以下文章来自李·《数据驱动的游戏》。
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更新效果好不好主要看两个数据。人数和收入，人数和收入有没有增加，增加了多少，是运营最关心的问题。然后按人数和收入分析，又有很多细分维度。如下所示:
人数增加了，不管是新用户增加了还是老用户增加了。如果是新用户，是广告带来的还是自然增长？广告和自然新增用户带来的用户留存率如何？通过对比，我们可以分析广告用户的质量，广告带来的用户CPL和ROI，以及多久可以收回成本。新增的自然用户是否受到版本以外的运营活动的刺激，如果是，与之前的活动相比有哪些不同？老用户中，有多少是活跃老用户，有多少是流失和返回的老用户，返回率是多少，返回率是否比之前的短信召回和版本有所提升。收入方面，主要看收入构成。如果是时间付费游戏，看时间和道具收入的比例，道具，道具收入的排名，哪些道具和礼包最受用户青睐。除了人数和收入，版本更新的内容也值得分析，比如新职业，新玩法，新任务和重复用户的参与，甚至更系统的分析。在这个新版本中，用户消费了多少内容？比如一个版本，预设用户可以体验一个月，结果更新14天，部分用户体验到80%的内容，说明用户是“肝”，针对
更新版本分析思想图
游戏A的A版》3.9更新的效果:
新用户趋势
8月1日-8月6日，更新3.9新版本，推出新的用户限免活动。与版本更新前7天相比，用户数增长了960%，增长金额和比例超过了前两次活动，如图1所示。
图1
注:新用户限时免费，即新用户不需要购买点卡登录，可以免费试用。
活跃用户趋势
3.9新版本上线期间最高日活24万，PCU12 12万，ACU7 7万，活跃用户数超过3.8版本，回到公测第3个月前的水平，如图2所示。
图2
更新后，由于大量新用户的涌入，老用户比例有所下降，但用户数量并没有减少，因为在吸引新用户的同时，也吸引了一批流失的老用户回归。
活跃用户构成
活跃用户包括新用户和老用户。游戏刚上线的时候，新用户占活跃用户的比例会比较大，因为老用户的积累比较少。随着游戏生命周期的成熟，一款健康的游戏应该拥有高比例的活跃老用户。老用户越活跃，用户粘性越高。
3.9版本更新前，老用户比例在98%-99%之间，但版本更新后，吸引了一大波新用户。第一天老用户比例下降到92%，第二天下降到81%。
新版本期间，新老用户比例为42: 58，流失一个月以上但又回来的用户有5.5万，占老用户的19%，是3.8版本的10倍。如表1所示。
表1
考虑到新版本期间的失物招领用户较多，我们有必要对失物招领用户的构成进行细分。
从图3可以看出，6个月内流失的用户回头率占96%，其中2个月内流失的用户回头率相对较高，占44%。
流失用户6个月和6个月以上的回头率差别很大。我们可以把6个月作为流失用户回归的分水岭，超过6个月的用户流失概率很低。
图3
新用户付费转化漏斗
共举办了三次免费限时活动。对比前两次活动的数据，本次活动的新用户留存率、付费转化率、充值ARPU和购买月卡的比例均高于前两次活动，在线时长低于第二次活动但高于第一次活动。如表2所示。
表2
将用户月卡购买从注册->创建角色->保管->付费->每一步转化为漏斗图，可以直观的看到每一步的转化率。通过比较漏斗中各个环节的业务数据，可以直观的发现问题，从而进行改进。注:上表中的次日加权留存率是指自由活动期间的次日加权留存率。
3.9版本新用户付费转化漏斗图，如图4所示。
首次登录游戏创建角色的新用户转化率为91%，次日入住的新用户转化率为32%，付费的新用户转化率为6%，购买月卡的新用户转化率为4%。
以下链接的主要问题是次日留存率低，即只有35%的用户在创建角色后第二天继续登录游戏。因为是时间付费游戏，所以通过增加用户的停留时间来增加收入是一个重要的环节。
图4
注:图4中的次日留存是指4月24日至30日登录超过一天的用户，付费用户登录超过一天的接近100%。
用户保持率
留存率是游戏公司非常关注的指标之一。这里我们将用户分为广告主、非广告主、付费用户三类，并与3.8版本的用户留存率进行对比。
3.9版本保留了40%的非广告带来的首日新用户和52%的广告带来的首日新用户。整体来看，广告带来的新用户质量更好，留存率比没有广告的新用户更高。省略了比较数据。
市场发布
此次周年纪念版的营销包括硬广、短信召回和UP主视频发布。上一章专门介绍了UP主视频投放的效果分析，所以这次重点分析硬广和短信群发的效果。
A.市场广告的总体效果
本次版本更新5天内总投资额为150万元，总CPL为66元。5天内投资回报率为9%，预计第一个月投资回报率为23%，半年投资回报率为60%。如表8所示。
表8
注:ROI=用户付费量/广告量。
B.硬而宽的输送效果
本次版本更新硬广投入金额130万元，CPL 128元，5天内ROI 5%。如表9所示。
表9
C.流失用户召回短信的群发效应
本次版本更新短信发送金额为20万人民币，流失用户返还率为5%，高于其他游戏。CPL为8元，5天内ROI为77%，如表10所示。
表10
D.每种媒体的效果:
这一次，硬媒体主要包括17173、哔哩哔哩、360搜索和搜狗。通过对比CPL和ROI的数据发现，17173的CPL最高，高达1512元，5天ROI为0.05%。搜索媒体的效果比较好，搜狗CPL最低，22元ROI最高67%。如图5所示。
考虑到新版本3.9新增用户多，有14.85%的增幅，而广告带来的新增用户只占4%，CPL高，尤其是17173效果差。所以推测可能是KOL传播和强大的广告辐射效应造成的。
图5
注:这里的广告辐射是指用户最初是在看到广告后才知道这款游戏的。但他们在下载游戏时，并没有点击广告链接到达下载页面，而是直接去官方下载游戏，导致没有数据监控记录。所以这些用户都算是广告辐射带来的用户。
新用户选择的游戏服务器
根据新用户进入各个区服的情况，可以判断哪个区服最受欢迎。
图6显示了新用户从8月1日到4日创建角色的地区服务的前10名。
新增用户最多的服务器:电信3区的服务器A，是最新开放的服务器，所以说明新增用户更倾向于选择最新开放的服务器。
图6
新职业
3.9版本开辟了一个新职业“弓箭手”。用户对新职业的认可度如何？我们来分析一下。
在活跃用户中，有22%的人选择了新职业“弓箭手”，其中新用户和老用户选择弓箭手的比例分别为3%和35%。说明新职业更受老用户追捧。
达到50级后，“弓箭手”用户可以换成新的职业“战士”，“弓箭手”与“战士”的比例为15%。如表12所示。
表12
该版本新增用户中，一级用户占全部新增用户的35%，比上次新增用户限制豁免活动下降了3个百分点。本次免限活动配合了版本的新专业更新，用户留存提升，所以水平高于上次免限活动。如图7所示。
图7
选择“弓箭手”职业的用户包括老用户，长期付费游戏的老用户都是付费用户。此外，付费用户的留存率是所有新用户的两倍。对比图7发现，选择“弓箭手”职业的用户整体水平明显高于所有新用户，有10%的用户达到60级。如图8所示。
图8
新用户源
3.9版本的新增用户中，57%来自自己的新增用户，比3.8版本高出2个百分点，这与该版本的广告投放有关；45%是公司其他游戏的老用户，分布比例基本和以前一样，主要来自ARPG游戏，如图9所示。
图9
客户端卸载原因
一般卸载客户端的用户是真的流失了，回流的可能性很小。所以在分析流失原因时，定位卸载客户端的用户流失原因是非常准确的。下面对8月1日-7日用户提交的客户端卸载原因进行了摘录和分析，此处不再赘述。
总结分析效果:
《游戏A》3.9新版本在8月1日至7日带来了21万新用户，充值金额320万元。活跃用户数较上一版本增长3倍，回到公测3个月的水平。活动效果明显高于之前的活动和版本。具体如下。
操作数据:
日均新增用户4.2万，较前五天增长966%，日活最高24W，PCU12W，ACU7W。由于该版内容丰富，平均在线人数较高，回到了四个月前的水平。
付费转化率6%，ARPU充值109元。付费用户中，61%购买月卡，购买月卡的用户比例是3.8版本的4倍。
新用户次日留存率27%，付费新用户次日留存率77%，比3.8版本提升4%。
该版本流失了高比例的回头客，回头客总数达到12000人，占老用户的19%，是3.8版本的两倍。
从各区新用户数量来看，新用户更倾向于选择最新开放的服务器来体验游戏。
市场发布:
市场共投入150万，登录成本CPL66元，投资回报率9%。CPL相对较高，广告商需要很长时间才能收回成本。如果按照目前的总收入计算，大概需要3天时间才能收回市场成本。
新版本新增用户很多，但只有4%的新增用户是广告带来的，这可能是因为广告的辐射效应很强。
广告带来的新用户质量不错，第二天留存率40%，远高于无广告的新用户。
新版本内容体验
22%的活跃用户选择了新职业“弓箭手”，其中新用户和老用户选择弓箭手的比例分别为3%和35%。新职业更受老用户追捧。
新用户源
57%的用户来自自己的新用户，比3.8版本高2个百分点，这与该版本的广告投放有关；老用户主要来自ARPG，分布比例基本和以前一样。
损失原因
根据客户端卸载调查结果，新手用户对游戏的不适应是其流失的主要原因:
a)操作难度太大，无法解决手残问题。地图感觉无所适从，键盘设置不正确。
b)地图太大，无法运行。
c)操作太繁琐，操作方式不习惯，任务太分散，前期任务太多。在你熟悉游戏之前有很多任务，没有自动寻路。找一个NPC要花半天时间。
总结
从用户数量、用户构成、新用户费用转化、用户留存、市场投放、新用户选择的游戏服务器、新职业、账号余额、新用户来源、卸载客户端原因等十个方面全面分析新版本的效果。对比前几版和活动的数据，也说明新版内容越丰富，活动效果越好。对更新效果的分析可以为项目组未来的版本和活动策划以及市场投放提供有效的数据参考。
在实际应用中，需要灵活运用多种分析方法，根据每个版本的情况，从不同角度切入，根据版本内容，比如新道具、新玩法等，进行有针对性的分析。也可以重点分析版本更新前后渠道导入量的变化。
