K因素（K-factor ）

　　K因素用于衡量病毒式增长的效果。

　　如果K因素等于1，那意味着你能通过每一名现有玩家获取一名新玩家，你的游戏既未增长也没有衰减。如果K因素小于1，那么你必须加大营销力度，否则游戏玩家将有可能流失殆尽；而若K因素大于1，则意味着你的游戏增长迅速。绝大多数游戏的K因素都小于1，换言之，绝大多数游戏都不可能迅速增长。

　　从病毒传播的角度来说，K因素衡量单个被感染玩家所引发的“感染病例”。举个例子，如果某款游戏的K因素为0.5，就意味着每一个“被感染的玩家”将感染0.5个其他玩家——促使后者下载你的游戏。不过，这种衡量方法并不完全准确，因为很多因素可能引发病毒式传播，其过程充满未知和不可预见性。

　　平均每用户获取成本（CPA）和有效用户获取成本（ eCPA）

　　CPA即平均每用户获取成本。CPA很容易理解，假设你在Chartboost渠道花了5000美金，获得2500个新玩家，那么你的CPA就是5000/2500=2美元。

　　有很多因素可能影响移动游戏的总体用户获取成本，例如地域、平台、游戏类型、下载包大小等各种参数。一款游戏是免费抑或付费下载，以及用户的质量高低，都将影响用户获取成本。你也许不得不为游戏的每一次下载付出0.5-2.5美元，以获取优质用户，和/或大量用户。通常来说，这就是你获取用户的一个基本计划，而预期用户量大，出价就越高。

　　InMobi或AdMob等广告网络的服务费用可能更高，常介于单次安装5-10美元之间。通常只有大游戏公司才使用这些网络，它们对独立游戏开发者来说并不划算。很多开发者选择Chartboost，因为后者能够让游戏触及高质量玩家，且成本可以接受。

　　eCPA则是指有效用户获取成本，即获取每一名玩家，再加上该玩家所吸引而来的下载量的总成本。某种程度上，eCPA亦可被用于衡量你的网络所具备的病毒式传播潜力。eCPA总是小于CPA，因为它有附加效果，但其最大的缺点是，eCPA非常难以统计。举个例子，你如何判断一次连锁效应是否源起于你的某次购买行为呢？

　　但为了简便起见，开发者倾向于统计在特定时间段内的投资总额，及游戏的总下载量。假设在1个月内，开发者投入2000美元为某游戏购买了1000次下载，而该游戏当月总下载量为5000次，那么其CPA为2000/1000 = 2美元，而eCPA则是2000/5000 = 0.4美元。

　　使用及留存相关指标

　　留存率被用于统计在一段时间内，活跃玩家的留存比率。

　　举个例子，得益于某次营销行为，你的某款游戏成功获取了4000名玩家。至第5日，如果该游戏活跃玩家人数当天达到2000，那么其留存率即50%；如果次日（第6日）现有玩家减少了10%，降至1800人，那么第6天游戏留存率就是45%，以此类推。

　　一般来说，开发者会统计游戏上线首日、第7天和第30天的留存率——在这3次统计项中，40%、20%和10%的留存率数据就很不错。不过，游戏留存率也受到游戏类型的影响，策略游戏的30日留存率通常高于休闲游戏。