如何通过数据分析，提升游戏次日留存

某游戏公司的一款MMO游戏测试了，既然是测试，最重要的数据就是看留存。测试第二天，负责运营的麦子同学打开数据后台：昨日新增账号次留只有32.6%。按照内部50%的次留标准，这个数据可真是要凉凉的节奏。那么，面对留存数据不理想，该如何优化呢？

麦子做的第一件事是统计玩家的等级流失情况，如下图所示，可以清晰看出存在好几个玩家流失凸点，找到凸点产生的原因，或许就能了解到玩家流失的真相了。

▲通过数数科技的「分布分析」功能，统计用户首日流失情况

于是，麦子又从头体验了一遍游戏，结合游戏进程，将等级拆解成多个阶段，将凸点发生的事件记录下来，便于找出问题所在。

▲结合用户流失模型，细分游戏行为进程

针对以上数据，玩家产生流失主要分为2个阶段：

前期体验（体验时长30分钟内）：整个前30分钟流失率是最高的，主要是1~3级刚接触游戏，以及游戏主线体验中的流失

主线中断后（体验时长30~120分钟）：即16级第一次主线结束，19级师门任务结束，26级第二段主线结束，此间玩家需要主动找队伍参与活动的过程中。

简单来说，就是主线任务和玩法参与两方面，可能存在一些问题。接下来，要想具体分析玩家的流失原因，麦子需要“切换角色”，假装自己是普通玩家，根据以上数据表现，重新玩几遍游戏，猜测玩家流失的原因，同时用数据验证猜想，才能更准确的进行优化，提高玩家留存。

针对「主线任务」的分析

麦子对主线任务中玩家流失原因的猜测：
1、打怪物耗时特别长
2、剧情又臭又长，没有耐心了
3、需要交互小游戏才能过去，玩家不会过
4、兴奋点太少，一直在跑路

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