· 4.登陆2-6个月;

· 5.登陆6个月-1年;

· 6.从注册起登陆大于1年。

通过选择自定义部分，我们可以构建一个分析受众随时间变化而变化的报告。

这份报告显示：

· 如果新玩家占主导地位——那么说明我们的留存有问题。项目不能长期留住用户。这意味着我们需要考虑增加留存或者为新玩家制订新的付费方式。

· 如果老玩家占主导地位——这依然有问题。是新注册用户有什么问题么?是不是该考虑买量了?请记住，用户越多带来的宣传效果越好。仅靠老玩家是不会走太远的——迟早还是会垮掉。

下一步需要考量的除了受众的结构，还有机制的结构，以及这个结构又是如何随着时间而变化的。通常在这里会出现一些有趣的事情。

付费用户的结构

让我们先只对付费用户执行相同的操作，以如下的“用户&总体结构”报告为例。

这个例子展示了付费用户规模的稳定性以及潜在存在的风险，以及一部分由其他因素带来的削减。我们可以看到新用户的百分比(自注册起登陆小于30日)正在增加，老玩家(自注册起登陆介于6-12个月之间)减少了。如果不考虑付费用户的结构，我们不会注意到这些。

对一个应用