做游戲網站運營的運營人都知道DAU這個核心指標，代表的是當天登錄過游戲的用戶，通過對該數據的分析可以有效反應一款游戲或者一個游戲網站的核心用戶數。但是僅僅對DAU進行籠統的了解，并不能夠清晰地了解用戶詳情，必須要對DAU數據進一步細分，才能更好地反映核心用戶的情況。本文就主要針對DAU細分進行闡述。

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●  DUA數據細化分類

新用戶：當天注冊的用戶此分類視具體產品而定，但對DAU細分是為了看用戶群體大體情況

7天活躍用戶：7天內登錄過的用戶。如7月10日DAU中的7天活躍用戶是指7月10日登錄過游戲，并且在7月3日至7月9日曾經登錄過游戲的用戶。

回歸僵尸用戶：7天前沒有登錄過游戲的用戶（不包括新用戶）。如7月10日DAU中的回歸僵尸用戶指的是7月10日登錄過游戲，但是在7月3日至7月9日沒有登錄過游戲的用戶。

每日流失用戶：當天登錄，后續7天內不登錄游戲。如7月10的DAU中，在7月11日至7月17日不登錄游戲的用戶。[可分為新用戶，有效活躍用戶和回歸僵尸用戶來求]

●  DAU/MAU比例

DAU/MAU比例是社交游戲的重要參數，同社交游戲成敗息息相關。一般最低極限是0.2。這保證游戲能夠達到臨界規模的病毒式傳播和用戶粘性。

日活躍用戶和月活躍用戶進行比較來看用戶每月訪問游戲的平均天數是多少。如果游戲擁有50萬DAU，100萬MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，也就是說玩家每月平均體驗游戲的時間是15天，說明游戲粘度比較強。

●  DAU拆解及應對策略

按日算：DAU=（日新增用戶+回訪老用戶）=（自然新增+運營新增）+（老用戶數*當日留存率），因留存率需要按時間維度看，是次日留存、7日留存還是月留存。

按月算：則DAU=（當月新增MAU+歷史回流MAU）=（當月新增UV*留存率*訪問天次）+（歷史老用戶回流UV*留存率*訪問天次）

DAU的本質反應的是用戶+需求+場景，用戶是否還愿意進入游戲網站，什么時候會訪問，訪問的頻次是怎樣的，是否具有用戶粘性？這些都是游戲網站運營需要關注并解決的問題。游戲網站運營者可以根據以上拆解公式分析自己產品的日活，通過月環比、年同比，以及與自己產品相似量級的產品去比較，從而更清晰地了解用戶情況及游戲產品現狀。

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