一、引言

1、研究背景

得益于智能手机的快速发展，中国移动游戏的市场规模逐年攀升，增速远超客户端游戏与网页游戏。据最新数据显示，2020年，中国移动游戏市场规模达到了2,096.76亿元，占整个游戏市场规模的七成；同年，移动游戏的增速高达32.61%，而客户端游戏和网页游戏则出现了负增长。这一显著差异不仅反映了移动游戏市场的巨大潜力，也揭示了移动平台在游戏产业中的主导地位。

具体来看，在中国移动游戏收入排名前100的产品中，角色扮演类、卡牌类和策略类游戏受到了大部分玩家的偏好，市场占有率接近一半。这些游戏类型因其丰富的剧情、多样的玩法和高度的社交互动性而深受玩家喜爱。例如，角色扮演游戏（RPG）通过精心设计的故事线和角色成长系统，为玩家提供了沉浸式的游戏体验；卡牌游戏则以其策略性和收集元素吸引了大量爱好者；策略类游戏通过复杂的战术布局和资源管理，考验玩家的智慧和决策能力。

2、研究目的与意义

（1）研究目的：

作为实体经济的一大支柱，游戏产业的发展对中国实体经济的发展有着重要意义；时，随着数字经济时代的到来，作为数字经济发展的核心产业之一，游戏产业的发展将助力打造中国数字经济新优势。通过梳理中国游戏产业发展面临的机遇和挑战，发现游戏产业在新时代条件下迎来了新机遇，但也面临人口红利饱和，宅经济刺激效应减弱，创新不足，监管力度趋严，游戏行业寡头垄断严重等挑战；提出要坚持创新创造，扶持中小游戏企业发展，培养专业化游戏人才，加强跨界营销的对策建议。

（2）研究意义：

“野蛮时代”用户数据分析不仅对于游戏本身的经济收益有着直接的影响，而且对于提升用户体验、促进用户社区健康发展等方面同样具有重要的研究价值。这将有助于游戏在激烈的市场竞争中保持优势，实现可持续发展。

市场定位与竞争分析：通过对“野蛮时代”用户的年龄、性别、地理位置、消费习惯等数据的分析，可以更好地理解目标市场，确定游戏在市场中的位置，识别主要竞争对手，从而制定有效的市场策略。

个性化推荐：通过分析用户行为模式，如游戏时间等，可以为用户提供更加个性化的游戏体验，比如推荐他们可能感兴趣的关卡或活动，提高用户满意度和忠诚度。

社区建设与维护：了解用户之间的互动模式和社交需求，有助于构建更加活跃和健康的玩家社区，增强玩家间的连接，形成良好的游戏文化氛围。

用户留存与激活：通过分析用户流失原因，识别潜在的高价值用户群体，采取措施提高用户留存率，对于长期运营的游戏尤为重要。同时，对不活跃用户进行精准召回，也是提升整体活跃度的有效手段。

3、研究现状综述

近年来，中国移动游戏市场迅速扩张，2020年市场规模达到2,096.76亿元，占整个游戏市场的七成。这一增长速度远超客户端游戏和网页游戏，显示出移动游戏的巨大潜力。2020年，移动游戏市场的增速高达32.61%，而客户端游戏和网页游戏则呈现负增长，这表明移动游戏已成为游戏行业的核心驱动力。在中国移动游戏收入排名前100的产品中，角色扮演类、卡牌类和策略类游戏占据了近一半的市场份额。这些游戏类型因其丰富的剧情、多样的玩法和社交互动性受到玩家的广泛欢迎。随着市场的不断发展，越来越多的游戏类型和内容被开发出来，为用户提供了更加多样化的选择，满足了不同玩家的需求。

随着市场的成熟，人口红利逐渐消失，用户获取成本上升，如何在保持用户增长的同时提高用户粘性和付费意愿，成为游戏开发商面临的重大挑战。为此，游戏公司不仅需要不断创新游戏内容和玩法，还要注重用户体验和服务的优化，同时积极探索多元化的商业模式，以实现可持续发展。

总之，移动游戏凭借其独特的优势，已经成为游戏行业中不可或缺的一部分，并将继续引领未来游戏产业的发展方向。随着5G、AI等新技术的应用，移动游戏将在画质、交互性和个性化体验等方面实现更大的突破，为用户带来更加丰富多彩的娱乐享受。

二、文献综述

刘镇恺 (2024) 的研究中我们可以了解到网络游戏公司积累了海量的用户行为数据。有效分析这些数据并挖掘用户行为模式，对于优化网络游戏设计和提供个性化服务具有重要意义。

对于了网络游戏用户行为数据分析的相关研究现状，重点介绍了几种常用的用户行为模式挖掘方法。这些方法包括基于关联规则的挖掘方法（如Apriori算法和FP-Growth算法）、基于聚类分析的挖掘方法（如K-Means算法）、基于序列模式的挖掘方法（如PrefixSpan算法），以及基于深度学习的挖掘方法（如RNN和CNN）。

此外，还介绍了网络游戏用户行为数据的采集、存储和预处理技术，以及用户行为特征工程的相关内容。通过系统性地探讨网络游戏用户行为分析和模式挖掘的各个环节，以期为深入理解网络游戏用户行为、提升网络游戏运营水平提供参考。

因为网络游戏用户行为数据具有数据量大、类型多样、时效性强等特点。如何有效存储、管理和分析这些复杂多变的海量网络游戏数据，是网络游戏行为分析面临的重大挑战

马明浩 (2019) 研究了一种大数据时代下用户在游戏内付费方法。该预测方法根据目前数据游戏厂商存储使用的数据常见特点，基于Spark大数据实验平台，对数据进行数据预处理和建立预测模型。

田雪健（2023）基于Kappa 架构设计，通过统一的数据格式优化了ETL重复开发的弊端，并对联机分析处理系统的模型进行了详细的分析。

孙梦真 (2019) 选择了艾瑞咨询、极光大数据、NEWZOO、“友盟+”等第三方的数据公司对女性使用移动游戏的现状进行大数据层面的分析，同时结合线上问卷发放与数据分析，对女性移动游戏用户的用户特征进行多维度的总结。

总结而言，现有关于网络游戏用户行为数据分析的研究涵盖了多种数据挖掘方法、技术和工具。刘镇恺（2024）的研究强调了用户行为数据在优化游戏设计和个性化服务中的重要性，马明浩（2019）则关注了付费用户的预测模型，通过大数据平台对用户行为进行预测。田雪健（2023）在数据处理方面提出了基于Kappa架构的优化方案，孙梦真（2019）则对女性游戏用户进行了深入的数据分析与特征总结。这些研究为网络游戏公司如何利用大数据提升用户体验和运营效率提供了理论支持与实践参考，也揭示了网络游戏行为数据分析的复杂性和挑战，尤其是在处理海量、多样化和高时效性数据时。未来的研究可以进一步探索如何通过更高效的算法和模型提高用户行为预测的准确性，以应对游戏行业中不断变化的需求与趋势。

三、数据收集与预处理

1、数据来源

Github用户项目分析共享

https://pan.baidu.com/share/init?surl=Mi5lvGDF405Nk8Y2BZDzdQ  提取码：paq4

2、数据预处理

（1）数据描述性分析

查看数据量及字段个数：野蛮时代数据共有3116941条数据，109个字段，其中字段包括玩家注册时间、游戏建筑等级、游戏资源消耗量、游戏对战情况以及游戏充值记录。

另外data1和data2两个数据集中统计了2018-1-26至2018-3-22共55天内所有注册玩家的数据，没有异常数据。

（2）数据集成

将colunms_chinese.xlsx中字段的中文名合并至data1、data2两个数据及中，同时合并data1和data2两个数据集为play_user_data.

（3）数据清洗

剔除不分析字段，如“资源消耗”，“建筑等级”类字段，保留“玩家注册时间”、“游戏对战信息”和“游戏充值记录”的字段数据。

填充数据中的缺失值NaN为0。（4）数据转换：

将字段“玩家注册时间”的数据格式转化为datetime数据格式。

四、数据分析

1、新增注册玩家分析

从2018年1月26日至2018年3月22日，共计55天的时间内，《野蛮时代》迎来了3,116,941名新增注册玩家。这一时期内，游戏通过一系列精心策划的活动和版本更新，成功吸引了大量新用户的加入。

图 1每日新增玩家折线统计图

根据每日新增玩家折线统计图的数据显示，游戏注册玩家在2018年有两个显著的峰值点，分别出现在2018年2月19日和3月10日。通过进一步的资料分析，我们发现这两个时间段分别推出了迎新春版本和贺元宵版本，使注册玩家人数达到了新的高峰。

图 2不同时段平均新增注册人数统计图

根据每个时间段的平均新增注册人数统计图显示，每天晚上7点至次日凌晨1点是玩家注册的高峰期，而早上6点至下午4点的注册用户相对较少。这一现象符合大多数注册玩家在下班和放学后休闲娱乐的正常状态。因此，为了最大化推广效果，建议将游戏宣传和纳新广告集中投放在这段时间内。

2、流失玩家分析
从玩家活跃度角度分析，在线游戏时长为0分钟的人数为60268人，占比为1.933%，要塞等级为0级的人数为1213328人，占比38.927%。其中游戏在线时长为0分钟的玩家在SLG游戏中可以被认为是仅仅下载并注册了的玩家，之后并没有进入游戏并激活账号，因此这部分玩家数据在后续的分析过程中可以被视为低价值数据。

图 3玩家流失率统计图

根据数据分析，玩家注册账号后在55天内游戏时长小于10分钟的玩家，很可能是对游戏的新手教程或剧情体验感到不满，从而迅速退出或卸载了游戏。因此，我们将在线时长小于10分钟的玩家视为流失玩家。这部分玩家的人数为2,686,903人，占总注册玩家人数的86.2%，流失的付费玩家占总流失人数的0.16%，人数为5,131人。

3、玩家活跃分析

（1）玩家付费率
剔除流失玩家数据后，玩家人数为430038人，占注册玩家的13.8%，在SLG类型游戏中这个玩家的留存率表现较为良好。

图4玩家付费类型统计图

根据玩家付费类型统计图呈现留存的付费玩家有55857人，约占总留存玩家的13%，非付费玩家仍占大头，建议游戏官方调整方案, 推出促销活动, 刺激非付费玩家消费, 开发未消费玩家潜力, 同时刺激付费玩家复购。

数据分析表明，所有玩家中游戏在线时长最长的为2049.67分钟，而付费玩家在线时长最长的为1674.67分钟。

（2）不同类型玩家的在线时长
根据不同SLG游戏数据的不完全统计，玩家活跃率在30%以上属于游戏活跃度表现优异，在20~30%之间表现为一般，在10%~20%为较差，在15%以下游戏存在停服的风险。

图 5玩家活跃类型占比饼图与在线时长柱形图

根据玩家活跃类型饼图、玩家付费类型——平均在线时长柱形图呈现以及可以分析出一下几点：

1. 活跃玩家人数有11.77万人左右，占总人数的27.4%，所有有效玩家的平均在线时长为63.2分钟，在SLG类型游戏中活跃表现在中上水平；
2. 相较于非付费玩家，付费玩家的平均在线时长高达151分钟，一定程度上体现出付费玩家对野蛮时代这款游戏的忠诚度，愿意投入更多的时间和金钱获得游戏的成就感。

（3）不同要塞等级玩家的在线时长

要塞是一切发展的基础。要塞等级越高，不仅能解锁更多玩法和高等级建筑，还能增加联盟帮助次数，加快其他建筑的建造速度。同时，高等级要塞还能提升行军队列数上限，允许玩家派出更多部队，从而大幅提高采集和作战的效率。

图 6要塞等级与玩家平均在线时长柱形图

根据要塞等级与玩家平均在线时长的柱形统计图显示，要塞等级越高，玩家的平均在线时长也越长。特别是在要塞等级达到12级时，玩家的平均在线时长突破了300分钟。通过进一步的分析发现，当要塞等级达到8级后，游戏逐渐解锁了更多的玩法，而12级后更是解锁了周期性的更新玩法，这些新内容显著增强了玩家的粘性。

为了验证这一现象，我们计算了“在线时长”与“要塞等级”两个字段的相关性，得出的数据相关性系数为0.476，表明两者之间存在正相关性。这一结果进一步证实了要塞等级是分析玩家在线活跃度的重要指标。通过提升要塞等级，不仅能够解锁更多的游戏内容，还能显著延长玩家的在线时间，提高他们的游戏参与度和忠诚度。因此，要塞等级成为了评估玩家活跃度和游戏粘性的一个关键因素。

（4）不同要塞等级玩家的平均付费金额

图 7不同要塞等级玩家的的平均付费金额

图 8不同要塞等级玩家的人数统计图

根据不同要塞等级的玩家数量显示，在55天内，要塞等级达到20级及以上的玩家总数接近100人，这些玩家的充值金额均超过了1万元。特别值得注意的是，要塞等级达到24级的玩家仅有2人，但这2人的平均付费金额超过了5万元。这些数据表明，《野蛮时代》游戏中有一部分玩家愿意通过高额付费来获取更多的资源，从而在游戏中获得更高的成就感。

这一现象反映了游戏中的高要塞等级玩家对游戏的投入意愿非常强烈。他们不仅在时间上投入大量精力，还在经济上进行了高额投资，以换取更强大的游戏能力和更丰富的游戏体验。这种高度的投入不仅提升了他们的游戏成就，也为游戏带来了显著的经济效益。然而，随着等级的升高，要塞升级所需的时间越来越长，因此对加速道具的需求量也随之增加。为了防止玩家因等待时间过长和加速道具需求过多而放弃游戏，游戏官方可以在要塞升级时推出一些低额度的充值服务，赠送加速道具，使游戏设计更加人性化。

同时，游戏官方在维护游戏平衡的同时，可以给予高要塞等级玩家一定的便利，例如推出要塞排行榜和资源奖励发放。这样不仅能够满足高要塞等级玩家的需求，还能进一步提升他们的游戏体验和满意度，从而更好地保持他们的游戏粘性。通过这些措施，游戏官方不仅能够留住高价值用户，还能提升整体玩家的活跃度和忠诚度，实现游戏的长期稳定发展。

（5）不同活跃程度玩家付费转化率

图 9不同活跃程度玩家付费占比饼图
为了更好的分析不同玩家的行为特征，且由于要塞等级在12级以上时，玩家的活跃时长超300分钟，因此我们将在活跃玩家中引入要塞12级作为划分指标，区分一般活跃玩家和高活跃玩家。

根据不同活跃程度玩家付费统计图呈现，在活跃玩家中玩家付费率为30.72%，而在高活跃玩家2060人中玩家付费率高达99.46%，共有2592人在游戏中进行了充值活动，可见这部分人应为55日内注册玩家中的核心玩家，为了避免这批玩家的流失，游戏策划应该尽可能调研聆听这部分玩家的需求并予以满足，促进玩家消费。

（6）不同活跃程度玩家的在线时长
在前面的分析中分析已经得活跃玩家共有11.77万人，平均在线时长为63.2分钟。

图 10不同活跃程度玩家的在线时长箱型图

低活跃度玩家的平均游戏时间为24.56分钟，活跃玩家的平均游戏时长为165.68分钟，而高活跃玩家的平均游戏时长则达到419.39分钟。根据不同活跃程度玩家在线时长的箱型图显示，发现在线时长最长的玩家在一般活跃玩家中，其要塞等级小于10级。具体数据显示，该玩家的ID为488497，付费金额和付费次数均为0，而其要塞等级仅为5级。因此，可以推断该玩家可能属于《野蛮时代》玩家联盟（公会）的管理人员，负责经营氪金大佬所在联盟公会的发展。

为了提高低活跃度玩家的游戏粘性，游戏官方可以采取有偿问卷调查和行为分析等方法，收集低活跃度玩家的不活跃原因，并根据反馈进行积极的优化和迭代。通过这些措施，可以更好地了解低活跃度玩家的需求和痛点，进而采取针对性的改进措施，提升他们的游戏体验和活跃度。7）不同程度付费玩家的行为分析

野蛮时代的GMV（贸易总额）:

得到野蛮时代付费玩家的GMV为1059W,付费玩家总人数有55857人，付费率为12.99%，其中多次消费玩家有33902人，多次消费率为60.69%。

ARPU（平均玩家收入）和ARPPU（平均付费玩家收入）通常是在手游中被作为衡量游戏用户价值的一项重要指标：

一般手游的ARPU为3-5，较为优秀的会在5以上；

评价指标ARPPU一般在25-75表现为一般，而在75以上则表现为优秀。

通过计算两种指标得到野蛮时代ARPU值为3.4属于较差的类型，但野蛮时代的ARPPU值为189.6以及它的复购率表现极为优秀，可知野蛮时代游戏符合SLG策略性游戏的特性（玩家注册流失率很高，但是喜欢的人很喜欢，并且少部分人担起大部分营收）。

（6）不同程度氪金玩家的行为

为了更好的分析付费玩家的行为，我们根据付费玩家的付费金额建立了区分规则，规则如下

表 1玩家类型区分表

玩家付费类型	付费金额
零元党	0
首充党	0<x<=30
月卡党	30<x<=128
年卡党	128<x<=1000
氪金族	1000<x<=8000
土豪	x>8000

为了更好的区分土豪的稀有性，我们将其的划分标准定位付费金额大于8000，能够很好地将土豪人数控制在总付费人群的1%以内。
对于不同充值类型的付费玩家人数统计、在线时长、付费金额和平均付费金额如下图所示：

图 11不同氪金程度玩家行为统计图

根据对不同氪金程度玩家的行为统计图进行的深入分析，零元党的人数占据了最大的比例，达到了374,181人，显示出大量玩家选择免费享受游戏的乐趣。相比之下，年卡党的人数降到8,801人，氪金族仅有1,701人，而土豪的人数最少只有169人，虽然这些氪金族和土豪玩家的数量不多，可他们往往是游戏收入的重要来源，其高消费能力不容忽视。

从平均在线时长的角度观察，不同氪金程度的玩家展现出了明显的差异。零元党的平均在线时长是最短的，仅为50.09分钟，可能反映出这部分玩家对游戏的粘性和忠诚度较低。土豪的平均在线时长最长，达到了446.35分钟，表现了这部分人群对游戏的高度热情和深度参与。其他各档位玩家的平均在线时长也随着氪金程度的提高而呈现出逐渐增长的趋势，这进一步证实了氪金程度与玩家游戏投入度之间存在正相关的关系。

图12不同氪金程度玩家氪金占比

氪金族及土豪玩家提高了近60%的GMV，在运营过程中，应着重做好该类用户的维护工作，及时提供游戏攻略、适当的问候及关怀，甚至配备专属客服，保证其游戏体验。在活动开展和版本管理过程中，同样要考虑大客户的需求，在不破坏整体游戏平衡的情况下尽力满足。但注重大客户的维系，并不代表放弃平民玩家，没有普通玩家，一款游戏就没有基础，因此做好游戏平衡也是工作的重点。

             图 13付费玩家对战数据统计图                             图 14付费玩家对战胜率统计图

各类型用户的PVE胜率基本在90%，整体的推图进程较为流畅，没有出现卡关现象。未付费玩家通过日常任务和活动也能获取相对不错的资源与战力，这侧面表现了游戏整体的资源配置是平衡的。建议适当提升PVE的难度，设置某些较难通过的关卡，以刺激未付费玩家进行充值。

在PVP玩法中，很好地体现了“充的越多变得越强”的准则。土豪玩家相较于PVE更喜欢PVP玩法，击败对手是他们获取成就感的主要形式。为了增强玩家之间的互动，可以增加更多体现好友和盟友关系的玩法，如好友盟友集结组队时的战力加成，让低端玩家和高端玩家之间的互动更加频繁，提升游戏的整体活跃度和用户粘性。

五、数据分析结果应用

1. 新增注册玩家分析的应用

通过分析新增注册玩家的数据，我们发现游戏在特定时间段内的注册玩家数有明显的增长，特别是在推出迎新春版本和贺元宵版本时。这些数据可以帮助游戏运营团队在未来的版本更新和营销活动中更加精准地选择时间点，以吸引更多的新玩家。此外，推广游戏宣传和纳新广告可以集中在晚上7点至次日凌晨1点这一时间段，以提高广告的效果和转化率。

2. 流失玩家分析的应用

流失玩家的分析结果显示，大量玩家在注册后不久就失去了兴趣，尤其是在游戏时长小于10分钟的玩家中。这提示我们需要改进新手引导和初期游戏体验，以减少早期流失。可以通过增加新手任务的趣味性和奖励，或者提供更多的新手帮助和支持来提高新玩家的留存率。同时，针对已流失的付费玩家，可以通过回流活动和个性化推送等方式尝试重新吸引他们回到游戏中。

3. 玩家活跃分析的应用

（1）玩家付费率的应用

数据显示，付费玩家的付费率为12.99%，其中多次消费玩家的比例高达60.69%。为了进一步提高付费率，可以考虑推出更多的促销活动和优惠礼包，特别是针对非付费玩家，通过限时折扣、新手礼包等方式吸引他们首次付费。同时，对于多次消费的玩家，可以提供专属福利和特权，以增强他们的忠诚度。

（2）不同类型玩家的在线时长应用

不同活跃程度的玩家在线时长差异显著，高活跃玩家的平均在线时长远高于一般活跃玩家和低活跃玩家。这提示我们需要针对不同活跃程度的玩家采取不同的运营策略。例如，对于高活跃玩家，可以通过推出高阶玩法、专属活动和排行榜等方式保持他们的活跃度；对于低活跃玩家，可以通过有偿问卷调查和行为分析了解他们的不活跃原因，并进行针对性的优化和改进。

（3）不同要塞等级玩家的在线时长应用

要塞等级与玩家在线时长呈正相关关系，尤其是当要塞等级达到12级时，玩家的在线时长显著增加。为了进一步提升玩家的活跃度，可以在要塞升级过程中推出一些低额度的充值服务，赠送加速道具，减少玩家的等待时间，提高他们的游戏体验。同时，可以推出要塞排行榜和资源奖励，激励玩家不断提升要塞等级。

（4）不同要塞等级玩家的平均付费金额应用

数据显示，要塞等级较高的玩家平均付费金额较高，尤其是要塞等级达到20级以上的玩家，付费金额均超过1万元。为了保持这部分玩家的活跃度和忠诚度，可以提供更多的高级玩法和专属福利，如专属客服、游戏攻略和活动预告等。同时，可以通过定期推出高价值的礼包和活动，满足他们的需求，提高他们的满意度。

（5）不同活跃程度玩家付费转化率应用

高活跃玩家的付费转化率高达99.46%，这表明高活跃玩家对游戏的忠诚度和付费意愿非常高。为了保持这部分玩家的活跃度和付费率，可以定期进行调研，了解他们的需求和意见，并根据反馈进行相应的优化和改进。同时，可以通过推出专属活动和福利，增强他们的游戏体验和满意度。

4. 总结

通过上述数据分析结果的应用，我们可以更好地理解玩家的行为特征和需求，从而制定更加有效的运营策略和营销活动。这些措施不仅有助于提高玩家的活跃度和付费率，还能增强玩家的忠诚度和满意度，最终实现游戏的长期稳定发展。

六、结论与展望

1、新增用户分析结论

在《野蛮时代》55天的统计周期内，共记录了3,116,941名新增用户，其中以春节活动期间的2月19日为新增用户峰值日。分析显示，19点至次日凌晨1点是新用户注册最集中的时段，游戏宣传和纳新广告集中投放在这段时间内。对于不同类型的用户，高端用户平均每日在线时间为400分钟以上，普通活跃用户则为150分钟以上，而非活跃用户中270万的日均在线时间不足30分钟。值得注意的是，无论是否活跃，付费用户的平均在线时间普遍高于非付费用户，这表明付费用户对游戏具有较高的忠诚度和投入度。

2、用户流失情况

在线时长为零分钟的用户数量为60,268人，占总用户数的1.933%，而要塞等级为0级的用户数为1,213,328人，占比38.93%，这一数据揭示了游戏存在较大的用户流失风险。

3、用户付费分析结论

总体而言，所有用户的付费转化率为12.99%，而活跃用户的付费转化率显著提高至30.72%，高端用户的付费转化率更是高达99.46%。《野蛮时代》的平均每用户收入(ARPU)为3.4元，平均每付费用户收入(ARPPU)为189.6元，显示出游戏在商业化方面表现良好。随着要塞等级的提升，用户付费转化率也呈现出增长趋势，尤其在10级时转化率达到54.47%，12级后更是实现了99.46%的转化率，这意味着12级以上的用户均为付费用户。然而，在2级至9级之间，新注册用户的付费转化率相对较低，这可能成为用户流失的一个关键点。

4、建议与展望

（1）优化用户体验深入分析产品特性和拉新渠道的影响，识别并解决导致用户流失的具体原因，特别是针对要塞0级的大量用户，需设计更加吸引人的入门体验。

（2）精准营销，鉴于19点至次日凌晨1点是用户注册高峰，应在此时段加强营销力度，吸引更多潜在用户。

（3）增强用户互动，通过设计更有吸引力的任务和活动来激发不活跃用户的兴趣，提高他们的参与度和游戏时间。

（4）付费转化策略，针对9、10级这个转化率转折点，可以推出一些小额充值优惠或加速道具，帮助用户更快地过渡到更高阶的游戏体验，同时重点维护12级及以上的付费用户群体，确保他们的满意度和持续消费。

（5）新手引导改进，加强2级至9级的新手引导流程，提供更多的支持和指导，减少用户因挫败感而离开游戏的情况。

综上所述，《野蛮时代》虽然在用户获取和商业化方面取得了一定成绩，但在用户留存和活跃度提升方面仍有较大提升空间。未来，游戏团队应继续关注用户反馈，不断优化游戏内容和服务，以实现更健康、可持续的发展。