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GameAnalytics：手机游戏生命周期分析报告 摘要 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 个月后会降至最高点的15%左右。 ●2014 2015 60% 2 和 年，大约 的安装是在游戏发布 个月内发生的。 ●2015 “ 7 ” 年，用户花费在其安装的游戏上的时间减少，平均 第 天留存率 仅为2014 年的50%左右。 ●尽管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 15 8500 2.7 的数据集基于对来自超过 种类型 款活跃游戏的 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 KPI 180 本差异，分析这些 从游戏发布到发布六个月（ 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 2014 6 DAU 1000 年：在 年前 个月 达到 的游戏。 ●2015 2015 6 DAU 1000 年：在 年前 个月 达到 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取决于多方面因素，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 5 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 个月后会降至峰 值的15%左右。在这里，我们将安装 1 0.5 50% 量重新标注，用 表示数据最大值， 表示最大值的 ，以此类推。 可以确定的是，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

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