devtodev：在“我在寻找”类战略和游戏中，第28天的最高留存率
如果比较长期留存的参数，会发现有两个类型的游戏表现最佳：策略类和隐藏物品类，—— devtodev.com 的首席分析师瓦西里·萨比罗夫在他为 devtodev.com 撰写的文章中说道。
在 devtodev.com，我们分析了大约100款不同类型的游戏。考虑的参数包括：
- 1天留存率;
- 7天留存率;
- 28天留存率;
- 粘性因子 (DAU/MAU).
最终分析包括了5个类别（我们仅考虑了分析中至少有10款游戏的类别）：
- 动作;
- 冒险;
- 隐藏物品;
- 模拟;
- 策略.
我们将结果整合成图表：
这个图表可以怎样评论呢？
可以比较不同类型的1天留存率，并得出结论，模拟类（34.7%）和动作类（32%）的留存率最高，而冒险类（26.6%）的留存率最低。
1天留存率通常反映用户对游戏界面的反应和对应用程序的理解程度。不足为奇的是，模拟和动作类游戏的留存率较高，因为这些游戏不需要深入理解，而复杂的冒险类游戏留存率较低。
然而，如果我们比较不仅是1天留存，而是28天留存，结果会有所不同。
28天留存率反映了应用的重玩性，因此很明显，战略类（6%）和隐藏物品类游戏（5.5%）的留存率达到了最高，而模拟类（4.7%）和动作类（4.9%）的留存率则相对较低——重玩性较低。
我们还可以单独分析28天留存率与1天留存率的比例。这个指标反映了用户在第一次访问后第二天回归并长期留在游戏中的可能性。结果如下：
- 隐藏物品 — 19.9%;
- 策略 — 19.5%;
- 冒险 — 18.8%;
- 动作 — 15.3%;
- 模拟 — 13.5%.
与粘性因子的分析结果类似——在此，最高的值也出现在策略类（20.3%）和隐藏物品类游戏（19.5%）中。粘性因子反映了用户的访问频率，可以说，这种规律性既可以从游戏的深度（针对战略游戏），也可以从其休闲性（针对隐藏物品类）来看。
因此，我们得出结论，不仅要关注游戏的1天留存，还需要关注各种留存指标（我们称之为留存画像）。
1天的指标确实在分析游戏的有效性方面至关重要（毕竟“看衣服见人”）。然而，高的1天留存率并不保证长期的成功。考虑到游戏通常旨在与用户进行长期互动，而用户在项目中停留的时间越长，他们转化为付费用户和提升平均消费的可能性就越大，因此粘性因子和长期留存比1天留存更具意义。
最大化这些指标的关键在于游戏的重玩性，这既可以通过游戏的深度和多层次的设计来实现，也可以通过游戏的休闲性（低门槛）来实现。
