老玩家流失？基于数据驱动的游戏用户流失分析与干预策略
当游戏从极速扩张进入平稳运营时期，游戏主要风格趋于稳定，可调用资源相比其他时期也相对减少。这时，如何保持老玩家活跃，尤其是保证高价值玩家活跃就变成了游戏人最应该关注的事情。
我们聚焦更落地的环节 —— 以某 MMO 游戏的实际案例为例，拆解如何从数据表现出发，搭建完整的用户防流失策略。
01 先看数据 “异常”：找到流失的核心规律
在对该 MMO 游戏做流失分析时，一组关键数据首先引起了团队注意：
- 流失用户中，首周流失占比极高—— 意味着新用户 “留存窗口期” 比想象中更短。
- 1-9 周的流失比例呈逐步上升趋势，在第 9 周达到流失峰值。
- 9-15 周后，流失比例开始缓慢下降。
这组数据打破了 “流失集中在前期” 的固有认知：比起首周的 “新用户流失潮”，第 9 周左右的 “中期流失高峰” 更需要我们重点关注。但只看整体数据不够，我们还需要进一步拆解 —— 不同用户群体的流失规律是否一致？这就需要进入 “细分维度” 分析环节。
02 细分维度：确定 “差异最大” 的用户群体
用户流失不是 “一刀切” 的问题，不同来源、不同属性的用户，流失表现可能天差地别。我们通常从两类维度做细分：
- 用户来源维度：比如渠道来源（小米、华为、苹果应用商店等）、用户地域（一线城市 vs 下沉市场）—— 这些是用户 “进入游戏的入口”，直接关联用户初期体验。
- 用户基本属性：比如手机机型、职业、年龄 —— 但职业、年龄等信息很难做大规模群体采集，更多用于特定用户调研；而机型、渠道等数据可通过工具自动采集（比如数数科技的 TE 系统能自动获取设备机型），更适合群体分析。
以该 MMO 游戏的渠道数为例：当我们拆分小米、华为、苹果三个主流渠道后，流失结构的差异立刻显现 —— 苹果 IOS 渠道的新用户流失率显著低于其他渠道，说明 IOS 渠道的新用户质量更高。
发现这种 “入口差异” 后，下一步就是用 “标签” 把这些差异具象化，让每个用户的画像更清晰。
03 标签化用户：把群体特征转化为核心标签
所谓 “标签化”，本质是把用户的 “行为事实” 和 “业务价值” 转化为可分析的数据。我们通常搭建三层标签体系：
- 事实标签：记录用户 “实际做了什么”—— 比如累计充值金额 / 次数、累计注册时间、最后活跃时间，以及能采集到的真实信息。
- 业务标签：在事实标签基础上做 “价值抽象”—— 比如根据充值金额定义 “大 R/ 中 R/ 小 R”，根据活跃频次定义 “高频活跃/ 中频活跃/ 低频活跃”。
- 召回响应标签：额外补充 “用户对策略的反馈”—— 比如 “近 1 次召回活动点击参与”“连续 2 次召回未响应”，这会直接影响后续触达效果。
当标签体系搭建完成，原本模糊的 “老玩家群体” 就变成了 “渠道 + 注册时间+ 大/中/小 R+活跃度”这样精准的画像 —— 这是后续的 “针对性监控” 必不可少的基础建设。
04 监控预警：让 “流失风险” 提前可见
如下图所示，有了细分维度和用户标签，我们就能搭建 “精细化监控报表”，执行更加深入的监控和更精细化的运营。
对于不同的属性/标签组合，我们可以得到不同的计算结果，并通过结果灵活地配置指标告警。一般考虑以下几个维度：
- 指标值是否连续上升/下降
- 指标值对比固定值上升/下降比例超过 xx%
- 指标值同比环比上升/下降比例超过 xx%
一旦触发预警，系统会自动通过短信、邮件通知运营团队，以达到对不同用户群的精细化防流失监控的结果。
回到游戏平稳运营的核心命题：当资源不再向 “拉新” 倾斜，“留旧” 就成了提升生命周期价值的关键。今天拆解的 “细分 - 标签 - 监控 - 策略” 闭环，本质是让运营从 “凭经验” 变成 “靠数据”—— 而这一闭环的高效落地，离不开强大数据能力的支撑，数数科技旗下的游戏行业数据智能基础设施 ThinkingEngine （简称“TE 系统”）正是为此而生。
TE 系统不仅能实现前文提到的各种数据收集功能，更能通过灵活的标签引擎搭建多层级用户画像，结合实时监控与智能预警功能，精准捕捉不同群体的流失风险。
未来，随着 AI 技术与 TE 系统的深度融合，我们还能进一步实现“智能解读数据异常”、“自动生成合适的运营策略”等功能。
依托 TE 系统，企业能更高效地洞察玩家行为背后的诉求，让 “留旧” 从被动应对变为主动经营 —— 这才是保持老玩家活跃、留住高价值用户的核心，也是游戏从 “短期爆发” 走向 “长期健康” 的坚实支撑。