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腾讯财报解读：手游日活跃用户数超过1亿
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10:08:19& &来源：
腾讯财报解读：手游日活跃用户数超过1亿
　　北京时间11月16日晚间消息，腾讯控股有限公司 （0700.HK） 今天公布截至日未经审核的第三季度综合业绩。财报显示，腾讯第三季度营收为403.88亿元（60.48亿美元 ），比去年同期增长52%；按国际通用会计准则（IFRS）计算，腾讯权益持有人应占盈利为人民币106.46亿元（15.94亿美元），比去年同期增长43%。
　　2016年第三季，PC客户端游戏而言，腾讯收入同比增长10%，主要由于来自多人在线战术竞技游戏、动作游戏、角色扮演游戏、音乐及体育等现有游戏类型的收入贡献增加。主要游戏的ARPU增长是由于新内容及暑期推广活动受到核心用户欢迎。
　　腾讯手机游戏收入于2016年第三季达约人民币99亿元，同比增长87%，主要受游戏数量的增加及腾讯主要玩家对战游戏与角色扮演游戏的强劲经营表现所带动。于2016年9月底，《王者荣耀》的日活跃用户数超过4千万，创下我们平台非休闲智能手机游戏的新纪录。
　　财报发布后，腾讯董事长兼CEO马化腾、总裁刘炽平、首席战略官詹姆斯·米歇尔（James Michelle）及CFO罗硕瀚等公司高管召开了财报电话会议，解读财报要点，并回答分析师提问。
　　美银美林分析师Eddie Leung：公司可否对营销支出和员工数的未来变化趋势做进一步说明？公司未来投资主要集中的领域是什么？公司产品线开发进展如何？每款游戏的平均每用户贡献营收是多少？
　　刘炽平：公司将继续在几款具有战略意义的产品上进行大量地投入。首先是占公司业务比重最大的游戏；游戏产品的营销，尤其是优质新游戏的营销，可以提高投资回报率。另外需要投入的业务还有支付和APP预装；公司目前拥有大量高活跃用户数的APP，腾讯将与手机制造商和应用商店运营商合作向用户推广使用这些APP。公司还将在企业云计算领域投入。
　　员工数和人力支出方面，整体而言，我们努力控制员工数的增长，并提高员工的工作质量，提供具有竞争力的薪资。
　　罗硕瀚：三季度员工数增长较快，是因为这个季度比较特殊，一是大学毕业季，二是公司与中国音乐集团进行了合并，三是公司取消了一些业务外包，转而由公司负责。
　　大型多人游戏（MMOG）的每用户贡献营收为310-450元人民币，休闲游戏每用户贡献营收为85-370元人民币，手游的每用户贡献营收为145-155元人民币。
　　高盛集团分析师Piyush Mubayi：我注意到Supercell的游戏最近排名比较靠前，请问Supercell游戏的运营对公司的损益表有何影响？公司针对Supercell在中国市场发布的游戏有何运营策略？另外，三季度腾讯云服务收入同比增长逾两倍，请问具体的数字是多少？云计算和支付服务拉低了公司利润率几个百分点？
　　刘炽平：公司很高兴看到Supercell的游戏最近的排名，这也符合我们对Supercell的预期，相信这家公司所开发的精彩而又刺激的游戏会为大量的玩家所喜爱。腾讯也同Supercell在游戏商业化和如何吸引更多付费用户方面进行不断的交流，目前变现的效果非常不错。
　　公司对于Supercell的投资是股息入账，预计今年不会有股息，因此不会对公司的损益表造成什么大的影响。
　　公司其他业务的毛利率都有很大的提高，达到了18%左右。公司对云计算和支付业务的营销进行了大量投入，这两项业务的员工数也非常多，相对这些业务取得的毛利润而言，这些经常费用和营销费用还是非常大的。公司视云计算和支付业务为基础设施业务，这些业务服务于腾讯整个生态系统的成长，服务于公司合作伙伴的成长，因此我们愿意长远看待这些业务的成长，即使暂时不能盈利，公司依然愿意继续投入。
　　德意志银行分析师Alan Hellawell：一个关于支付业务的问题，公司可否对比没有对公司贡献营收的支付交易和B2C电商支付交易的数额？未来会否有更多交易为公司创造营收？另外，我注意到像去哪儿一类的单一业务上市公司，其经营利润率不到25%，公司如何看待？还有，公司三季度的广告业务利润率有环比的下降，请问公司视频营销业务的利润率变化如何？有无与公司预期不一致？
　　刘炽平：我们不披露支付业务交易数额方面的数字，不过公司会多角度观察这一业务，比如我们会关注交易数量。腾讯支付平台每天有上亿笔的交易，其中大部分是社交支付，包括抢红包，转账；同时我们也看到其中很多商业交易，包括那些涉及游戏，网络卖家，滴滴，京东，美团点评，电话充值等等的支付；线下交易的增长非常快，比如用户在肯德基，麦当劳，超市，便利店用微信支付和QQ钱包付款；小商家也在使用面对面二维码收款。虽然还有很大比例的社交支付，但是商业交易支付的增长快得多。
　　詹姆斯·米歇尔：引起广告业务利润率变化的有积极因素，也有消极因素。积极因素方面，社交业务的按效果付费广告利润率比较高，尤其是新闻广告业务的利润率增长很快；消极因素方面，中国好声音，中国好歌曲和巴西奥运会等娱乐和体育赛事快速增加了公司内容投入方面的支出。腾讯视频业务的进展与公司预期基本一致，但在营收贡献方面，从广告模式向用户付费模式的转移速度比公司预期的要更快。腾讯视频最近披露目前已经拥有2000万付费用户，而这个数字几年前只有不到100万。这些变化让我们对视频业务的未来发展持积极态度，但这并不代表没有成本的增长，当更多用户付费观看内容，就不会有广告展示，因此付费用户的增长会降低广告库存。
　　Alan Hellawell：我记得公司二季度按效果付费广告或者微信广告主数量环比增长了四倍，可否介绍一下三季度这一数字的变化？
　　詹姆斯·米歇尔：三季度微信朋友圈的广告主总数翻番，主要原因就是按效果付费广告主数量的增长。
　　刘炽平：你所提到上市支付公司的利润率问题，这些公司都是在美国市场运营的，所面临的环境与腾讯不一样。比如美国的信用卡有3%的手续费，而国内的手续费很低。中国的在线支付市场与美国一样竞争越来越激烈，如果我们将支付业务仅仅定位与电商专属业务，我们面对的竞争就会很激烈，因此我们更愿意将支付业务定位于基础设施业务，为整个生态系统服务，而非仅仅为了赚取利润。
　　花旗集团分析师Alicia Yap：三季度公司的手游业务表现是否符合预期？三季度是否有其他事件影响了手游玩家在游戏上花的时间？另外，可否分析公司的手游用户，比如他们在同一段时间内玩几款游戏？只玩一款游戏，玩两至三款游戏和玩三款以上游戏的玩家比例分别是多少？
　　詹姆斯·米歇尔：公司对手游业务表现很满意，每个季度的营收变化会由于某些游戏的发布而有所波动，所以我们更注重长期的趋势，比如每年的增长情况。
　　公司今年的手游用户数量有很大增加，日活跃用户数超过1亿，腾讯在手游领域保持行业的领先地位。公司的手游用户平均玩两款游戏。
　　Alicia Yap：公司提到说8月份的促销活动吸引了70万商户的参与，这些商户所属的行业，业务规模，每笔交易的支付数额都是多少？另外，公司也在香港推广微信支付，请问微信支付的海外扩展策略是什么？
　　刘炽平：微信无现金日促销的目的是鼓励更多微信用户在线下商户处使用微信支付和QQ钱包付款。70万商户所属的行业非常分散，包括便利店，饮食店，超市等等。公司为这一活动提供了补贴，希望通过这一促销可以令用户以后更多使用腾讯的移动支付工具，我们也观察到这部分用户的继续使用比率非常高。
　　香港推广微信支付是公司海外拓展长期策略的一部分，我们将首先服务于中国旅行者，令其旅行更为方便，其次，公司也非常谨慎地拓展微信支付在当地市场的使用。香港市场符合这两个条件，既有国内旅行者的光顾，而且本地商户也欢迎接入微信支付；微信在香港的用户很多，微信支付也得到本地人的欢迎。每个市场的监管政策和金融操作方式也都不一样，就香港而言，目前当地只有几家银行可以绑定微信账户；如果通过绑定信用卡来进行一些社交支付，手续费又很高，而且信用卡公司不喜欢现金的转账。
　　麦格理资本分析师Wendy Huang：公司目前将云计算和支付业务的营收列入“其他收入”项，“其他收入”项中贡献最大的业务是哪些业务？公司提到说“其他收入”项里面的业务平均毛利率为18%，能够达到这一毛利率水平，云计算和支付业务哪个贡献更大？另外，公司对于限制用途的现金做了一些记账的调整，这可能与公司微信支付平台上的1250亿人民币有关，而公司在财报中提到说这个调整与中国营运环境的改变有关，是什么样的环境改变？涉及支付和互联网金融政策吗？
　　罗硕瀚：官方不定期地会提醒公司检视现金及相关客户情况。三季度就有这样的官方指导，结果是公司对支付业务的用户协议做了一些调整，所以限制用途的现金和债务不再在资产平衡表出现。这对公司的整体资产没有造成大的影响。限制用途的现金不属于公司。
　　刘炽平：支付业务对“其他收入”项的贡献很大，支付业务的增长速度和毛利率也相对较高。
　　大和证券分析师：我有个关于微信小程序的问题，可否介绍一下这个项目的进展？包括开发者的反馈，何时正式发布以及商业化策略？小程序推出的目的是不是为了提高微信用户参与度？另外，公司明年的内容采购策略是什么？对公司广告业务利润率会产生怎样的影响？
　　刘炽平：我们还在测试小程序，目前有几百个开发者正在开发相关的程序，预计微信下个更新的版本就会加入这个功能。使用这一功能可以提高微信公众号的用户体验，在公众号这一媒体和内容平台上加入程序功能。使用小程序功能，公众号用户可以开发内生APP，运行速度也更快，对于那些想让用户下载其APP产品但又没有相应营销资源的公众号用户而言，是非常适合的一款产品。
　　詹姆斯·米歇尔：视频采购市场有一定的价格膨胀，尤其是对于大制作的中国和韩国制作的电视剧，预计采购费用会有很大的增长，并且公司已经为明年即将播放的某些视频内容付费。采购费用的增长会对利润带来压力，但是也要看广告和付费业务的进展是否可以抵消相关的支出。
　　摩根大通分析师Alex Yao：公司的游戏中何时会加入增强现实（AR）功能，开发此类游戏会否提高玩家参与度和商业化效果？另外一个关于按效果付费广告，公司可能目前着力于提升广告效果的基础设施，比如技术，分发能力等等，请问腾讯计划什么时候在腾讯朋友圈和QQ空间提供更多广告库存？
　　刘炽平：现在谈游戏加入AR功能还太早，游戏行业还在测试虚拟现实（VR）和AR的技术，还要一段时间的发展。可能PC端游的玩家比较倾向于沉浸式的游戏，这种情况VR技术可能更为合适，当然也需要有开发商能够开发这一类游戏，但是短时间之内出现日活跃用户很多的AR或者VR游戏不太可能。我认为Pokemon Go更像是基于位置的服务（LBS）而非AR游戏。
　　詹姆斯·米歇尔：公司在QQ空间提供的广告库存不多，在微信朋友圈的更少，一天只有一个。我们更愿意提供更好的社交工具和服务，而非增加广告量，这样才能提高既有广告库存的营销效果。按效果付费广告中很大一部分的营收贡献就在于我们充分和有效地利用了朋友圈现有的广告库存量，尤其是向三四线城市的本地小企业开放这些库存。我们可以增加广告量的空间还很大，可以适时推出。和我们在世界范围内的同行相比，或者与国内其他类型APP上的广告量相比，我们的广告投放量差距还很大，所以未来还有很大机会。我们专注于产品改善，也关注竞价广告主数量的增加。
　　汇丰分析师Qi Zeng：可否预测一下明年品牌广告的需求量？信息流广告中有多少比例的按时长计费（CPT）广告会转化为按效果付费广告？
　　詹姆斯·米歇尔：关于信息流广告中按时长计费（CPT）广告向按效果付费广告的转换，我们认为这种转换已经足够多了，这种转换同时反映了一些广告市场的趋势，那就是传统的品牌广告商越来越有兴趣采用按效果付费广告。另外，一些新闻聚合类服务，比如今日头条，在商业化方面比我们之前做得还要好，说明这类广告的需求量很大。部分是因为手机屏幕浏览和PC屏幕浏览不同，手机浏览需要一滑一点，一滑一点地浏览，因此适合根据点击计算的按效果付费广告。这种转换是广告主需求而非公司广告供应策略决定的。这也是为什么我们一方面看到了按效果付费广告营收的快速增长，而另一方面品牌广告的增长速度却在下降。
　　至于明年品牌广告的需求，可能在下个月或者明年1月份我们研究过后才能做出预测，但总体而言经济增长转弱，政府政策的收紧，比如在房地产市场的政策变化，也可能影响需求量。预计明年的按效果付费广告增长速度依然会超过品牌广告的增长速度，品牌广告的增长依然会受到宏观经济不确定，广告库存向按效果付费广告转移和付费用户去品牌广告等因素的影响。
　　瑞士信贷分析师Evan Zhou：我的问题关于公司核心产品的用户参与度，我注意到三季度QQ的用户参与度有环比的下降，尤其是智能终端的月活跃用户数下滑更大；另外QQ空间的月活跃用户数也有下滑。这些表现的下降是季节性因素，还是因为产品功能的变化影响了用户的使用？未来表现的趋势如何？
　　刘炽平：我们观察社交产品有两个角度，一是各个平台的用户总数和用户参与度，很多用户QQ和微信都在用，公司观察的是用户总数和这些用户的使用频率，这两项指标都有上升；二是我们的产品是否覆盖不同群体的用户，我们的观察是QQ的年轻用户越来越多，而同时办公室人群依然持续使用这一产品，这两部分用户的参与度非常高。
　　中金分析师Natalie Wu：移动端新闻业务营收的品牌广告和按效果付费广告占比分别是多少？腾讯新闻客户端和天天快报APP贡献占比分别是多少？
　　刘炽平：腾讯新闻客户端贡献了大部分营收，天天快报是比较新的产品，专注于改善用户体验，目前广告投放量比较小，未来可能会增加。
　　詹姆斯·米歇尔：品牌广告和按效果付费广告占比变化很快，三季度大概有三分之二来自品牌广告，如果是一年半之前，90%来自品牌广告，因为整个行业的变化。
　　from：新浪科技
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　　【中关村在线游戏资讯】10月29日消息：把《》称为当今全球最火的几大游戏丝毫不为过，该游戏近日又创造了一项纪录，日活跃用户数超过了2700万。　　游戏开发商Riot最近公布了《英雄联盟》中活跃玩家的数量，其中全球每天活跃玩家数量约为2700万，月活跃用户约为6700万，而同时在线人数也已经突破了750万。英雄联盟　　这个数字已经超过了《》鼎盛时期的最高纪录，当时《魔兽世界》每日的活跃玩家数最高为1200万，现在的《英雄联盟》的日活跃数是当时《魔兽》的两倍。　　当然这也是有一定原因的，一方面《魔兽世界》当时的网游环境并不像现在这样发达，另一方面《英雄联盟》是一款免费游戏，而《魔兽世界》是点卡游戏，有一定的入门门槛。
适用平台 连接方式
4￥2995￥1596￥1087￥998￥999￥29910￥128游戏运营数据指标规范（基础部分）
CPM、CPT、CPC、CPA、CPS
& &推广形式
DNU、DLU、DAU、DRR、DRR3、DRR7、DRR7s、MRR&&&&&
&用户群及用户质量
DPU、DPC、Revenue、DNUV、PCR&&&&
&&收益及用户价值
LT、LTV、ROI
&&&&&生命周期及价值
DNU、DLU、DAU、DBAU、DKAU、PCU、ACU&& &
NLR、DLU/MLU、ACU/PCU&&&
& &产品质量
DRR、DRR3、DRR7、DRR7s、MRR、DCR、DCR3、DCR7、DCR7s、MCR&&&
DPU、DPC、Revenue、DFPU、DKPU、DLUV、DAUV、DPUV、PLR、PAR
& 产品收益
RNU、RAU、RPU&
监控指标&&&&&&&&&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
DNRD、DNRU&&&&&&
NoUR、NoRR、NoLR、NoOR& &
ALC、ALD、AET、AOET&& &
&单用户质量
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
按展示付费（Cost Per Thousand-Impression）
定义：按每千次展示计费的广告成本，一般每展示按UV统计，可能出现IP或PV统计（一般不推荐）
PV(访问量)：即Page
View，即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次
UV(独立访客)：即Unique
Visitor，访问您网站的一台电脑客户端为一个访客，00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次&&&
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
IP(独立IP)：即Internet
Protocol，指独立IP数，00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次
按时长付费（Cost Per Time）
定义：按展现时长计费的广告成本，一般按天统计
备注：国内很多的渠道广告位都是按照“一天多少钱”这种固定收费模式来收费的
案例：91、各类应用软件、各类网站等
按点击付费（Cost Per Click）
定义：按每次点击计费的广告成本
备注：关键词广告一般采用这种定价模式，比较典型的有Google广告联盟的AdSense for Content和百度联盟的百度竞价广告；此投放类型容易作弊
案例：AdMob等
按行为付费（Cost Per Action）
定义：按广告投放实际效果计费的广告成本，即按回应的有效问卷或定单来计费，而不限广告投放量（按注册或激活计费，而我们通常用注册）
备注：CPA的计价方式对于网站而言有一定的风险，但若广告投放成功，其收益也比CPM的计价方式要大得多
案例：搜索关键字、广告墙等
按销售付费（Cost Per Sale）
定义：按实际销售产品收益比例计费的广告成本
备注：这种形式更多的应用在联运平台，按产品实际产生的收益比例支付渠道费用
案例：小米、安智、UC等
DNRD（监控指标）
DNRU（监控指标）
NoUR、NoRR、NoLR、NoOR（监控指标）
日新增用户数（Daily New Users）
定义：每日新注册并登录的有效用户数（推广按账号，运营按角色统计）
目的：分析渠道质量、宏观走势、渠道作弊等
备注：月新增用户数[MNU]统计同上，按30天统计；新增用户数统计以进入游戏主界面为准
日新注册设备数（Daily New Registered
定义：每日从各渠道导入的注册设备数
目的：监控真实导入量、渠道贡献情况等
备注：月新注册设备数[MNRD]统计同上，按30天统计；新注册设备数一般按MAC地址统计，没有MAC地址时可按设备ID[Android]或IDFA[iOS]统计
日新注册用户数（Daily New Registered
定义：每日从各渠道导入的新注册账号数
目的：监控导入量、渠道贡献情况等
备注：月新注册用户数[MNRU]统计同上，按30天统计
关联：通常DNRD，DNU；当DNU&&DNRU或DNRD&&DNRU时，表示可能有渠道作弊现象
无账号率（No User Ratio）
定义：统计时间区间内，账号没注册成功的用户占新导入用户的比例
目的：监控账号注册失败而流失的情况、闪退等
备注：需要在账号注册前后埋点；导入一般以激活为准
无角色率（No Role Ratio）
定义：统计时间区间内，只注册了账号没建角色的用户占新注册用户的比例
目的：监控闪退、刷号等
备注：需要在角色创建前后埋点
无登录率（No Login Ratio）
定义：统计时间区间内，只创建了角色没登录成功的用户占新建角色用户的比例
目的：监控无效账号情况、闪退等
备注：需要在角色进入游戏前后埋点
无操作率（No Operation Ratio）
定义：统计时间区间内，进入游戏后没有操作的用户占新增用户的比例
算法：Level=1、Exp=0…
目的：监控游戏第一印象、闪退、刷量等
备注：一般按角色统计
DBAU、DKAU
ALC、ALD（监控指标）
AET、AOET（监控指标）
日登录用户数（Daily Login Users）
定义：每日登录过游戏的用户数（推广按账号，运营按角色统计[去重]）
目的：分析登录用户规模、产品周期变化趋势等
备注：月登录用户数[MLU]统计同上，按30天统计，汇总需去重；对于核心用户规模的衡量需要谨慎对待新增用户和回流用户在登录用户中的变化情况，具体需要依据细分登录用户才能够了解用户规模和质量
关联：DLU=DNU+DAU=DNU+历史留存用户(DRU+DRU2+DRU3+…)
日活跃用户数（Daily Active Users）
定义：每日登录过游戏的非新增用户数（推广按账号，运营按角色统计[去重]）
算法：DLU-DNU
目的：分析玩家活跃规模、产品周期变化趋势及游戏活动跟踪等
备注：月活跃用户数[MAU]统计同上，按30天统计，汇总需去重；对于核心用户规模的衡量需要谨慎回流用户在活跃用户中的变化情况，具体需要依据细分活跃用户才能够了解用户规模和质量
关联：DAU=历史留存用户(DRU+DRU2+DRU3+…)
产品黏性（DLU/MLU）
定义：日登录用户占月登录用户的比例（推广按账号，运营按角色统计）
算法：DLU/MLU
目的：分析用户的游戏参与度如何、游戏人气、游戏黏性等
备注：此处MLU定义为截止当日，最近一个月[含当日的30天]登录过游戏的用户数（推广按账号，运营按角色统计[去重]）；有效的DLU应该取3个月左右之后，游戏运营平稳后的数据，才能有效展现真实的游戏内用户活跃情况
关联：DLU/MLU理论上介于0.03~1之间；目前大多数移动游戏DLU/MLU在10%～30%之间，如果低于10%的话，游戏很可能已经处于衰退期了，高于20%的则可以从一个侧面反映出游戏的留存还不错
日回流活跃用户数（Daily Backflow Active
定义：截至当日，前7天无登录[不含当日]但当日有登录的非新建用户数
目的：分析运营活动推送效果等
备注：月回流活跃用户数[MBAU]统计同上，按前30天无登录[不含当日]但当月有登录来统计
关联：DBAU=历史流失用户[DCU7s+DCU8s+DCU9s+...]
日核心活跃用户数（Daily Kernel Active
定义：每日的非新登核心活跃用户数（一般按角色统计[去重]）
算法：DAU-DBAU
目的：分析了解真实的核心活跃用户数
备注：月核心活跃用户数[MKAU]统计同上，按30天统计，汇总需去重
新增占比（New Users Login Ratio）
定义：统计时间区间内，新增用户占登录用户的比率
算法：DNU/DLU
目的：分析新增用户占比
备注：一般按角色统计
平均登录次数（Average Login Count）
定义：统计时间区间内，每登录用户的平均登录次数
算法：DLC/DLU
目的：分析衡量玩家粘性、分析版本更新影响及推广渠道刺激等
备注：一般按角色计算；DLC[Daily Login
Count]为日登录用户的总登录次数
平均登录天数（Average Login Days）
定义：统计时间区间内，登录用户的平均登录天数（一般按角色统计）
目的：分析阶段性用户的活跃度
备注：一般按月统计
平均参与时长（Average Engagement Time）
定义：统计时间区间内，登录用户的平均总在线时长（小时）
目的：分析用户活跃度、影响同时在线数等
备注：一般按角色统计
平均单次参与时长（Average Once Engagement
定义：统计时间内，登录用户平均每次游戏的在线时长（小时）
算法：AET/ALC
目的：分析细化用户活跃情况、时间碎片化等
备注：一般按角色统计
最高同时在线用户数（Peak Concurrent Users）
定义：在一个瞬间极点上达到的同时在线的用户总数
算法：每隔5分钟或10分钟取一次同时在线用户数，其最大值为这段时间的PCU
目的：分析衡量游戏热度及活动的开展与效果(如阵营战、BOSS战)等
备注：一般按角色来统计；由于只是一个极点上的同时在线数，因此有其局限性，不能反映游戏同时在线真实水平
平均同时在线用户数（Average Concurrent
定义：将一段时间内(日/周/月)各时间点在线用户数的平均
算法：每隔5分钟或10分钟取一次同时在线用户数，其平均值为这段时间的ACU
目的：分析反映游戏同时在线真实水平、游戏活跃度、用户在线时长等
备注：一般按角色来统计
在线平高比（ACU/PCU）
定义：平均同时在线用户数占最高同时在线用户数的比例
算法：ACU/PCU
目的：分析反映游戏活动、版本更新、产品黏性、小号泛滥等
备注：一般按角色来统计；ACU/PCU的预警值是0.5，也就说在一款游戏中我们能够接受的最低标准是0.5，低于0.5的标准就说明游戏存在比较大的问题
DRR、DRR3、DRR7
DRR、DRR3、DRR7:
次日、三日、七日留存率（Day Retention Ratio at Day
定义：日新增用户在次日、三日、七日[不含首次登录当天]登录的用户占新增用户的比例（推广按账号，运营按角色统计）
算法：DRU、DRU3、DRU7/DNU
目的：分析游戏适应性、渠道用户质量、投放渠道效果、游戏粘性等（次日留存率最重要）
备注：DRU、DRU3、DRU7为次日、三日、七日留存用户数；关注留存率的同时需要关注用户流失节点
关联：DAU=DRU+DRU2+DRU3+…
七日内留存率（Day Retention Ratio in 7
定义：日新增用户在七日内[不含首次登录当天]登录用户占新增用户的比例（推广按账号，运营按角色统计）
算法：DRU7s/DNU
目的：分析综合评定游戏吸引度、渠道用户质量、产品质量等
备注：DRU7s为七日内留存用户数；DRR3s为三日内留存率，以此类推
关联：DRR7s&DRR；DRR、DRR3、DRR7数值与游戏设计相关，通常DRR&DRR3&DRR7。
月留存率（Monthly Retention Ratio）
定义：本月新增，次月仍登录了游戏的用户占本月新增用户的比例（推广按账号，运营按角色统计）
算法：MRU/MNU
目的：分析阶段性评估产品及用户质量
备注：按30天统计；MRU为月留存用户数；MRR3为三月留存率，MRR6s为半年内留存率
DCR、DCR3、DCR7
DCR、DCR3、DCR7:
次日、三日、七日流失率（Day Churn Ratio at Day
定义：统计日登录游戏，但次日、三日、七日[不含统计日]未登录游戏的用户占统计日活跃用户比例
算法：DCU、DCU3、DCU7/DAU
目的：分析每天监控流失情况、验证运营活动效果等
备注：DCU、DCU3、DCU7为次日、三日、七日流失用户数； DARU、DARU3、DARU7为次日、三日、七日活跃留存用户数
关联：DCU=DAU-DARU， DCU3=DAU-DARU3， DCU7=DAU-DARU7；DCR与DAU相关，反映活跃用户流失变化；DRR与DNU相关，反映新增用户留存变化
七日内流失率（Daily Churn Ratio in 7
定义：统计日登录游戏，但随后七日内[不含统计日]都未登录游戏的用户占统计日活跃用户比例
算法：DCU7s/DAU
目的：分析评定游戏的流失用户、什么时期的流失用户会很高等
备注：DCU7s为七日内流失用户数； DARU7s为七日内活跃留存用户数
关联：DCU7s=DAU-DARU7s；DBAU=DCU7s+DCU8s+DCU9s+...；DCR7s最小，通常与DCR、DCR2、DCR3等没有必然关系，值大小与游戏活动相关
月流失率（Monthly Churn Ratio）
定义：本月登录过游戏，但次月未登录过游戏的用户占本月月活跃用户比例
算法：MCU/MAU
目的：分析用户生命周期
备注：按30天统计； MCU为月流失用户数，MARU为月活跃留存用户数，MCR3为三月流失率，MCR6s为半年内流失率
关联：MCU=MAU-MARU
DPU、DPC、Revenue
DFPU、DKPU
DLUV、DAUV
PCR、PLR、PAR
DPU、DPC、Revenue:
日付费用户数（Daily Pay Users）、日付费次数（Daily Pay Count）、收入（Revenue）
定义：每日成功付费的用户数、付费次数及总付费额（推广按账号，运营按角色统计[去重]）
目的：分析付费引导是否合理、用户付费倾向与意愿、付费用户规模、营收等
备注：月付费用户数[MPU]、月付费次数[MPC]及收入[Revenue]统计同上，按30天统计，DPU、MPU汇总需去重
关联：DPU=DFPU+DKPU
DFPU、DKPU:
日首次付费用户数（Daily First Pay
Users）、日核心付费用户数（Daily
Kernel Pay Users）
定义：每日成功首次付费的用户数、再次付费的核心付费用户数（推广按账号，运营按角色统计[去重]）
目的：分析付费构成分布，分解为新、老、核心三个方面
备注：月首次付费用户数[MFPU]、月核心付费用户数[MKPU]统计同上，按30天统计，汇总需去重；DFPU可以再分解为DFPNU[日首次付费新增用户数]和DFPAU[日首次付费活跃用户数]
关联：DPU=DFPU+DKPU=DFPNU+DFPAU+DKPU
日新增用户价值（Daily New User Value）
定义：日新增用户对游戏产生的平均收入（一般按账号统计）
算法：Revenue/DNU
目的：分析衡量投放质量、盈亏
备注：月新增用户价值[MNUV]统计同上，按30天统计；不管是DNUV还是MNUV，Revenue必须只是由同一批日新增用户[DNU]所产生的付费额；可以通过分析各渠道每批DNU在其后各月的平均累积MNUV来判断渠道付费质量及生命周期价值；类似于之前的ARPRU；运营DNUV的Revenue可只统计由DFPNU产生的收入，即当日新增用户价值，不作累积
关联：DNUV=日Revenue/DNU；MNUV=DNUV30s=月Revenue/DNU（注意此处特殊，分母依然为DNU）；MNUV=ARPNU（ARPNU可表示月新增用户价值）
日登录用户价值（Daily Login User Value）
定义：日登录用户对游戏产生的平均收入（一般按角色统计）
算法：Revenue/DLU
目的：分析用户质量、游戏活动收益贡献、人均收益水平等
备注：月登录用户价值[MLUV]统计同上，按30天统计；MLUV行业里也称为ARPU
关联：MLUV=ARPLU=月Revenue/MLU（ARPLU可表示月登录用户价值）
日活跃用户价值（Daily Active User Value）
定义：日活跃用户对游戏产生的平均收入（一般按角色统计）
算法：Revenue/DAU
目的：分析用户质量、游戏活动收益贡献、人均收益水平等
备注：月活跃用户价值[MAUV]统计同上，按30天统计；统计时Revenue需只来自于DAU
关联：MAUV=ARPAU=月Revenue/MAU （ARPAU可表示月活跃用户价值）
日付费用户价值（Daily Pay User Value）
定义：日付费用户对游戏产生的平均收入（推广按账号，运营按角色统计）
算法：Revenue/DPU
目的：分析付费用户整体付费趋势、付费用户平均付费水平、鲸鱼用户分析等
备注：月付费用户价值[MPUV]统计同上，按30天统计；MPUV行业里也称为ARPPU；推广的DPUV、MPUV都只来自于DNU
关联：运营MPUV=月Revenue/MPU；推广MPUV=DPUV30s=月Revenue/DPU （注意此处特殊，推广的话分母依然为DPU且只来自于DNU，与MNUV类似）；MPUV=ARPPU （ARPPU可表示月付费用户价值）
新增用户付费转化率（Pay Conversion Ratio）
定义：统计时间区间内，日新增用户中成功付费的用户占日新增用户的比率（一般按账号来统计）
算法：DPU、DPU30s/DNU
目的：分析投放质量、渠道贡献等
备注：DPU、DPU30s只来自于DNU；运营PCR的DPU可只统计为DFPNU，即当日新增用户付费转化率[DFPNU/DNU]，不作累积
登录用户付费渗透率（Pay Login Users Ratio）
定义：统计时间区间内，付费用户占登录用户的比率（推广按账号，运营按角色统计）
算法：DPU/DLU
目的：分析付费引导是否合理、用户付费倾向与意愿、付费渗透是否达到预期效果等
活跃用户付费渗透率（Pay Active Users Ratio）
定义：统计时间区间内，付费活跃用户占活跃用户的比率（推广按账号，运营按角色统计）
算法：（DPU-DFPNU)/DAU
目的：分析活跃用户付费倾向与意愿、活跃付费渗透是否达到预期效果等
生命周期（Life Time）
定义：用户从第一次参与游戏到最后一次参与游戏之间的时间，一般按用户计算平均值
目的：分析用户会在游戏中呆多久、计算生命周期价值等
备注：一般按账号统计；单位为月
生命周期价值（Life Time Value）
定义：用户在生命周期内为该游戏创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的MNUV值
，也就是生命周期[LT]时间段内的累计MNUV
目的：分析比对投放成本、计算盈亏、用户对于游戏的贡献价值等
备注：一般按账号统计
关联： LTV&&CPA
投资回报率（Return On Investment）
定义：统计时间区间内，通过投资而应返回的价值
算法：(预期结算收入-税金-版权金)/投入总额&100%
由于此算法没有计算企业运作费用等，所以推荐ROI&=2
税金统一按8%计算
自己的开发版权金为零
预期结算收入=
关联：CPA&=预期结算收入/2
滚服新增用户（Rolling New Users）
定义：各服新增用户中，其对应账号在开此服之前已存在的用户数
算法：账号第一次登录时间早于开服时间
目的：分析新增用户构成、新增滚服情况等
备注：一般按角色统计；账号第一次登录指此账号的第一个角色的第一次成功登录
滚服活跃用户（Rolling Active Users）
定义：各服活跃用户中，其对应账号在开此服之前已存在的用户数
算法：账号第一次登录时间早于开服时间
目的：分析活跃构成、滚服活跃情况等
备注：一般按角色统计；账号第一次登录指此账号的第一个角色的第一次成功登录
滚服付费用户（Rolling Pay Users）
定义：各服付费用户中，其对应账号在开此服之前已存在的用户数
算法：账号第一次登录时间早于开服时间
目的：分析付费构成、滚服付费情况等
备注：一般按角色统计；账号第一次登录指此账号的第一个角色的第一次成功登录
核心用户累计与新登占比变化趋势图
日回流用户、日核心用户数变化趋势图
新增用户留存数变化趋势图
新注册设备数、账号数与新增用户数对比图
CP...：每...的成本（Cost
U：用户（User[账号或角色]）
RU：注册用户（Registered User）
RD：注册设备（Registered Device）
排头D：日（Daily）
排头M：月（Monthly）
N：新增（New）
L：登录（Login）
E：参与（Engagement）
A：活跃（Active）
P：付费（Pay）
B：回流（Backflow）
K：核心（Kernel）
F：首次（First）
RR：留存率（Retention
CR：流失率（Churn
排头R：滚服（Rolling）
排头A：平均（Average）
排尾R：比率（Ratio）
T：时长（Time）
C：次数（Count）
V：平均价值（Value[每用户平均价值，等同于ARP]）
D...X：第X日的...[第1日默认省略1]，如DRR、DRR3、DCR7、DNUV15等
D...Xs：X日内的...，如DRR7s、DCR7s、DNUV15s、 DPUV30s等
M...X：第X月的...[第1月默认省略1]，如MRR、MRR3、MCR3、MNUV3等
M...Xs：X月内的...，如MRR3s、MCR6s、MNUV6s、MPUV6s等
...Xs也可单独使用于其它指标之后，如ARPNU3、ARPNU6s、PCR15、PCR3s等（需同D...、M...类指标配合使用）
备注1：需注意，指标后的数字...X、...Xs只表示同一批用户在其后第X日/月、X日/月内的数据，如DRR、DRR3、DRR7只表示某一日的DNU在其后第2日、第4日、第8日的留存率，DCR7s只表示某一日的DAU在其后7日内的流失率，MNUV3s也只表示某一日的DNU在其后三个月内的累计平均用户价值
备注2：如果有按账号和按角色统计的指标同时存在的情况下，用上标
表示按角色，按账号默认没有上标；如DNU、DNU&、DPU、DPU&、DRR、DRR&
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