今天上午，我们转载了一篇来自游戏葡萄君的文章数据骗局之手游篇（以下简称“骗局”），文中的一些观点相当热辣。诚然，现在的手游行业总体比较浮躁，晒数据晒收入的数不胜数。但抛开炒作、炫耀、宣传等目的性明确的“晒数据”不谈，对于数据指标的定义，以及对于数据本身的解读，才是最根本的问题——数据指标基本定义的不同及对数据理解的偏差，才是造成许多误会的罪魁祸首。而我们，可以给你提供一副氪金眼镜，看穿一切。
《骗局》一文提到：
留存，这是个很受关注的数据指标。以次日留存为例，正常情况下=（次日登陆-次日新增）/首日新增。葡萄君曾经在微博上某手游公布数据时看到了惊世骇俗的算法，该产品的次日留存=次日登陆/首日登陆。如果首日登陆1名，这1名在第二天没有登陆，而第二天导入了5名用户，这留存就是500%啊。当然这个产品也随即被几个明眼人在评论中怒拍了。
原文中这里提到的问题，本质上就是数据指标定义不统一。当然，我们也不能排除说某些游戏开发者蓄意使用不正确的公式计算指标这种情况。不管怎么说，数据指标的统一绝对有利于对数据的理解及沟通。这方面。其实是有据可依的。这里专门摘录出《骗局》一文中提到的几个重要指标留存、ARPU，以及ARPPU。
用户留存
统计时间区间内，新登用户在随后不同时期的登录使用情况。
次日留存率Day 1 Retention Ratio:日新登用户在次日(不含首次登录当天)登录的用户数占新登用户比例；
三日留存率Day 3 Retention Ratio:日新登用户在第三日(不含首次登录当天)登录用户数占新登用户比例；
七日留存率Day 7 Retention Ratio:日新登用户在第七日(不含首次登录当天)登录用户数占新登用户比例；
月留存率Day 30 Retention Ratio:日新登用户在第三十日(不含首次登录当天)登录用户数占新登用户比例；
留存率需要进行长期跟踪，根据需要可设定30日，60日或者90日；解决哪些问题。
- 用户对于游戏的适应性如何；
- 评估渠道用户质量；
- 投放渠道效果评估；
- 用户对于游戏的粘性如何；
- 新登用户什么时期流失会加剧。
留存率一定意义上代表了新登用户对游戏的满意度表现；关注留存率的同时需要关注流失节点；留存率的统计和计算也可以按照自然周和自然月进行分析，例如上周新登用户在随后的几周的留存情况分析；次日留存率代表了游戏满意度，主要反映游戏初期新手对于游戏引导和玩法的适应性。
ARPU
平均每用户收入，统计时间区间内，活跃用户对游戏产生的平均收入；一般以月计。
ARPU=Revenue÷Players
Monthly ARPU=Revenue÷MAU
计算方式：游戏总收入除以游戏的总活跃用户数，一般按照月来计算，即：ARPU=月总收入/月活跃用户数（MAU）解决哪些问题
- 不同渠道获取的用户质量如何；
- 游戏收益贡献怎么样；
- 游戏活跃用户与人均贡献的关系；
- 游戏人均收益水平怎么样。
备注：
严格定义的ARPU不同于国内认识的ARPU，国内ARPU=总收入/付费用户数；ARPU用于产品定位初期不同规模下的收入预估。
ARPPU
平均每付费用户收入，统计时间区间内，付费用户对游戏产生的平均收入。一般以月计。
ARPPU=Revenue÷Paying Users
Monthly ARPPU=Revenue÷APA
计算方式：游戏总收入除以游戏的活跃付费用户数，一般按照月来计算，即ARPPU=月总收入/月活跃付费用户数（APA）解决问题。
- 游戏付费用户平均的付费水平是多少；
- 付费用户整体的付费趋势是什么样；
- 对鲸鱼用户的分析。
备注
ARPPU容易受到鲸鱼用户、小鱼用户的影响，分析时需谨慎； 更多详细信息，请您微信关注“计算网”公众号：