几年前，产品数据管理平台Go Practice的CEO Oleg Yakubenkov，曾经参与过知名休闲游戏《神偷》的测试分析。在发售初期《神偷》的表现很糟糕，但在后续的几个月内，游戏的一些关键数据却快速上涨。次留从26%增长到了57%，7日留存则从9%涨到了32%。变现数据同样地也进步明显：相比最早期的版本，LTV几乎增长了25倍。

就在同一时期，Friendly Game工作室也分享了一款新游戏的早期数据。这款游戏的几项留存率和LTV曲线全都比《神偷》要差。

Yakubenkov就此断定，这款游戏的潜力极其有限，不会成为爆款。但他在这款产品上却判断失误了，他没能考虑到长期留存的重要性。所以尽管《神偷》发售初期就很成功，而后者却在接下来的几年内逐渐成长，成为了品类中最强势的产品之一。这让Yakubenkov重新思考了留存数据的代表性，并展开了关于长期留存数据的分析。

几项不同的留存数据，分别意味着什么?

次日留存数据能说明游戏的核心玩法是否吸引人。进入游戏的第一天，玩家们通常只能体验玩法，然后他们会以此为依据，来决定是不是要继续玩下去。

7日留存能表现出游戏的核心循环运作是否有效。这个指标会告诉你元游戏（metagame）是否足够有趣。

30日留存则能直接反映出元游戏的好坏和游戏的深度。如果一款游戏的核心循环不够有效，而且社交性不强，那30日留存数据一定不会太好。

有了30日留存数据以后，不少开发者就不再考虑留存了。但事实上，30天以后才是留存最有趣的地方。

那么，为什么很多开发者对留存的关注会停留在30天呢？我认为主要原因在于，很多团队都觉得30天之后的数据应用性不够强了。游戏推出数月之后，游戏内的改动变得很难衡量。

首先，这类留存数据需要很长时间才能收集到。

其次，你需要大量的用户基数，才能得到有显著统计的结果——毕竟90%的新用户在30日以内之前就流失了。

最后一个原因是，运营团队往往会倾向于关注短期收益。他们想要以周、甚至以天为单位去优化KPI，而不是去等待下个季度的结果。

在我看来，30日以后的留存曲线，往往包含了一款游戏成为高收入产品的可能性。如果你的游戏留存在一个合理的时间点开始走低，随后逐渐跟x轴平行，这就意味着你将一部分新用户转化为了基数用户（base users，指较长的一段时间内，会规律性地回到游戏中的用户，比如30日以后还没有流失的玩家）。这样你就建立了一个变现的基础，且能够通过市场渠道向辐射到更广的玩家群体。

长期留存数据表现出的游戏潜力

AS棋牌来看这4款游戏的留存曲线，其中两款比较平缓，另两款则比较陡峭。假设每个游戏每个月都有1000个新增用户，哪一款在五年后能拥有最大的活跃用户基数？

第一款游戏的留存数据非常差；而第二款虽然短期留存优秀，但是无法长期留住用户。这就是为什么这两款游戏在活跃用户达到一定量之后，就都停止增长了。到了这个阶段，游戏的新增用户数量几乎等同于流失的用户。

从长期来看，第三和第四款游戏有了更多的活跃用户，是因为它们能够将新用户转化为基数用户。第四款游戏更是能将每月新增1000人中的700人，都转化为基数用户，在后续很长一段时间内，这些人都会一直玩这款游戏。

如果AS棋牌把第一款游戏的MAU拆分来看，你会发现每个月的MAU中的大部分，都是本月刚刚加入的新用户，而上个月的新增用户只有很少一部分还在游戏当中。但是第四款游戏就不一样了。

而如果拆分第四款游戏的MAU，则能看到这样的特点：有稳定且持续的增长，而且单月的MAU，有很大一部分都是由上个月的留存用户构成。

能将新用户转化为基数用户，对变现来说也有很多好处。LTV数据持续增长，也能让开发者提升用户获取的预算。考虑到当前手游市场的现状，LTV随时间持续增长，不仅仅是成功的关键，更是游戏存活下去的必要前提。

如何发掘长期留存强势的游戏?

如果一款游戏的长期留存不够好，运营团队会倾向于强化用户获取，优化前30天的整体流程和体验。这样游戏能在前期获得大量新用户，并且能够直接地带来收入。这些游戏的特点是安装曲线和收入曲线相当接近。

比如《Sniper 3D Assassin》和狙击玩法的同类射击一样，都没有太高的长期留存。这也是一个安装量如何影响收入的例子。长期留存较弱的产品，需要在早期的变现上下更多功夫。

相对应地，有稳定长期留存的游戏，能持续拓宽活跃用户。这就意味着老玩家不仅会成为整体用户的主体，还会占在总收入上占很大一大部分。从这个角度来说，在运营层面为这些玩家产出新内容，才是这种游戏的首要目标。

侧重短期变现的游戏，通常（长期）商业化潜力都比较低，因为长期的留存率较低。开发者们不可能在30天内，把所有的功能和玩法都展现出来。这就造成了恶性循环——开发团队没有动力去以长期留存为目标来开发游戏，然后做出的游戏也因为没有长期留存而无法高效变现。