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每款游戏都有用户流失的情况，只是多少的区别，然而一般情况下我们只能看到结果，但是如果能定位到原因，就会有办法调整。
流失分析的方法有很多，常见的方法如流失等级分布、等级停滞率、分渠道和平台的留存率对比、主线任务持有率等。我们在实际工作中，在常用的方法的基础上，总结了以下几种作法：
- 5W1H法
- 问卷调查法
- 电话回访法
- 流失和留存用户对比法
- 流失前最后一次游戏行为法
- 排除法
- 版本消化情况分析法
- 文本挖掘法
本文将详细介绍5W1H法。
5W1H法：也叫六何分析法，是一种思考方法，是对选定的项目、工序或操作，都要从原因（何因Why）、对象（何事What）、地点（何地Where）、时间（何时When）、人员（何人Who）、方法（何法How）等六个方面提出问题进行思考。
流失分析最大的作用是找到流失用户的特征，为游戏的改进提供依据。采用5W1H分析法对流失进行分析，我们能告诉研发和运营人员：这款游戏流失了多少用户，在哪里流失、什么人流失、什么时候流失、为什么流失，并帮助制定挽回策略。
“ 在早期刚开始做流失分析时，我并不了解5W1H分析法，当然也不会想到要使用5W1H分析法，后来接触到5W1H分析法，发现其思路和我之前做过多次的流失分析方法有很多相似之处，这个过程很奇妙，当思路到位以后，各种分析方法自己都能总结出来。”
——这是我的工作心得
下面就介绍一个使用5W1H分析法对流失用户进行分析的案例。该案例分以下几个部分：
01 背景信息
某游戏（以下简称游戏A）上线第14天的活跃用户较第1天下降了22%。
随着广告投放金额的减少，新进用户数量也随之减少，在用户流失趋势不变的情况下，当新进用户数量逐渐低于流失用户数量，活跃用户必然减少。就好比一个水池，当流出去的水大于流进来的水时，水池的水位就会越来越低。
根据市场投放数据，广告带来的用户成本越来越高，通过硬广带来的用户成本已经无法收回成本。如果新用户方面我们暂时没有办法突破，那么尽可能的留住老用户就是我们努力的方向。
留住老用户，首先要定位到玩家流失的原因，定位到原因就有调整的办法，项目团队可以有针对性的采取措施，挽留玩家。
项目团队希望数据分析师通过分析流失用户的特征，找出用户流失的原因，还原用户在流失前游戏体验的场景和心理感受。最后，结合客观事实和业务理解形成落地的解决方案，尽可能的减少用户流失。
02 分析思路
我接到这个任务后，开始构想怎么做这份流失分析报告。
1、最直接的想法是看流失用户的等级分布，可以知道用户主要在哪几个等级流失。但是这个结果过于简单，且无法知道用户为什么在这个等级流失？
2、为了了解用户为什么在这个等级流失，需要结合相应的等级的任务和副本，看是否因为做某个任务、副本或者没有朋友而流失？
3、如果定位到了某个具体的任务，还需要再进一步了解用户是因为不会做任务，还是任务太琐碎无趣而流失？
4、这款游戏是时长收费模式，会不会有可能是因为玩家把余额时长用完了，因为没有时长而不再登陆了？
5、最后，还需要定位是哪些人流失了，按游戏里面的职业分比较容易，但要定位是哪些用户群体相对比较难。目前唯一的线索是用户调研数据中包含游戏账号、职业信息，是否能根据这些样本用户的登陆习惯找出所有用户的规律，需要尝试用聚类算法去验证。
基于这个思路进行数据准备和分析，并不断补充和修正，到最后整理报告时进行总结，将会发现关于这款游戏流失了多少用户，在哪里流失、什么人流失、什么时候流失、为什么流失的部分规律，并给出挽回策略建议。具体如下：
指用户流失了。本案例中的分析是在游戏公测14天后进行的，因此数据上针对7天流失用户进行分析，即公测第1-7天登录游戏，第8-14天未登录游戏的用户。
主要指玩家在哪个地图，哪个地域流失。
是新用户流失，还是老用户流失；是学生、还是上班族其他职业的玩家流失，游戏中哪个职业更容易流失。本案例主要定位流失用户在生活中的职业和在游戏中的职业。对于用户的生活职业，我们采用用户调查数据和游戏行为数据相结合的形式，对用户进行聚类分析，将用户分为上班族和学生两大类。
是新手期、中期还是高级。这三个阶段的定义可以按等级来划分，不同游戏的划分方法各不相同，本案例中的新手期是1~30级，中期是31~49级，50级是高期。
是因为游戏有卡点，任务不会做，还是副本打不过，还是社会关系薄弱，没有朋友一起玩。本节主要从任务、公会和好友这三个维度入手，并结合电话调查结果来进行分析。
以上的分析思路其实就是5W1H分析法。5W1H分析法也叫六何分析法，是一种思考方法，是对选定的项目、工序或操作，都要从原因（何因Why）、对象（何事What）、地点（何地Where）、时间（何时When）、人员（何人Who）、方法（何法How）等六个方面提出问题进行思考。
如果在分析之前就了解5W1H分析法，可能会少走一些弯路，但是，如果之前不知道，也没有关系，因为当思路到位以后，自然就能和5W1H分析法贯通。
流失分析的5W1H分析法如下图所示。
03 详细分析过程
7天流失用户能较大程度地反映真实流失用户特征，因此，在游戏公测14天就可以开始着手流失用户分析，本次流失分析主要从用户等级、职业、在线时长、任务、副本、公会、好友、群体、地域、余额数据入手，并观察每日数据变化情况，找出流失规律。
分析目录
一、7日流失用户
1）流失用户情况一览
2）等级分布
3）各角色职业流失情况
4）登陆和在线时长变化情况
5）任务持有情况
6）加入公会、好友、参与副本情况
7）参与“活动副本A”情况
8）用户余额情况
二、每日流失用户
1）每日流失和新用户导入关系
2）每日流失用户群体
3）每日流失各等级人数情况
三、流失用户电话调查结果
一、7日流失用户
首先，我们分析7日流失用户特征，分别从以下8个方面来进行。
1、流失用户情况一览
《游戏A》公测后14天，7天流失率35%，流失用户中，参与过内测(CBT2)的老用户占7%，新用户占93%。
说明：7天流失率定义是，第1天至第7天登陆，第8天至第14天流失的用户比例。
2、等级分布
所有用户中，各等级段的用户活跃情况如下（每账号下仅取最大等级角色）。
按照“7日内活跃”标准来定义流失，各等级段角色至7天未登录游戏的用户占该等级段角色总量的百分比如下图所示。
根据下图所示：1-30级：7日未登录游戏的1~30级用户占到了总用户数的96%。因此，近期活动应加大对此级别段用户的偏向性，包括形式、奖励……
15级、30级的流失率较前一个等级有较小波动，和该等级的任务、升级时长有关。
50级的流失率比前一个等级高，和满级人数有关。
3、角色职业流失情况
通过各职业的流失率数据对比可以看出，职业1的流失率最高，为35%，其次是职业2，为34%。如下图所示。
职业1的流失高可能是因为作为”T”类职业，相对职业3来说，防御能力较弱。职业2的流失高是因为对该职业对站位的要求较高。
输出类职业占所有职业66%，流失人数占所有职业67%。
4、登陆和在线时长变化情况
1-30级用户流失前平均每天登陆次数逐渐减少。如下图所示。
1-49级用户流失前的每天在线时长呈下降趋势；50级用户每天在线时长波动较大。如下图所示。
5、任务持有情况
流失用户中持有最多的主线任务是任务A，持有率11%；其次持有任务B，持有率9%。如下图所示。
任务A(5级主线)持有原因：玩家不知道怎么获取道具，甚至有玩家支线任务做到20级，但仍没找到该任务所需要的道具。如下图所示。
任务B（15级主线）持有原因：一方面是需要和NPC对话进入副本所在地图，因NPC头上没有特别标记，部分用户没有找到NPC（NPC所在地图为海盗地图）进入跳转地图；另一方面，用户找到副本后，因职业不平衡排队时间过长，未能完成副本。
玩家接受“任务A”任务后有继续登陆游戏，但一直未完成的人数7854人，占该任务总持有量的38% ，高于其他任务，说明该任务对部分玩家造成了一定的困扰。如下图所示。
6、加入公会、好友、参与副本情况
50级以上流失用户参与副本比例85%，参与比例较低。好友流失率30%。如下表所示。
7、参与“活动副本A”情况
10级前，流失用户参与“活动副本A ”的比例高于活跃用户；
20级-33级，流失用户参与“活动副本A ”的比例略低于活跃用户。
33级之后，流失用户“活动副本A ”的比例明显低于活跃用户。
可能因为活跃用户比流失用户更懂得玩游戏，在前期升级过程中以做任务为主，较少参与活动副本A。
33级以后，活跃用户人均参与“活动副本A ”的次数高于流失用户60次，同样说明活跃用户比流失用户更懂得玩游戏。如下图所示。
8、用户账号余额
97%的流失用户余额为高于20 元，比活跃用户高24个百分点，流失用户账号余额较充足，说明玩家不是因为余额不够而流失。
我们从以上8个方面的数据对7天流失用户的特征进行了分析，然后，我们进一步了解每日流失用户特征，将从3个方面入手。
二、每日流失用户
1、每日流失和新用户导入关系
从下图可以看出，每日导入的新用户越少，流失用户数越多。说明新用户的增加在带来游戏人气的同时，还能提高用户的游戏黏度，降低流失。
说明：以上“每日流失用户”指每天未登陆游戏的用户。
每日新用户变化率=（当日新用户数量-前一天新用户数量） /前一天新用户数量
每日流失用户变化率=（当日未登陆游戏用户数量-前一天未登陆游戏用户数量） /前一天未登陆游戏用户数量
2、每日流失用户群体和地域
由于无法直接区分游戏数据中的账号是学生还是上班族，故在分析流失用户群体前，先对获取该数据的来源和思路做个说明如下。
该游戏在开测时做了问卷调查，其中人口属性问题中包含用户职业，总样本量超过3万个。其结果如下图所示。
因玩家填写调查问卷时必须已用游戏账号登录，所以能将玩家账号和游戏登录日志匹配，并区分工作日和周末，得出不同群体玩家的登录习惯。
通过对比不同群体的用户上线习惯数据发现，上班族、专业人员、中高级管理人员、公务员、私企老板其登录习惯相近，因此可以将这些用户归为一大类，此处统一归为上班族，而学生、自由职业者、工人/外出务工者的登录习惯相近，此处统一归为学生。
根据以下两种图，可以看出不同职业用户上线习惯：
上班族的上线时间受工作时段影响较大。在“工作日”白天和晚上的上线高峰时间点分别在12点和20点。“周末”的上线高峰时间点虽和“工作日”一样，但是白天和晚上的人数差距明显缩小。
学生没有明显的工作时段和非工作时段，因学生在周末不受上课影响，“周末”的上线高峰时间点和上班族一样。
说明：工作日为周一至周五；周末为周六和周日。
我们先选取3万个调查用户中学生和上班族的登录日志作为样本，选取登陆日志为观察指标，区分工作日和周末，使用K-means算法，找到学生和上班族上线时间的重要特征，根据该特征，应用到游戏内所有流失用户，按上线习惯分为上班族和学生。得出下图结果。
流失用户群体中，上班族和学生的比例为：55：45，其分布基本和活跃用户一致。
说明：以上聚类分析的方法在《游戏数据分析实战》一书中的第六章活跃用户细分中有详细的介绍，因此在本次案例中省去了用SPSS的“K-均值聚类”将用户分为学生和上班族的操作步骤。
将用户类型和地域数据结合，得出上班族中上海用户流失率最高，为77%，和上海的上班族用户多有关。如下图所示。
将用户类型和每天的登录日志结合，得出上班族在周末的流失率较工作日减少3%个点。说明上班族在周末有更多的时间玩游戏。而学生群体的流失比例受周末的影响不大。如下图所示。
3、每日流失用户各等级人数情况
30级玩家流失数量相对21-29级流失玩家数上升较快。如下图所示。
从8月5日开始，每日未登陆的50级用户量陡升，尽管50级玩家人数在不断增加，每日不登陆不一定真正流失，近期也应密切关注50级用户的游戏情况。如下图所示。
因1-20级每日流失用户数趋势无异常，此处的图表省略。
三、流失用户电话调查结果
为了进一步了解玩家流失的原因，筛选上海地区7天流失用户的手机号码给客服进行电话回访，共成功回访用户 807名 , 其中上班族占了80%。
1~30级用户流失原因：
a) 地图太复杂，占24%；
b) 打击感太弱、战斗节奏太慢、操作不流畅，占8%；
c) 任务太繁琐、任务目标指引不清晰，升级较慢，占6%；
d) 任务不会做，占5%。
31-55级用户流失原因：
a) 任务太多，地图复杂，没有PVP，占8%；
b) 没有朋友一起玩、游戏技能CD时间太长，副本排队时间太长，各占5%。
玩家主要建议：
a) 希望地图指引更清晰，组队系统更加明确；
b) 到50级之后没有什么可做的事情了，希望多出一些50级的活动；
c) 希望版本尽快跟上国际服，另外针对工作室和第三方软件要加大一下打击力度。
04 主要结论和对策
《游戏A》开放性测试后7天流失率35%，通过用户行为数据分析，有以下主要结论：
(1)新手期玩家：
1~30级流失用户占总用户96%，新手期流失较快。流失等级主要集中在6级、15级，分别持有任务A、任务B。7854个用户接受任务A后多次登陆游戏，但仍未完成，说明该任务对部分玩家造成了一定困扰。
(2)中期玩家(31~49级)：
游戏体验相对顺畅，无明显流失点。
(3)高等级玩家（50级）：
参与副本和加入公会的人数比例分别低于活跃用户15%、25%个点，可能和好友流失，游戏热情降低有关(好友流失率30%)。近期每日流失用户中50级用户陡升，应密切关注。
(4)用户较容易流失的职业：
职业1和职业2。主要因为职业1防御能力较弱，职业2对玩家站位的要求较高。
(5)每日流失和新用户导入关系：
每日导入的新用户越少，流失用户数越多。
(6)流失用户特征：
a)流失用户7天内回归的比例为15%；流失用户中CBT2老用户占6%。
b)流失用户群体分布基本和活跃用户一致。上班族中上海用户流失率最高，为77%，和上海的上班族用户多有关。
c)1-30级用户流失前平均每天登陆次数逐渐减少；1-49用户流失前的每天在线时长呈下降趋势；50级用户每天在线时长波动较大。
d)30级~55级，流失用户人均参与副本活动A的次数低于活跃用户60次，说明活跃用户比流失用户更懂玩这款游戏。
e)流失用户账号余额高于活跃用户，79%流失用户余额为21-49元，说明玩家不是因为账号余额不够而流失。
(7)根据客户电话回访回访结果显示，用户流失的原因主要如下：
1、1~30级用户流失原因：
- 地图太复杂，占24%；
- 打击感太弱、战斗节奏太慢、操作不流畅，占8%；
- 任务太繁琐、任务目标指引不清晰，升级较慢，占6%；
- 任务不会做，占5%。
2、31-50级用户流失原因：
- 任务太多，地图复杂，没有PVP，占8%；
- 没有朋友一起玩、游戏技能CD时间太长，副本排队时间太长，各占5%。
(8)玩家建议：
a)希望地图指引更清晰，组队系统更加明确；
b)到50级之后没有什么可做的事情了，希望多出一些50级的活动；
c)希望版本尽快跟上国际服，另外针对工作室和第三方软件要加大一下打击力度。
以上的分析案例很好的诠释了5W1H分析方法。通过7日流失用户特征、每日流失用户特征和电话回访结果三大块内容的分析，为项目团队提供了以下信息：
- 发生了什么（What），指游戏公测7天流失率达35%。
- 在哪里流失(Where)，上海的上班族用户流失率最高，为77%。15级流失用户主要在海盗地图流失。
- 什么人流失（Who），新用户流失比较多，达79%。游戏职业1和职业2的流失人数较多。上班族和学生的流失比例为：55：45，上班族在周末的流失率较工作日减少3%个点。
- 什么时候流失（When），主要是新手期玩家和高等级玩家流失，新手期玩家等级主要集中在6级、15级流失。高等级玩家等级主要集中在50级流失。
- 为什么流失（Why），地图复杂、任务繁琐、任务目标指引不清楚是用户流失的主要原因。其中：新手期玩家中有5%反映任务不会做，任务A和任务B给他们造成了困恼，另外打击感太弱、战斗节奏太慢、操作不流畅也是该阶段玩家流失的原因；高等级玩家主要是因为好友流失，游戏热情降低。职业1流失较多是因为防御能力较弱，职业2是因为该职业对玩家站位的要求较高。调查用户中因为工作比较忙、没时间而流失的玩家占比超过30%。
项目团队将以上流失原因分析结果和玩家建议对版本进行了调整，也针对这些问题做了一些运营活动，来弥补版本的缺陷，在今后的文章中将会介绍针对流失问题的调优案例。
作者：黎湘艳
来源：微信公众号“数据驱动游戏”
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发表于 2020-2-21 09:33:07
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