导读：分析手机游戏的标准游戏玩法和IAP参数(KPI、用户留存、活跃的用户基础)。
在接下来几周时间里，我将发布一些关于游戏玩法优化和用户转换的分析例子。我将使用一个现实游戏作为案例，即《Ancient Blocks》，你能在App Store中找到这款游戏。
acient blocks
本文的报告是使用Calq，你也可以使用其它服务或自己创造这些参数。这系列文章是致力于分析“测量什么内容”而不是“如何进行测量”。
常见的关键业绩指标(KPI)
不管是哪种类型，所有手机游戏的高级KPI都是相类似的。大多数开发者的KPI将包含：
第一天，第七天以及第三十天的用户留存—-玩家回到游戏中的频率。
DAU，WAU，MAU—-每日，每周和每月的活跃用户，关于活跃玩家基础的测量
用户LTV—-玩家的终身价值(注：通常情况下是基于各种龄组，性别，位置，用户获取广告活动等等元素所决定)。
DARPU—-每用户每日平均收益，也就是每个活跃用户每天所创造的收益。
ARPPU—-每付费用户平均收益，对于LTV的测量，但它只计算部分用户所花费的钱。
同时也存在一些特定的KPI。这将帮助你着眼于游戏中一些独立的部分，从而更好地完善它们。你的最终目标将是通过完善更多的游戏子集而更好地完善高级KPI。
用户留存
用户留存是指测量玩家在一段时间后回到你的游戏中的频率。第一天的用户留存是指隔天有多少玩家回到游戏中，第七天的用户留存意味着七天后回到游戏中的玩家。用户留存是衡量你的游戏粘性的重要指标。
衡量用户留存比衡量收益还要重要。如果你的用户终身价值不是很突出，但却拥有很棒的用户留存，那么你便可以在之后做出进一步的完善。但反过来的话情况可能就不是那么乐观了。基于较低用户留存的应用很难获得盈利。
当游戏在进行迭代时(注：添加/删除某些功能，或调整现有的功能)，用户留存便能够用于检查这些改变是否具有积极影响。
活跃的用户基础
你可能听说过“每日/每周/每月”活跃用户。这些是呈现出你的活跃用户基础规模的产业标准。例如WAU是指玩了7天游戏的玩家数量。使用DAU/WAU/MAU测量能够帮助你轻松地衡量用户是处于发展，收缩还是平稳状态。
活跃用户测量需要与用户留存数据一起进行分析。如果你拥有许多新用户，但却失去了同样比例的现有用户，那么你的用户基础便是基于平稳状态。
游戏特定的KPI
除了常见的KPI，每一款游戏还带有特定的额外参数。这可能包含了游戏中玩家的进程(如关卡)，游戏机制，平衡参数，病毒性传播以及分享循环等等数据。
你同样也需要衡量大多数用户旅程(用户在游戏中与不同路径的互动，如开始新游戏的菜单)，如此你才能够去优化它们。
就像在《Ancient Blocks》中，游戏的特定参数包括：
玩家进程：
完成了哪些关卡。
玩家是否重玩了一个更复杂的难度。
关卡难度：
玩家尝试了几次才完成一个关卡。
玩家在一个关卡中花了多少时间。
玩家在完成一个关卡前使用了多少道具。
游戏内部货币：
用户什么时候花费游戏内部货币?
他们使用游戏内部货币购买什么?
玩家在购买前通常会做些什么?
游戏内部教程
当玩家第一次开始游戏时，他们通常会看到一个教授新玩家如何游戏的互动教程。这通常是玩家对于游戏的第一印象，所以你需要好好完善它。糟糕的教程会破坏你的第一天用户留存。
《Ancient Blocks》拥有一个10个步骤的教程去教会玩家如何游戏(垂直拖动砖块直至它们能够对齐)。
目标
关于教程的数据收集需要呈现任何需要完善的领域。通常情况下这些领域都是玩家受困，或花费较长时间的地方。
识别教程中任何阻塞点(即玩家受困的地方)。
迭代这些教程步骤以完善转换率(玩家成功走到游戏最后的比例)。
参数
为了完善教程，你需要定义一套针对于教程的参数。关于《Ancient Blocks》，我们需要的关键参数是：
通过每个教程步骤的玩家比例。
真正完成教程的玩家比例。
玩家花费在每个步骤的时间。
在完成教程后继续游戏的玩家比例。
执行
calq
追踪教程步骤便是直接使用基于行动的分析平台—-就像我们使用了Calq。《Ancient Blocks》使用了一个名为“教程步骤”的行动。这一行动包含了名为“步骤”的特定属性，以说明玩家处于哪个教程步骤中(0指代第一个步骤)。我们同样也想要追踪用户在每个步骤所花费的时间。为了做到这点我们还添加了名为“持续时间”的属性。
行动
教程步骤
属性
步骤—-当前的教程步骤(从0开始，1，2，3依此类推)。
持续时间—-玩家完成步骤的时间(以秒为单位)。
分析
分析教程数据其实很简单。我们可以通过创造一个简单的转换漏斗而获得大部分参数，即漏斗的每一步就等于教程的每一个阶段。
完整的漏斗能够一步步地呈现出整个教程的转换率。在此我们可以轻松地看到哪个步骤“流失”掉最多用户。
正如你所看到的结果：比起其它步骤的99%转换率，第四步的转换率大约是97%。所以这预示着你需要完善这一步。尽管只有1个百分点的差别，但这可能意味着你每个月在这一步骤上会损失1千美元的收益。如果是一款更受欢迎的游戏，差别将会更大。
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