DAU（5月日均）
51.8万
月目标完成度
100.92% ✅
KPI数据.xlsx → 日均DAU（5月月均 = 518,119）；完成度来自5-31日报截图
MAU（5月）
419.7万
较1月 462万 下滑 9.2%
100.25% ✅
KPI数据.xlsx → MAU = 4,197,161
卸载率（5月均值）
2.34‱
近6月 1.81~2.87‱，健康度稳定
稳定 ✅
卸载率 = 卸载数据.xlsx → 卸载人数 ÷ 基础活跃新增数据.xlsx → 联网活跃（月均，万分之单位）
DAU & MAU 月度趋势（近6月）
DAU 在 41~56 万区间波动，5月 DAU 目标完成；MAU 从年初 462 万持续下滑至 420 万（-9.2%），月活用户总量收缩趋势值得关注。
DAU：KPI数据.xlsx → 日均DAU；MAU：KPI数据.xlsx → MAU（均为月粒度）
月新增MAU & 日均DNU（近6月）
新增 MAU 受购机周期驱动，3月开学季达峰（17.8万），4月低谷（7.9万）。DNU 日均 2.6K~5.7K，随新增节奏同步波动。
月新增MAU：KPI数据.xlsx → 新增MAU（月累计）；日均DNU：DAU基础数据.xlsx → DNU（月均）
卸载趋势（月均日卸载量 & 卸载率）
3月卸载量达峰（1,644/日），与3月 DAU 峰值同步。卸载率（÷联网活跃）稳定在万分之 2.3~2.9，健康度未恶化。
日均卸载：卸载数据.xlsx → 卸载人数；卸载率 = 卸载 ÷ 基础活跃新增数据.xlsx → 联网活跃（月均，万分之单位）
启动器渗透：LZ在用户游戏启动行为中的覆盖
启动器版本 2025-12-09 上线，1月起快速铺量，启动器 UV 从 52.7 万增长至稳定 115 万/日。
游戏助手数据（启动器版本）.xlsx → 启动器UV；LZ整体DAU：KPI数据.xlsx → 日均DAU
⚠️ 存疑：启动器UV（~115万）远大于 DAU（~51万），两者统计口径待确认（启动器UV可能按进程次数/设备计，非日唯一用户），确认前不做两者对比分析。
💡 用户规模维度：需求推断
- DAU 达标但 MAU 下滑，说明每天来的用户足够，但月内不重复的新用户/流失老用户在减少——用户池在收缩，当前日活依赖存量用户。
- 启动器铺量快速增长，但启动器UV与DAU的统计口径待确认，当前暂不做两者对比推断。
⚠️ 以上为基于行为数据的推断，非用户调研结论，需结合定性研究验证。
次留率趋势（DAU & DNU）
DAU 次留 31%~37%，DNU 次留 24%~35%。近6月无系统性上升或下降趋势，留存平台期已较长。
DAU基础数据.xlsx → DAU昨日留存用户数 ÷ DAU；DNU昨日留存用户数 ÷ DNU（日粒度月均，代理次留率）
DAU 回流结构（日回流占比）
63%~68% 的 DAU 为日回流用户（昨日未活跃今日回来）。图中红色虚线 = 63% 观察基准：长期高于此值说明习惯性用户占比 ≤37%。
DAU基础数据.xlsx → DAU日回流用户数 ÷ DAU（日粒度月均）；63% 基准线为分析设定，非数据字段
活跃度（DAU / 联网活跃）
活跃度稳定在 8.7%~9.8%，即联网设备中每天打开 LZ 的比例约 1/10，约 91% 的联网设备当天不打开 LZ。
KPI数据.xlsx → 日均DAU ÷ 联网活跃日均（月粒度，逐月计算）
💡 用户活跃质量维度：需求推断
- 回流占比 63%+ 且次留平台期，推断：LZ 对大多数用户是"有需求时才想起来用"的工具，而非日常必开的应用——用户尚未建立固定使用习惯。
- 91% 联网设备不打开，推断：设备预装成功，但产品对大多数用户的价值感知不足，或日常使用场景不够强，无法形成主动打开动机。
- 次留无提升趋势，推断：现有产品体验未能持续强化回访动机，留住的用户是自然筛选后的高意愿用户，而非产品本身做到了习惯培养。
⚠️ 以上为基于行为数据的推断，需结合用户访谈验证。
入口来源分布（日均UV）
启动器是最大入口（113.9万/日），远超任务栏（32.2万）和托盘（7.3万），说明大量用户是从游戏启动场景被动触达 LZ，而非主动从桌面/任务栏打开。
用户核心路径数据.xlsx → 步骤1各入口节点的用户数
导航栏 Tab 使用分布（5月，占DAU）
用户管理需求（我的游戏 25.9%）远高于发现需求（游戏中心 9.9%），说明 LZ 更多被用于管理已有游戏而非发现新游戏。游戏伙伴 Tab 仅 0.5%。
导航栏点击数据.xlsx → 各Tab UV占比字段（5月均值）
各 Tab UV 占比趋势（近6月）
各 Tab 占比近6月总体稳定，说明用户行为结构无明显变化。游戏中心占比持续 9%~11%，无自然增长，需要产品干预提升。
导航栏点击数据.xlsx → 各Tab UV占比字段（日粒度，月均聚合）
核心功能触达路径漏斗（日均UV）
从入口到核心交互层层衰减。游戏中心精选页是关键卡点，进入率仅约 4%（vs 启动器入口总量）。
用户核心路径数据.xlsx → 各步骤模块的用户数
💡 用户行为路径维度：需求推断
- 启动器是最大入口，推断：用户的核心需求是"启动游戏"，LZ 是这个需求的中间层，而非目的地本身。
- 我的游戏 > 游戏中心，推断：用户对已知游戏的管理需求强（更新/启动/监控），但对发现新游戏的需求弱或未被激活——可能是游戏中心内容吸引力不足，也可能是入口曝光太弱。
- 游戏伙伴 Tab 使用率 0.5%，推断：智能体的发现路径严重依赖悬浮球（游戏内被动触达），而非用户主动导航找到它。
⚠️ 以上为基于行为数据的推断。
4.1 核心功能 — 游戏中心（直接关联 KPI）
月日均核心交互趋势 * 目标线为推算值
唯一未完成的 KPI（完成度71.94%）。1月峰值由明日方舟预下载弹窗拉动（+28x均值），4月由异环首发拉动，5月无大型推广，回落至日常水平（~4K~7K）。
KPI数据.xlsx → 月日均核心交互数
月目标 ≈ 6,894 ÷ 71.94% ≈ 9,585，由5-31日报完成度反推，非直接读取
三类核心交互对比（新用户 vs 老用户，月均UV）
老用户核心交互以下载为主，随推广节奏波动，预约行为随活动周期明显起伏；新用户下载同样占绝大多数，预约少量存在（月均 4~35 UV），申请测试接近零——新用户引导路径对发现类功能曝光不足。
新老用户核心交互.xlsx → 老用户下载UV/预约UV/申请测试UV、新用户下载UV/预约UV/申请测试UV（日粒度月均）
核心交互路径漏斗月度拆解
游戏中心进入率长期 8.9%~10.8%（91% DAU 未触达）；进入后转化率 9%~21%，但含弹窗推广期的峰值干扰——剔除后自然转化稳定在 9%~14%。
DAU & 游戏中心UV：游戏中心漏斗数据.xlsx；核心交互UV：新老用户核心交互.xlsx → 新+老用户UV之和（月日均）
游戏中心内部 Tab 曝光分布（5月）
精选页占游戏中心曝光近 100%，预约专区仅 0.9%，活动专区 2.3%。Tab 结构决定了用户进入后几乎只看精选，预约/活动类核心交互的自然发生率极低。
游戏中心漏斗数据.xlsx → 各Tab的曝光占比（游戏中心）字段（5月均值）
4.2 其他功能模块 — 工具 & 智能体
工具曝光 vs 点击（5月，日均）
插入外设曝光最高（5,571/日）但点击极少（0.3/日），为被动展示场景。AI 战术高光时刻点击率最高（417/日），是用户最主动使用的工具。整体工具点击量偏小，曝光→点击转化不足。
工具数据.xlsx → 实用工具名称、曝光UV、总点击人数（5月均值）
智能体触达漏斗（6月日均）
触达量快速增长（4月日均0.5万→5月4.1万→6月19.2万）。功能使用和对话使用转化率偏低（4.9% / 3.6%）。
游戏伙伴智能体数据.xlsx → 智能体UV（总触达UV）、总功能使用UV、对话使用UV（6月日均；智能体UV字段为所有入口合计）
💡 功能使用维度：需求推断
- 核心交互强依赖推广弹窗，推断：用户有下载游戏的需求，但不会主动去游戏中心找——需要被"推"到某个游戏面前才会行动。游戏中心的自然转化（无推广时 9%~14%）说明功能本身可用，但曝光是核心瓶颈。
- AI 战术高光时刻点击最高，推断：游戏辅助类工具（提升游戏体验）是用户有主动意愿的需求，比通用工具（外设/屏幕设置）转化更好。
- 智能体深度使用低，但 UV 已包含悬浮球被动触达，分入口转化口径待确认后再做推断。
⚠️ 以上为基于行为数据的推断。
| # | 问题 | 核心指标 | 数据表现 | 对应维度 |
|---|
| 1 |
核心功能常态化使用率极低 |
游戏中心进入率 8.9%
老用户渗透率 0.84% |
91% 日活从未触达游戏中心；50万日活中每日使用核心功能不足 1%；无推广时日均核心交互基准仅 4K~5K |
产品/入口路径 |
| 2 |
运营位效果波动大，对 KPI 贡献不稳定 |
核心交互完成度 71.94%
弹窗效果 1.0x~28.4x |
不同游戏弹窗对核心交互的拉动差异悬殊；CTR 高不等于核心交互高，影响因素待运营侧确认 |
运营/选品机制 |
| 3 |
智能体触达增长但深度使用率低 |
功能/DAU 1.8%
触达37% × 转化4.9% |
6月日均触达19.2万，增速显著；但功能使用转化率4.9%，对话3.6%；分入口数据待补充 |
功能/深度互动 |