目标是赚钱(谁不想靠自己的梦想谋生呢?)。因此，我们比较了2014年与2015年发布的游戏的收益差别。

　　不出所料，游戏发布后的收益与发布后的DAU看上去非常接近(更多用户=更多钱!)，2015年发布的游戏的收益明显低于上一年度。

　　在游戏产生收益的生命周期内，2014年的游戏的约60%收益是在发布后的前2个月内产生的。2015年，这一数字增加到70%。这意味着游戏预期产生收益的时间在逐年缩短!

　　这一现象可能是由于 2015 年发布的游戏的 DAU 减少，但也可能是由于 2015 年发布的游戏货币化做得不好。为了检查第二个可能的原因，我们首先检查了发布后几个月内每位日活跃用户产生的平均收益 (ARPDAU)。

　　2015 年的游戏在发布后的几个月内，ARPDAU 降低了 10?20%。由此可见，可能是 DAU 的降低和货币化的不足共同导致了目前游戏收益的降低。然而，ARPDAU 虽然在随着时间逐渐降低，但 6 个月后仅降低了 25%。

　　所以，可见货币化的不足并未对收益造成明显影响，DAU 生命期的缩短是收益生命周期缩短的主要原因。

　　结语

　　在本报告中，我们使用在 GameAnalytics跟踪的一些关键衡量指标来描述游戏的典型生命周期，并观察了情况随着时间的变化。

　　我们的分析强调了游戏行业的重要挑战——在市场饱和的状态下，游戏吸引用户的难度增加;此外，由于竞争者的数量，保持用户的忠诚度也更加困难。

　　典型游戏产生收益的时间显著缩短最终印证了这一点。我们可以看到，每位用户货币化降低的作用并不明显，而难以吸引和留住用户是主要原因。

　　让我们简要回顾一下最重要的结果：

　　大多数游戏在发布后安装量会立即达到峰值，随后安装量逐日降低，在 5 个月后会降至峰值的 15% 左右。

　　2014年和2015 年，大约 60% 的安装是在游戏发布 2 个月内发生的。

　　2015 年，用户花费在其安装的游戏上的时间减少，平均“第 7 天留存率”仅为 2014 年的50% 左右。

　　管 2014 年和 2015 年的 ARPDAU 和 ARPPU 非常接近，但是由于活跃用户减少，与 2014 年发布的游戏相比，收益在持续降低。

　　在安装行为后，大部分收益是在前 2 个月内产生的。

　　2015 年，大约 50% 的收益是在第一个月产生的!

　　我如何将这些结论应用于我的游戏?

　　我们所描述的趋势对游戏开发者来说似乎并不乐观，为了减轻不利因素对您的游戏的影响，我们提出了一些建议。

　　在发布游戏之前，请确保您做好了准备。大多数安装和收益将在前 2 个月内发生。一旦游戏发布，从不良 KPI 中恢复将非常困难!

　　明智采用体验发布。体验发布是将游戏投入市场并根据用户反馈调整游戏的绝佳机会。

　　让购买越简单越好，越有吸引力越好!

　　使用分析工具跟踪您的进度，作出更明智的决策，此外，还要做好从错误中吸拳验教训的准备!

　　使用一流的工具来吸引新用户并增加留存率——交叉推广网络可以帮助您的游戏增加曝光度，谁知道您的游戏会不会成为下一个《Flappy Bird》呢!?)