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游戏用户留存与流失情况可以通过流失率来分析。流失率分析一般有横向分析和纵向分析两种方式，可以使用Sensor Tower、data.ai（前身为App Annie）等第三方工具来了解游戏市场的横向数据。也可以通过第三方工具查看大盘，从而判断自己游戏的表现：可能留存率低但收入还不错，游戏比较吸引人但转化率还有待提升等。

腾讯的游戏平台一般会给出一个比较粗略的平均数据，因为它有几亿用户，样本足够多。游戏平台会有一些大盘数据，例如：

1）广告投放里，从第1步到第2步的转化率只有5‰，这在同品类的游戏里只能算一般（不同类别的游戏曝光是不太一样的）。

2）从第2步跳转到游戏的转化率只有3‰，这个转化率很低。

实际上，在每两步之间到底哪个转化率高、哪个转化率低，都要看一下大盘数据，再反过去看游戏在某一步做得怎么样，尤其是它在同品类中的表现。

通过分析不同阶段的流失率，我们可以发现游戏的整条链路中哪里出了问题：是在曝光时做得不够好，还是在引入的用户属性上不匹配，又或者是在玩家进入游戏时引导不到位。如果数据显示玩家在游戏中遇到卡顿或者闪退，则表示系统的兼容性没有做好。

还有一些其他的辅助工具，比如可以用一些云测工具测兼容性，这在App公司里比较常见。经验丰富的游戏项目主负责人或者从业人员，基本上都会有相应的检查清单，知道在哪一步要做兼容性测试，在上架的时候要做什么事情。可以通过核对上线检查清单，确保上线的是一个按照规范化流程制作出来的产品，是一个工业化的、有品质保证的游戏。

苹果的生产标准控制非常严格。苹果在出厂的时候，会有各种各样的制作指导去确保每一个生产环节都符合它的标准，比如有一些文字提醒，有一些视频，还有一些其他的培训。游戏数据分析的目的也是如此：利用规范化的数据检测评估系统，从设计、开发、部署到测试迭代都采用严格的过程和方法，以保障游戏的品质。