你好，我是悦创。
今天我们来聊聊一款很多人都玩过、甚至一玩就停不下来的游戏——欢乐斗地主，不过我们的角度有点特别，是从数据分析师的视角出发，看一看这款游戏是怎么通过数据“留住你、收割你”的。
本次内容主要拆成四个板块👇：
🎯 背景介绍📊 核心指标详解🧩 用户流失剖析💰 用户付费洞察
🎮 游戏背景：为什么你容易“沉迷”欢乐斗地主？
先来说说我自己的亲身经历：曾经连续好几天晚上熬夜玩狼人杀和欢乐斗地主，玩到凌晨，导致第二天上班没精神……后来狠下心直接卸载了。
这两个游戏代表了很多用户在游戏中的两种极端状态：
一类是快速卸载，匆匆离场；另一类是越陷越深，停不下来。
于是，游戏的数据分析也就围绕两个大方向：
如何延长用户生命周期？（流失分析）如何让活跃用户多多掏钱？（付费分析）
我们从欢乐斗地主 App 的界面开始看起：
点进游戏后你能看到各种玩法入口：经典、排位、残局、比赛……最右下角的“商城”图标长这样👇：
别小看这个页面，后面我们所有关于付费分析的内容，基本都跟这个界面有关！
📈 指标体系：游戏运营背后那一串串“神秘数字”
🧱 常规指标
这部分是游戏产品常用的基础数据，我们来拆一下：
1. DAU / WAU / MAU
分别代表：日活跃、周活跃、月活跃用户数量。第一步要看用户体量到底多大。
2. 留存率
比如，今天有 1000 人玩游戏，明天还有 800 人回来，那次日留存率就是：
800 / 1000 = 80%
3. 渗透率
比如，昨天 1000 人玩游戏，其中 900 人点了“商城”，那商城的渗透率就是：
900 / 1000 = 90%
4. 转化率
例如：1000 人进入游戏 → 800 人进入房间 → 700 人参与比赛
房间转化率 = 800 / 1000 = 80%比赛转化率 = 700 / 800 = 87.5%
💰 商业化指标
游戏的“赚钱指标”来了：
1. ARPU（人均收入）
比如活跃用户 100w，总收入 200w：
ARPU = 200 / 100 = 2 元
2. CPM / CPC
CPM（千次曝光成本）：广告投了 10w，展示 1000w 次 → CPM = 10CPC（每点击成本）：点击 50w → CPC = 2
3. ROI（回报率）
比如你投了 100w 广告，赚回 200w：
ROI = 200 / 100 = 2
📉 用户流失：为什么他玩着玩着就不见了？
在游戏行业，定义“流失”用户要非常精准。
例如，如果一个用户 7 天没登录，你说他流失了？也许第 8 天又回来了……
那怎么办？我们就用回流率曲线来决定什么叫“流失”。
计算思路是：以不同的天数为周期，观察这些“短期流失用户”的回归情况，画出这条曲线👇：
图中可以看到，第 7 天后回流率趋于平稳，所以我们定义：7 天不上线 = 流失用户
然后，重点分析这些用户“最后一步”做了什么：
行为离开前停留时长占比比赛房间10s40%任务30s30%商城20s20%其他5s10%40% 的流失发生在“比赛房间”，那就得往下细拆——是哪个具体模式？是不是玩法太难？有没有作弊嫌疑？
而任务部分用户停留 30s 后退出，是否任务设置太复杂？奖励机制太差？商城的 20s 也能说明用户犹豫、价格敏感等问题。
除了看数据，还要深度“体验游戏”+和玩家交流，我自己总结了以下几个导致流失的关键点：
欢乐豆送太少，几分钟就输光，没成就感；赢的时候赚得少，输起来一下清空豆，太刺激；怀疑有人组队作弊，体验不佳；任务太多太绕，活动不清晰；商城没有“试用款”，太贵。
💸 用户付费：谁在花钱？为啥花钱？怎么让他多花点？
我们来看三张关键付费数据饼图👇：
图一：付费金额分布
90% 用户集中在 3 元、10 元这两个档位。说明什么？用户非常敏感，价格高了就溜了！
图二：付费等级分布
“贫农”和“富农”这两个等级出现了陡然上升，是两个付费转化关键节点。
图三：付费商品类型
70% 用户买欢乐豆，钻石才 25%，说明付费核心场景就是“买豆”。
那为啥没人充 5 元？
你看下面这个商城界面👇：
有 8 个坑位但只用了 7 个，其中最小是 3 元，最大是 10 元，5 元坑位竟然没有？！
而且第二个 10 元档（75600 豆）居然不如第三个 10 元档（132000 豆）划算，等于让用户直接跳过第二档，严重浪费资源！
🧠 优化建议 & 策略思考
👉 用户画像总结
主要是对价格敏感的大众用户；高价值用户不多，也不容易长期留存；核心诉求是：更便宜、刺激点够强。
👉 数据洞察
很多“0 付费”用户其实豆子不够，去过商城但没买；“贫农”和“富农”是两个关键点，值得加强引导。
👉 体验策略建议
推出 0.99 元的入门卡，设限额+折扣，激发第一次付费；少豆子的活跃用户，多送几次豆子，让他玩上头；在“贫农”转“富农”这类节点，引导感更强，设计成就式激励。
🏁 总结一下
在游戏行业做数据分析师，绝不是只看 Excel 表格这么简单。
你必须：
理解产品结构；深度体验玩法；明确用户心理；快速找到问题，提炼策略。
因为你的分析结论，不仅关乎用户的去留，还直接影响公司营收！
如果你觉得今天的内容对你有启发，欢迎留言交流，也可以关注我（公众号：AI悦创），我会持续分享更多实战类的分析技巧与案例！