游戏运营的数据分析

数据分析是运营必备技能之一，无论你是开发商，渠道商，甚至是发行商，都可以用到。本文简要介绍了各种指标，并给出了分析思路。使用的统计工具为常用友好联盟，文中数据均为虚拟数据。先来看应用概述:累积用户，大家都知道，是游戏上线以来对所有用户进行统计的。它重点关注以下数据:付费率(一个重要指标):付费玩家占总玩家的比例。如果再细分，付费率可以分为注册用户付费率、平均在线付费率和活跃用户付费率。图中是5.93%，也就是说100活跃玩家中有近6个是付费的。大家都玩过一些页游和手游，可以看到各种金光闪闪的“寿充礼物”。做过研发的同学大概都深有体会，很多都会单独做一个图标提醒玩家，只要第一拳1元，就可以获得价值188元的奖励！为了什么，就是提高这个指标:付费率。可以用户少，可以人均付费少，但付费率高，还能获得渠道的青睐，获得更多的推荐展示机会(业内俗称“吸费”)。ARPU(重要指标):每用户平均收入。可以理解为收入除以用户数。图中的例子是26，相当于每个玩家交26块钱。ARPPU(重要指标):每个付费用户的平均收入。可以理解为收入除以付费用户数。理论上这三个指标越高越好。我们用这些数据来优化游戏的付费。比如一个游戏的人均付费率很低，但是ARPPU很高，说明大R的付费能力很强。鉴于此，我们对支付功能做一些调整和优化，甚至专门做大R的客服，让大R玩得更开心。再比如一个游戏的人均付费率很高，但是ARPPU很低，也就是说大部分玩家都喜欢花一点钱，所以我们会为这些玩家增加更多的小礼包。这里涉及到“用户画像”的概念，后面我们会用其他数据来解释。新用户分析说到新增用户，离不开投放和转化率这些概念。我们知道，一个APP或游戏上架，用户就会点击下载。那么这个用户是哪里来的呢？简单分为两个方面。自然用户:俗称自然量，无推广无广告，用户自发下载。好的运营会在不花钱的情况下吸引用户，提高展示机会，比如关键词优化、蹭热度(根据当前热点事件写软文)、游戏包优化(googleplay限制包大小)、展示图标优化等。推广用户:投放广告或促销活动，用户会看到并接收信息，吸引用户。这里的新用户数据可以和发布一起分析。比如策划了一个推广活动，花了20万，吸引了65438+万用户。这个活动的新用户成本是2元；第二次举办活动，花了20万，来的用户只有5万。在不考虑用户成本增加的情况下，就要开始分析问题了:1。把这个活动放到目标群体里有问题吗？准确吗？2.这个活动的策划方案起到作用了吗？有爆点吗？3.这个活动执行得好吗？有没有遗漏？4.吸取了哪些教训，避免了哪些教训？同理，如果活动成功，也有一些想法，做得好的可以作为经验和再投入。留存率次日留存率(重要指标):(注册第二天登录的当日新增用户数)/首日新增用户总数7天留存率(重要指标):(首日新增用户中，注册第七天登录的用户数)/首日新增用户总数，对于渠道和R&D公司都是非常重要的数据。一般项目上线都有一个测试期，俗称”。所以现在大部分游戏都是连续七天登录大礼包，第七天送紫卡和紫装备。大量话语方(渠道)高度重视。为了让数据好看，大家都想尽办法留住球员。根据留存分析问题:1。留存率很低，大部分玩家第二天就不再在线了。可能原因:新手阶段不友好；开场不吸引人；游戏很难上手；功能指导太繁琐；程序bug太多，闪退，卡住，无法登录等。2.留存率不低，但是第三天第四天就流失了。可能原因:游戏内容重复单调；游戏太失意；新手没有相应的保护等等。版本数据:游戏每个版本还有多少人在玩？这个数据其实对游戏来说相对不重要。可以了解热更新，整包更新，版本兼容性。对于APP来说，在更新大版本的时候，总有一些用户怀念老版本的界面风格，可以反过来作为参考。渠道用户数据我们知道iOS系统的渠道很少，主要是AppStore和一些早期的越狱渠道如91、PP助手、同步推送、Itools、快用苹果助手。前几年很多游戏都是按越狱的顺序玩的，作为测试，然后是AppStore，最后是Android。因为苹果机型比较少，改编简单，但是AppStore审核时间长，游戏也要不断修改优化，所以先去越狱频道测试，改完再去AppStore。用户虽然越狱了，但还是iOS用户，ARPU值会相对高于Android。另一方面，Android有点混乱。一方面是机型多，适配测试时间长。其次，依次访问各种SDK的渠道太多。我曾经参加过一个单机游戏，一次要玩30多个安卓频道包。根据对渠道用户数量的分析，我们可以推出一些活动，比如渠道专用激活码、礼包等等。哪些渠道拥有大量用户，投入更多时间推广这个渠道；哪些渠道用户少，可以维护的少？专心做一个重要渠道。终端设备数据万万没想到...我们装备的第一名竟然是李易峰杨幂的同款...根据用户模型，做相应的优化、适配和测试。下一个分析。大部分网络和运营商数据的用户，至少95%使用wifi，说明中国的4G还是比较贵的...哈哈。根据这些信息，游戏可以更新一些比较大的数据包。至于运营商，妥妥的移动第一是联通电信的一大步。用户区可以看到各省和全国的玩家人数。关于地域，其实有很多可以思考的，哪些地域有明显的用户特征，比如四川麻将等相对地域的玩法，在当地更容易被接受。例如，一些国家有一些禁忌要避免。其实这些都是用户的画像，我们可以通过大数据推断出我们的用户是谁。看到这里，我们心里应该已经勾勒出了用户的大致情况:能买得起3000元左右的新手机，有一定的消费能力。玩游戏的时候大多有WiFi(室内)，非旅行者，周末玩游戏居多...别急，我们来看看其他数据。付费用户趋势蓝是新付费用户:当天首次付费的用户。橘子君是老付费用户。如图所示，我们可以看到新付费用户的数量比较高，说明我们对新用户的吸引力比较大，所以需要做以下思考。1.老用户付费推广:如何留住老用户，让老用户付费；老用户比新用户更需要什么？提高老用户的付费冲动，比如后期推出更强大更高档的设备，作为老用户追求的目标；游戏版本是否需要更新，给老用户增加新内容？2.新用户付费优化:大部分充值玩家会多次充值。如何留住这些充值用户，哪些功能细节做得好，可以借鉴。使用时长根据数据显示，我们用户玩的游戏大多集中在3-10分钟的区间。使用时长之间有因果关系。在项目初期，我们会对项目进行定位，无论是轻度休闲游戏还是中度重度MMO。如果我们定位在轻休闲类，玩家每天玩几个游戏，玩几分钟，那么项目的生命周期，包括付费，都会围绕这个展开。上线后看数据，如我们所料，稳定。如果你看数据，球员每天投入2-3个小时，你就要思考问题出在哪里导致偏差，如何调整和补救。典型的例子，如COC和皇家冲突，每场比赛几分钟。升级建筑、造兵、回收英雄、收集圣水都需要时间。设计周期为:线上准备-一局战斗-线下-恢复士兵-线上准备-一局战斗。启动次数统计玩家每天启动的次数。当然，我们可以设计一些内容来提高用户的启动次数。比如每2小时开一个宝箱，玩家每隔几个小时就会上线看看。用户自定义事件我们可以通过定义一些事件来获取数据，这有助于我们更好地分析所谓的“精细化操作”。比如我们可以定义“玩家看礼包的次数”和“玩家买礼包的次数”。根据数据我们思考:为什么礼包没有吸引力是因为这两个时间差距大？玩家不喜欢这个礼包？玩家很喜欢但是太贵了？礼包中道具配置不合理？还可以根据一个关卡进入的次数和一个关卡死亡的次数来分析一个关卡的难度以及是否需要调整。其他操作相关内容: