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两分半 | 捕捉用户粘性的数据:PUC 用户微笑曲线

每周两分半,增加一个数据小知识~

 

你通常会怎么评估游戏的用户粘性?

最常见的用户粘性测量办法就是 DAU / MADAU 占比很高时用户整体对产品的粘性便很高。但 DAU / MAU 展示的仅为结果性数据,很难清晰对用户群体完成差异化分析

测量用户粘性是项目组制定出游戏迭代方向的关键数据,准确捕捉到核心用户群体才能把握住游戏产品的核心吸引力,以及用户对产品的迭代期望是什么。

硅谷的用户增长大神 Andrew Chen 在其博客中提到了新的用户粘性捕捉方式——“ PUC (超级用户曲线 Power User Curve) ”,也可以称之为“ 用户微笑曲线 ”(优秀的产品呈现出的 PUC 往往像一张笑脸)


PUC 用直方图的形式展示一个月内,用户活跃日期数分布图。

 

两分半 | 捕捉用户粘性的数据:PUC 用户微笑曲线

从活跃了 1 天的用户比例到活跃了 30 天的用户比例,都在这个分布图上一览无余。它可以为项目组的核心、次核心用户的分层提供参考,并可以根据分布结果对所需要的用户群体做分群与深挖。

在精细化分析层面,PUC 有着 DAU / MAU 所没有的优势:    

        • 捕捉产品的粘性时间;

        • 判断游戏产品是否存在核心用户;

        • 展示用户粘性的详细分层,对不同分层用户作进一步分析。

但 PUC 也并不是一个完美的曲线,它仅是在用户群里展示了用户对产品反馈的差异性,更多关于用户粘性与产品本身的粘性还需要配合其他的数据指标进行深挖。但是 PUC 会是项目组建立差异化分析时,非常有效的助力工具。

两分半 | 捕捉用户粘性的数据:PUC 用户微笑曲线

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