传奇游戏的用户行为数据一般包括哪些方面

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传奇游戏的用户行为数据围绕玩家从 “进入游戏到持续活跃、付费，再到可能流失” 的全流程展开，结合其 “强社交、高竞技、重养成、高付费” 的核心特性，可分为以下六大核心维度，每个维度包含具体场景化数据点：
一、基础属性数据：用户身份与角色标签
用于定位用户画像，是行为分析的基础。

账号与设备信息：账号 ID、注册时间、注册渠道（官网、应用商店、联运平台等）、登录方式（手机号、第三方账号）、设备型号、操作系统（iOS/Android）、IP 地址（地域）、设备指纹（识别多账号关联）。
角色核心信息：角色 ID、职业（战士 / 法师 / 道士等）、创建时间、当前等级、累计经验、战力值（综合属性评分）、VIP 等级、所属服务器（区服）、角色状态（正常 / 封禁 / 注销）。
二、核心玩法行为数据：用户在关键场景的互动
反映用户对游戏核心玩法的参与度与偏好，是判断用户留存与粘性的关键。
1. 任务与成长行为
任务类型：主线 / 支线 / 日常 / 限时任务的 “接取次数、完成率、耗时、放弃次数”（如 “30 级主线任务完成率”“日常任务每日完成数量”）。
成长行为：等级提升速度（如 “从 1 级到 50 级耗时”）、技能学习与升级（“烈火剑法升级次数”“技能释放频率”）、装备强化 / 镶嵌 / 合成（“+10 装备打造次数”“宝石镶嵌数量”）。
2. 战斗与竞技行为
怪物战斗：击杀怪物类型（“沃玛教主击杀次数”）、战斗时长、伤害输出 / 承受值、消耗药水数量、死亡次数（被怪物击杀）。
PVP 行为：PK 次数（野外 / 竞技场）、胜负比、击杀 / 死亡数（K/D 比）、参与 “沙巴克攻城”“行会战争” 的次数 / 时长 / 贡献值、恶意 PK（红名）次数。
3. 资源获取与消耗行为
打宝与采集：“赤月装备掉落次数”“矿石采集数量”“金币获取 / 消耗途径（如任务奖励、交易支出）”。
副本与活动：参与 “牛魔寺庙副本”“限时双倍经验活动” 的次数、通关时长、奖励获取率、失败原因（如战力不足、队友配合差）。
三、社交互动数据：用户在社群中的连接
传奇的强社交属性决定了这类数据的重要性，直接影响用户留存。

行会 / 社群行为：加入 / 退出行会次数、行会职位（会长 / 成员）、行会贡献（捐赠资源、参与攻城）、行会聊天发言次数。
实时互动：世界 / 私聊 / 行会频道发言次数、发送表情 / 道具次数、组队次数（队友 ID、组队时长、共同完成任务数）、拜师 / 收徒关系、好友添加 / 删除数量。
交易与协作：玩家间交易次数（物品 / 金币）、交易金额（按比例折算人民币）、摆摊次数、协助其他玩家完成任务（如 “带新手过副本” 次数）。
四、付费行为数据：用户商业价值的直接体现
充值行为：充值次数、累计充值金额（ARPU/ARPPU）、单次充值金额（是否大额）、充值渠道（微信 / 支付宝 / 点卡）、充值时间（是否活动期）、首充完成率、充值间隔（如 “平均 3 天充值 1 次”）。
消费行为：道具购买（“麻痹戒指购买次数”“复活币使用数量”）、服务购买（如 “改名卡”“VIP 特权”）、抽奖次数（如 “宝箱开启次数”）、消费偏好（倾向于战斗道具还是外观道具）。
付费状态：VIP 等级及升级路径、是否 “零氪”“微氪”“土豪” 用户、付费断档时长（如 “连续 30 天未充值”）。
五、留存与活跃数据：用户粘性的核心指标
活跃行为：每日 / 周 / 月登录次数、单次在线时长、最高连续登录天数（“签到天数”）、活跃时段（如 “晚 8-10 点登录占比”）、核心玩法参与率（如 “每日参与 PK 的用户占比”）。
留存数据：次日留存率、7 日留存率、30 日留存率、不同等级 / 职业的留存差异（如 “战士职业 7 日留存高于法师”）。
流失预警行为：最后登录时间、流失前行为（如 “连续 3 天仅登录 5 分钟”“未参与行会活动”“战力停滞”）、卸载 / 注销行为及原因（若有问卷反馈）。
六、异常行为数据：识别风险与优化体验
作弊行为：使用外挂 / 脚本的次数（如 “自动挂机打怪被检测次数”）、多开账号数量（“同一设备登录 3 个以上账号”）、刷金 / 刷道具行为（“短时间内获取异常数量金币”）。
体验障碍：卡顿 / 崩溃次数（按场景统计，如 “攻城战时崩溃率”）、客服咨询次数（问题类型：充值未到账、账号被盗、玩法疑问）、退出游戏的节点（如 “新手任务第 3 步退出率高”）。

这些数据的综合分析，既能勾勒用户的 “玩法偏好”（如 “高频 PK 的付费用户”“社交型休闲玩家”），也能为运营策略（如针对高战力玩家推出专属攻城活动、为流失风险用户发召回礼包）提供精准依据，最终提升游戏的留存与商业化效率。