ใช้รีเทนชันตรวจสอบการกลับมาของผู้ใช้เกม

จำนวนผู้ใช้ทั้งหมดเพียงอย่างเดียวบอกการกลับมาไม่ได้

การดูจำนวนผู้ใช้ช่วยให้ทราบขนาดโดยรวมของผู้ที่ใช้เกม แต่บอกไม่ได้ว่าผู้ใช้ที่เคยใช้งานในช่วงเวลาหนึ่งจะกลับมาอีกหรือไม่ แม้จำนวนผู้ใช้โดยรวมจะใกล้เคียงเดิม ความหมายก็ต่างกันไปตามว่าเป็นผลจากผู้ใช้เดิมที่กลับมาใช้งานต่อเนื่อง หรือผู้ใช้ใหม่เข้ามาแทนที่ผู้ใช้ที่เลิกใช้ ดังนั้นจึงต้องแบ่งกลุ่มผู้ใช้ที่ทำพฤติกรรมเดียวกันในช่วงเวลาเดียวกัน แล้วดูว่าพวกเขากลับมาใช้งานอีกหรือทำพฤติกรรมที่ต้องการซ้ำหรือไม่

การวิเคราะห์รีเทนชันที่จำเป็นต่อการปรับปรุงคอนเทนต์

ฝ่ายวางแผนเกมต้องตรวจสอบว่าคอนเทนต์ใหม่หรืออัปเดตนำไปสู่กิจกรรมต่อเนื่องของผู้ใช้หรือไม่ หากเพิ่มคอนเทนต์ใหม่ ให้ดูว่าผู้ใช้ที่เข้าร่วมยังใช้คอนเทนต์นั้นต่อหรือกลับมาเล่นเกมอีกหรือไม่ หากมีการอัปเดต ให้ตรวจสอบว่าการกลับมาใช้งานยังคงอยู่หลังจากนั้นหรือไม่ และการกลับมาของผู้ใช้ใหม่ที่เข้ามาก่อนและหลังอัปเดตเปลี่ยนไปหรือไม่

นอกจากนี้ การตรวจสอบความแตกต่างของสภาพแวดล้อมผู้ใช้ เช่น ประเทศหรือ OS จะช่วยระบุช่วงเวลาและกลุ่มผู้ใช้ที่มีการเปลี่ยนแปลงชัดเจนได้ ทำให้ไม่เพียงดูปฏิกิริยาช่วงแรกต่อคอนเทนต์ แต่ยังดูได้ว่ากิจกรรมของผู้ใช้ดำเนินต่อหรือไม่ และกำหนดลำดับความสำคัญของการปรับปรุงได้

รีเทนชันใน Hive Analytics

รีเทนชันใน Hive Analytics คือฟีเจอร์ที่รวมผู้ใช้ที่เกิดอีเวนต์พื้นฐานในช่วงเวลาหนึ่งเป็นกลุ่มเดียว แล้ววิเคราะห์ว่าหลังจากนั้นเกิดอีเวนต์การกลับมาหรือไม่ หากตั้งอีเวนต์พื้นฐานและอีเวนต์การกลับมาเป็นอีเวนต์เดียวกัน จะตรวจสอบการทำพฤติกรรมเดิมซ้ำได้ หากเลือกอีเวนต์ที่ต่างกัน จะดูได้ว่าหลังพฤติกรรมพื้นฐานนำไปสู่พฤติกรรมอื่นหรือไม่

หลังตั้งค่าโปรเจกต์และช่วงเวลาที่ดูข้อมูล ให้เลือกหน่วยรวบรวมข้อมูลเป็นรายวัน รายสัปดาห์ หรือรายเดือน แล้วระบุอีเวนต์พื้นฐาน อีเวนต์การกลับมา และเกณฑ์การระบุตัวตนผู้ใช้ได้ การเพิ่มแอตทริบิวต์ของอีเวนต์พื้นฐานเป็นมิติ จะช่วยแยกและเปรียบเทียบกลุ่มผู้ใช้ตามเงื่อนไขอย่างประเทศหรือ OS ได้ และการใช้ฟิลเตอร์จะช่วยจำกัดขอบเขตผู้ใช้และอีเวนต์ที่จะวิเคราะห์ได้

ผลลัพธ์ของรีเทนชันสามารถดูได้ทั้งแบบตารางหรือกราฟเส้น ตารางจะเปรียบเทียบจำนวนและอัตราการกลับมาของผู้ใช้ที่ทำพฤติกรรมพื้นฐานในช่วงเวลาเดียวกัน ตามวันที่ผ่านไป ส่วนกราฟเส้นจะแสดงการเปลี่ยนแปลงของอัตราคงอยู่ของกลุ่มผู้ใช้ที่เลือก

ลองตรวจสอบรีเทนชันของผู้ใช้

มาดูวิธีแยกการเปลี่ยนแปลงการกลับมาของผู้ใช้ใหม่หลังอัปเดตตามมิติ และวิธีตั้งอีเวนต์พื้นฐานกับอีเวนต์การกลับมาต่างกันเพื่อตรวจสอบพฤติกรรมหลังใช้คอนเทนต์ใหม่กัน

ดูการกลับมาของผู้ใช้ใหม่

หากต้องการตรวจสอบการกลับมาของผู้ใช้ใหม่หลังอัปเดต ให้ตั้งอีเวนต์พื้นฐานและอีเวนต์การกลับมาเป็นล็อกอิน แล้วใส่เงื่อนไขผู้ใช้ใหม่ในอีเวนต์พื้นฐาน ในหน้าจอด้านล่าง รีเทนชันวันที่ 1 ของผู้ใช้ใหม่ลดลงต่ำกว่า 50% ตั้งแต่วันที่ 10 กันยายน 2026

เพื่อตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงของตัวเลขโดยรวมเกิดกับกลุ่มผู้ใช้ใด สามารถเพิ่มมิติประเทศได้ เมื่อแยกผลลัพธ์ของวันที่ 13 กันยายน 2026 ตามประเทศ รีเทนชันวันที่ 1 จะอยู่ที่ JP 33%, KR 50%, US 75% ขณะที่รีเทนชันโดยรวมอยู่ที่ 47% จะเห็นว่าตัวเลขของผู้ใช้ JP ต่ำกว่าค่อนข้างมาก ทำให้จำกัดขอบเขตการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้

ดูรีเทนชันหลังใช้คอนเทนต์ใหม่

หน้าจอด้านล่างเป็นตัวอย่างการตรวจสอบการกลับมาหลังใช้คอนเทนต์ ในกรณีที่ส่งอีเวนต์ที่เกี่ยวข้องกับคอนเทนต์ใหม่ด้วยโครงสร้างเทมเพลตอีเวนต์ของ Analytics โดยตั้งอีเวนต์พื้นฐานเป็น contents_success พร้อมเงื่อนไข modeTypeName = tutorial1 แล้วตั้งอีเวนต์การกลับมาเป็นอีเวนต์ล็อกอิน app_login

วิธีนี้ช่วยให้ตรวจสอบได้ว่าผู้ใช้ที่ทำคอนเทนต์สอนเล่นจบแล้วกลับมาล็อกอินอีกหรือไม่ ตามวันที่ผ่านไป รีเทนชันไม่ได้แสดงแค่การทำอีเวนต์เดิมซ้ำ แต่ยังแสดงความเชื่อมโยงระหว่างพฤติกรรมที่ต่างกัน เช่น การกลับมาใช้งานหลังทำคอนเทนต์จบได้ด้วย

เริ่มต้นใช้งาน Hive Analytics

การใช้รีเทนชันช่วยให้ตรวจสอบได้ว่าผู้ใช้ที่ทำพฤติกรรมหนึ่งกลับมาอีกหรือทำพฤติกรรมที่ต้องการต่อหรือไม่ ตามกลุ่มผู้ใช้ในแต่ละช่วงเวลา การดูการกลับมาและความคงอยู่ที่จำนวนผู้ใช้โดยรวมบอกไม่ได้ ช่วยให้กำหนดช่วงเวลาและกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องปรับปรุงคอนเทนต์ได้ชัดเจนขึ้น

Hive Analytics คือโซลูชันวิเคราะห์เฉพาะสำหรับเกม ที่รวมอีเวนต์ที่เก็บผ่าน Hive SDK ตามกลุ่มผู้ใช้ และวิเคราะห์การกลับมาและพฤติกรรมซ้ำได้ ลองตั้งอีเวนต์พื้นฐานและอีเวนต์การกลับมาใน Hive Analytics เพื่อตรวจสอบความคงอยู่ของผู้ใช้ได้เลยตอนนี้