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如何分析dau、mau、pcu、dnu、wau、acu、uv中的数据

投稿人:营销顾问 2017-01-13 10:24

文章摘要: 一个优秀的运营人员必须要了解dau、mau、pcu、dnu、wau、acu、uv的意思,并且要懂得怎么分析其的意思。本文是对这些字母的详解。

  一个优秀的运营人员必须要了解dau、mau、pcu、dnu、wau、acu、uv的意思,并且要懂得怎么分析其的意思。

  DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。

  MAU(monthly active users)月活跃用户人数。是在线游戏的一个用户数量统计名词,数量越大意味着玩这款游戏的人越多。

  PCU(Peak concurrent users )最高同时在线玩家人数。

  DNU日新增用户

  WAU是周活跃用户数量

  ACU (Average concurrent users)平均同时在线玩家人数。

  UV是unique visitor的简写,是指通过互联网访问、浏览这个网页的自然人。

  DAU与日UV的区别:

  UV:没有时间范围限制,就是访问用户数(去重),所以一般会加上每日UV,现在一般都指PC站的访问用户数;

  DAU:加了时间限制,就是指每日访问用户数(去重),现在一般都会指的是APP的日活用户数。个人不太赞同上面@Cancer Liu 的回答,活跃用户数跟登不登录没太大关系,但也要分什么产品,有些产品会限制登录,认为登录的用户才是活跃用户。

  DAU相关指标DAU-DNU

  DNU/DAU叫这个指标为活跃度指数,当然大家喜欢叫做新增用户占比。

  举个游戏的运营例子看下面的图片:

  

运营 | 小白学数据分析之DNU/DAU

 

  这里的老玩家指的是:DAU-DNU,注:DAU-DNU与DOU是同义。

  在此图蕴藏了几个信息:

  玩家的行为习惯逐渐形成,周六成为用户游戏的高峰时间段;

  尽管这个事实,也许很多人都注意到了,但不是所有人在做周末奖励活动时都考虑了这个因素。对比的大家可以看到在1月到2月份春节期间,行为特点则是完全不同的。

  蓝色区域面积,越小,则留下的老用户(即DAU-DNU)比例就越多,相对的留存质量则会好一些。游戏的玩家自循环系统则逐步成立,则推广期间的大部分玩家则在次日之后都留在了游戏中。针对这一点,在下面展开解释。

  我们将DNU/DAU的比率拿出来,做出如下图的曲线:

  

运营 | 小白学数据分析之DNU/DAU

 

  可以看到,基本上这个比率维持在一个很低的比例,大概在10%-15%左右,换句话说,新增用户的占比只有全体日活跃用户占比的10%~15%,即使当我们游戏开始大范围拉新推广时,这个比例仍旧维持在10%~15%,但此种情况仅存在于游戏已经上线,且用户的自然转化情况比较理想的情况下。从数学的角度来看,这个比率计算的分子和分母,分别是DNU和DNU+DOU(即DAU),基本上变化幅度是同步的,当DOU足够多的时候,DNU的新增影响是有限的。但是如果一段时间内DNU的诸多用户不能转化为DOU,则此比值则在不断升高。如下图所示:

  

运营 | 小白学数据分析之DNU/DAU

 

  可以看到的是,昨日的DNU中的一部分(次日留存部分)变成了,今天的老用户(DAU-DNU),而昨日(DAU-DNU)部分则有一些转化为今天的老用户,同时,今天DAU中,则继续有DNU的加入,而这一部分,也构成了明日(DAU-DNU)的一部分,在明日的DAU-DNU中,同时还有昨日DNU在明日的部分贡献,昨日DAU-DNU在明日的贡献。

  由此,我们可以认为:

  在游戏足够吸引用户或者流量足够理想的情况下,随着不断新用户被带入到游戏中,游戏中DOU的比例则会越来越高,那么我们的DAU就会不断的成长。

  在游戏带入的流量是虚假的或者游戏不足以吸引玩家时,则每天导入的DNU则会不断的被损失掉,就变成了一次性用户,即新增当天登陆过游戏的用户,且此后不再登录游戏。此时,我们会看到在随后的一段时间(尤其是停止推广后),DOU即老用户的比例并没有发生显著的增长,这一点从DAU事看不出来的,但是我们从DOU的比例就可以看出来。此时,不需要等待几天来看效果,推广的第二天如果效果不佳就需要停止。

  总结起来看,这个指标对于游戏的粘性理解和投放效果评估,能够起到一定的积极作用,同时,要说明的是,这个指标从长期运营的游戏来说,是评估其生命力的一个重要参照,想必用过的人是很清楚的。

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