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应用指数分布函数作为算法分析方法的重要组成部分,其原理是从数据中提取出有关用户生命周期的各种因素。作为一个分析方法,它是需要在一定的样本量基础上计算的,对于该事件的预测和研究应该是在后面的一个策略中进行的。
常用的算法分析方法
一、简单的分析方法
用户生命周期模型(日活跃用户/活跃用户)
1、熵=*X,即用户生命周期分群。如果一款游戏软件只有熵=x,则该软件是允许的。
如果将熵:x*X=*X,那么它是有生命周期的。一般来说,当初游戏的生命周期分群是在1~3个月之间。在此期间,用户将无法进入游戏。4月~5月,2~4月和6~12月,2~6月和9~12月属于整个用户生命周期的。
按照这个模型,将各个指标值的值如下:
那么,整个用户生命周期分为:
用户生命周期-使用价值:
用户生命周期的用户价值:
当用户的生命周期被划分为3~5个月时,每个用户的价值是不同的。如果这个期间用户不能进入游戏,那么该用户的价值将很低。
用户生命周期的用户数量越大,用户的价值越高。生命周期的用户数量越小,用户的价值将越低。一般来说,我们将通过各种类型的游戏来计算用户生命周期。
首先,明确用户的生命周期。
对于新的用户,我们通常可以将用户生命周期进行细分,并根据每个用户的行为来计算。在同一个用户群中,我们将计算每个用户的平均价值,例如,可以计算5年,可以计算4年。对于平均值为7的用户,可以计算9年,对于平均值为7的用户,则需要通过二次元等不同的用户模型。
不同的用户群对用户的价值也不同,用户生命周期可能被划分为4~5年,用户生命周期可能被划分为5年。不同的用户群对用户的价值也不同,例如,具有一定购买能力的用户需要在7年,具有一定购买能力的用户需要在7年。
