晚间占比 10.7% · 晚间D1 42.2%
HOURLY FIRST DEPOSIT × EXACT D1
24小时首充 × 次日充值留存
放大查看每小时的首充量、日内结构与后续回充晚间占比 43.9% · 晚间D1 31.7%
晚间占比 40.8% · 晚间D1 27.5%
晚间占比 15.6% · 晚间D1 29.8%
晚间占比 26.8% · 晚间D1 26.6%
晚间占比 18.2% · 先看首充时段
D1再充 884人
HOURLY HEATMAP
一天24小时对比
9–13号显示D1热力;14号先显示首充人数与占比,留存成熟后再补。表格可横向、纵向滑动。
| 首充时段巴西时间 BRT | 8/9599人 · 全天D1 25.0% | 8/10934人 · 全天D1 24.9% | 8/111,087人 · 全天D1 24.5% | 8/12540人 · 全天D1 21.3% | 8/13534人 · 全天D1 22.5% | 8/14544人 · D1待成熟 | 成熟5日合并8/9–8/13 · 3,694人 · D1 23.9% |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 00:00深夜 | 0.0%小样本 | 50.0%小样本 | 22.2%小样本 | 10.0%小样本 | 25.0%小样本 | 待成熟小样本 | 17.9% |
| 01:00深夜 | 0.0%小样本 | 25.0%小样本 | 0.0%小样本 | 66.7%小样本 | 0.0%小样本 | 待成熟小样本 | 12.0% |
| 02:00深夜 | 25.0%小样本 | 50.0%小样本 | 33.3%小样本 | 16.7%小样本 | 0.0%小样本 | 待成熟小样本 | 27.3% |
| 03:00深夜 | 0.0%小样本 | 0.0%小样本 | 0.0%小样本 | 0.0%小样本 | 33.3%小样本 | 待成熟小样本 | 8.3%小样本 |
| 04:00深夜 | 0.0%小样本 | 待成熟小样本 | 33.3%小样本 | 25.0%小样本 | 0.0%小样本 | 待成熟小样本 | 17.6%小样本 |
| 05:00深夜 | 50.0%小样本 | 0.0%小样本 | 0.0%小样本 | 6.7%小样本 | 33.3%小样本 | 待成熟小样本 | 13.0% |
| 06:00上午 | 33.3%小样本 | 40.0%小样本 | 14.3%小样本 | 37.5%小样本 | 20.0%小样本 | 待成熟小样本 | 28.6% |
| 07:00上午 | 39.1% | 0.0%小样本 | 50.0%小样本 | 19.4% | 0.0%小样本 | 待成熟小样本 | 28.4% |
| 08:00上午 | 18.2% | 12.5%小样本 | 16.7%小样本 | 14.3% | 29.4%小样本 | 待成熟 | 17.3% |
| 09:00上午 | 18.4% | 15.9% | 33.3%小样本 | 24.4% | 16.7% | 待成熟 | 19.4% |
| 10:00上午 | 23.4% | 18.8% | 10.0% | 15.0% | 19.6% | 待成熟 | 18.4% |
| 11:00上午 | 32.3% | 18.0% | 29.2% | 20.3% | 22.4% | 待成熟 | 23.8% |
| 12:00下午 | 32.5% | 12.5% | 19.0% | 25.6% | 22.4% | 待成熟小样本 | 21.1% |
| 13:00下午 | 19.4% | 19.3% | 21.4% | 23.8% | 15.4%小样本 | 待成熟 | 20.6% |
| 14:00下午 | 21.7% | 25.9% | 23.9% | 18.4% | 19.2% | 待成熟 | 22.5% |
| 15:00下午 | 14.1% | 9.6% | 33.3% | 18.5% | 14.3%小样本 | 待成熟小样本 | 17.1% |
| 16:00下午 | 28.1% | 28.8% | 24.2% | 11.5% | 28.6% | 待成熟 | 25.1% |
| 17:00下午 | 41.7%小样本 | 23.1% | 25.0% | 40.0%小样本 | 21.7% | 待成熟小样本 | 25.8% |
| 18:00晚间重点 | 11.1%小样本 | 27.0% | 14.6% | 38.5%小样本 | 20.0% | 待成熟 | 21.2% |
| 19:00晚间重点 | 50.0%小样本 | 35.8% | 29.2% | 36.4% | 21.4%小样本 | 待成熟小样本 | 33.8% |
| 20:00晚间重点 | 53.8%小样本 | 33.3% | 31.3% | 20.7% | 36.4% | 待成熟 | 32.4% |
| 21:00晚间重点 | 40.0%小样本 | 27.7% | 23.6% | 37.5%小样本 | 22.6% | 待成熟小样本 | 26.5% |
| 22:00晚间重点 | 41.7%小样本 | 21.9% | 36.4% | 20.0%小样本 | 28.1% | 待成熟小样本 | 31.3% |
| 23:00晚间重点 | 50.0%小样本 | 55.0% | 32.0% | 28.6%小样本 | 29.2% | 待成熟小样本 | 37.5% |
| 全天汇总 | 25.0%599人 · D1 150人 | 24.9%934人 · D1 233人 | 24.5%1,087人 · D1 266人 | 21.3%540人 · D1 115人 | 22.5%534人 · D1 120人 | 待成熟544人 · 先看时段 | 23.9%3,694人 · D1 884人 |
RELATIONSHIP & ACTION
首充时间与次日充值留存
留存关系仅使用8/9–8/13成熟cohort结论是晚间总体更高,但不是简单的“越晚越高”。8/14只观察首充时间结构,不进入留存关系。
晚间贡献了1,145名首充,占成熟样本的31.00%;其中19时 33.84%、20时 32.39%、22时 31.29%、23时 37.50%。
- 首充人数
- 155人
- 用户占比
- 4.20%
- D1人数
- 29人
样本较少,小时波动大
- 首充人数
- 852人
- 用户占比
- 23.06%
- D1人数
- 179人
早间量开始抬升,D1仍偏低
- 首充人数
- 1,542人
- 用户占比
- 41.74%
- D1人数
- 334人
首充主力时段,但留存低于整体
- 首充人数
- 1,145人
- 用户占比
- 31.00%
- D1人数
- 342人
晚间质量最高,19时后更明显
- 量最大的时段不是留存最高。12–17时占41.74%的首充,但D1只有21.66%;13时单小时340人,D1为20.59%。
- 19时后形成高留存带。19–23时合计947人、D1 31.68%;19、20、22、23时均高于成熟整体23.93%。
- 8月12日主要是结构变化。高留存18–23时用户占比从10–11日42.26%降至15.56%,但该时段自身D1由29.51%变为29.76%,没有恶化。
- P1优先保护并验证19–23时流量
在同渠道、同素材内做投放时段实验,避免把渠道质量差异误当作时间效果。
- P1重点优化12–17时的后续承接
该时段贡献41.74%首充却只有21.66%D1,应分渠道排查首充质量、D1召回和支付承接。
- P2日报同时看原始D1与时段标准化D1
将每天首充时段结构固定后再比较,减少因流量换时段造成的“算法好坏”误判。
- P2连续观察3–5个成熟cohort
小时结论优先使用合并样本≥50;对小样本高留存不要直接加预算。
这是观察性关系,不代表把同一批用户机械移动到晚间就一定提升D1。时间段同时混合了渠道、素材、活动、用户类型和算法版本。若把首充从12–17时转到19–23时,按当前分段率静态估算,每转移10个百分点的用户占比,整体D1约提高1.00个百分点;该数值只能作为实验预期,不能当作已证实因果收益。
D1 RETURN BEHAVIOR
第二天回来后,用户做了什么
成熟范围 8/9–8/138/14的回访与行为仍待8/15完整数据;下表的彩金是余额到账,不等同于全部由用户主动点击领取。
2,295/3,694人
2,148/2,295人
2,152/2,295人
884/2,295人
| 行为指标分母随指标变化 | 8/9599名首充 | 8/10934名首充 | 8/111,087名首充 | 8/12540名首充 | 8/13534名首充 | 8/14D1待成熟 | 成熟5日8/9–8/13 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| D1回访率登录 / 游戏 / 成功充值任一 | 65.61%393/599 | 61.24%572/934 | 63.02%685/1,087 | 58.89%318/540 | 61.24%327/534 | 待成熟待8/15完整 | 62.13%2,295/3,694 |
| 充值前彩金覆盖占回访用户 | 95.42%375/393 | 93.18%533/572 | 91.97%630/685 | 95.60%304/318 | 93.58%306/327 | 待成熟待成熟 | 93.59%2,148/2,295 |
| 回访后游戏率占回访用户 | 93.38%367/393 | 93.88%537/572 | 93.14%638/685 | 95.91%305/318 | 93.27%305/327 | 待成熟待成熟 | 93.77%2,152/2,295 |
| 彩金后继续游戏占充值前有彩金用户 | 96.80%363/375 | 97.94%522/533 | 96.35%607/630 | 98.36%299/304 | 96.73%296/306 | 待成熟待成熟 | 97.16%2,087/2,148 |
| 回访后成功再充占回访用户 | 38.17%150/393 | 40.73%233/572 | 38.83%266/685 | 36.16%115/318 | 36.70%120/327 | 待成熟待成熟 | 38.52%884/2,295 |
| 彩金→游戏未再充占回访用户 | 53.94%212/393 | 51.05%292/572 | 50.95%349/685 | 57.86%184/318 | 53.52%175/327 | 待成熟待成熟 | 52.81%1,212/2,295 |
| 未再充游戏用户亏损占未再充且游戏用户 | 91.71%199/217 | 91.12%277/304 | 93.82%349/372 | 92.67%177/191 | 90.27%167/185 | 待成熟待成熟 | 92.12%1,169/1,269 |
| 未再充游戏RTP整日游戏,投注额加权 | 95.55%217人 · 净输R$505 | 99.43%304人 · 净输R$141 | 96.30%372人 · 净输R$831 | 91.60%191人 · 净输R$490 | 94.78%185人 · 净输R$334 | 待成熟待成熟 | 96.75%1,269人 · 净输R$2,300 |
相较8/10–11回访率,回来的人更少。
回来以后,成功再充转化也更低。
1,212/1,411名回来未充用户。
RTP 96.75%,但输赢关系不能直接视作因果。
D1 ACCOUNT BALANCE
第二天回访用户的账户余额分布
进入余额是首次D1游戏或成功再充前;离场余额是最后一次D1游戏或成功再充后。仅登录的142人没有主动资金事件,不进入余额分布。
2,153/2,295名回访用户
覆盖 2,142人 · 99.49%
覆盖 2,153人 · 100.00%
1,880/2,153人
占回访 6.19% · 无主动资金事件
进入中位 R$2.68 → 离场 R$0.21
90.07% 离场≤R$0.50进入中位 R$2.10 → 离场 R$0.24
83.47% 离场≤R$0.50样本仅1人,不单独解读
| 余额档位 | 进入人数 / 占比 | 该进入档已再充 | 离场人数 / 占比 | 该离场档已再充 |
|---|---|---|---|---|
| R$0 | 1人0.05% | 100.00%1/1 | 39人1.81% | 43.59%17/39 |
| R$0–0.50 | 86人4.01% | 70.93%61/86 | 1,841人85.51% | 39.11%720/1841 |
| R$0.50–3 | 1,216人56.77% | 44.08%536/1216 | 112人5.20% | 45.54%51/112 |
| R$3–10 | 654人30.53% | 32.42%212/654 | 23人1.07% | 56.52%13/23 |
| R$10–30 | 119人5.56% | 31.93%38/119 | 53人2.46% | 47.17%25/53 |
| R$30+ | 66人3.08% | 39.39%26/66 | 85人3.95% | 68.24%58/85 |
离场≤R$0.50 85.29%
离场≤R$0.50 87.71%
离场≤R$0.50 87.77%
离场≤R$0.50 88.56%
离场≤R$0.50 86.89%
未再充用户不是“回来但没钱开始”:只游戏未再充组进入余额中位仍有R$2.68,但最后降到R$0.21,且90.07%落到≤R$0.50。再充组游戏结束后也有83.47%处于低余额,说明二充更多是在游戏过程中发生,不能把离场余额直接解释为充值意愿。优先优化低余额节点的透明承接和支付成功链路,同时用随机实验检验算法节奏。
三方游戏优先采用回主钱包余额;未回主钱包时按会话转入额加逐局净输赢重建。进入余额未覆盖11人;离场全覆盖。余额档的“已再充”是同一D1内的描述性状态,尤其离场档发生在充值/游戏之后,不是预测因果。
WHY NO RECHARGE
8月12日:断点不在“领了不玩”,而在游戏后的二充承接
304/318名回访用户在首次充值前有彩金到账。
299/304名有彩金用户随后玩了游戏。
148/184人在首局后5分钟内到≤R$0.50;160人最终低余额离场。
末局后仍再次登录,但仅3人发起充值且都未完成。
所以不建议用“多发大奖”直接追D1。更强的体验信号是小余额在前5分钟过快耗尽;但充值既受资金需求也受支付链路影响,以上仍是观察关系。
- 以“前5分钟到≤R$0.50比例”作为优化目标,A/B测试更平滑的早段波动、阶段性进度反馈和透明任务回报。
- 保持同一公开数学模型与RTP边界,不按用户亏损或充值概率动态改结果;不要用简单提高大奖频率代替体验设计。
- 同时看D1再充、5分钟存活、投诉、提现、净输和D3,防止只提升充值却恶化用户保护指标。
- 彩金覆盖已达93.60%,优先测试分段任务:小额启动金 → 达成清晰目标 → 可见的下一阶段奖励,不再单纯扩大覆盖。
- 余额接近R$0.50或一段游戏结束后,再展示透明的低门槛二充包;同时保留非充值任务路径和明确条款。
- 召回按用户D0活跃时段和渠道分层;同渠道、同素材内比较,避免把晚间高质量流量误当活动效果。
- 新增低余额提示曝光、充值页打开、订单创建、渠道返回和失败原因日志;目前无法区分“没意愿”和“支付没完成”。
- 优先排查184人中的5笔未完成订单,并对末局后又登录的52人测试轻量回访承接。
- 低额二充包先小流量验证支付成功率与增量D1,不把订单发起当成功。
- 对照组:现有算法+现有活动
- 体验组:早段节奏优化
- 承接组:分段奖励+低余额充值桥
- 组合组:体验+承接
主指标 exact D1充值留存;过程指标 回访、5分钟低余额、充值页曝光→成功;护栏 用户净输、投诉、提现、D3。
D1登录、有效游戏或成功充值任一;自动送彩金本身不单独计回访。未再充用户的输赢统计到D1日终,而再充用户可能在充值后继续游戏,因此页面不把两组整日RTP或离场余额差异解释为算法因果;8/12的大奖与中途赢钱关系也仅用于排除“缺大奖是主因”的简单说法。