洞察丨挖掘游戏行为数据价值的 6 个新思路

洞察丨挖掘游戏行为数据价值的 6 个新思路_第1张图片

现阶段,游戏赛道越来越难,主要表现在玩家对游戏质量的要求提高、游戏立项选择空间变小、游戏买量越来越贵且回本周期越来越长……与此同时,游戏出海势头依然强劲,难以突破重围。

可以说,几乎所有的游戏都在尽可能地朝着长线运营的方向发展,通过数据产生的价值不断调整产品和运营方向就变得越来越重要。

作为一家数据分析与营销科技服务提供商,神策数据为游戏公司提供全生命周期分析与智能运营平台,通过玩家留存提前洞察、玩家精细化运营触达、长期陪伴式服务三大核心优势助力游戏研运升级。

神策数据孙宇宏总结了数据驱动过程中游戏关注的核心指标,包括 DAU/DNU/付费、各时间周期的留存、一阶登陆比/二阶登陆比、ARPU 值、ROI。同时,他提到,游戏行业的多主体切换、多时区分析是目前的普遍应用场景。

洞察丨挖掘游戏行为数据价值的 6 个新思路_第2张图片

本文根据孙宇宏的分享整理。

一、游戏行为数据应用的新思路

1、基于玩家不同生命周期的用户行为分析

游戏上线阶段,运营人员关心的不是广告层面的数据,他们核心关注留存、付费率、ROI、各节点的用户分布等,重点关注游戏的“硬伤”,比如新手引导的步骤是否合理、产品 bug、玩家设备适配等问题。

平稳运营阶段,不同的游戏会关注不同的资源情况,我们通常称之为“游戏生态”,是指资源和系统用户的分布情况。

活动运营阶段,因为活动本身和游戏功能、游戏玩法没有直接关系,更多的是对游戏内资源产生影响,所以游戏策划人员在运营阶段会采用“新玩法”和“活动”两种方式。“新玩法”是指产生的新内容,“活动”则是指针对现有的游戏资源进行重新分配和投放。这个阶段,运营人员会将资源和系统作为用户的某个属性进行深度分析。

游戏是一个连续的数值变化的系统,游戏发版、活动运营、玩家状态变更等都会对游戏生态产生比较大的影响。针对该问题,游戏公司的常规做法是盯大盘,只要大盘数据没有大的波动就忽略细节,这会导致游戏内“通货膨胀”、新系统产生对老系统带来冲击等。同时,不停迭代的功能也可能会使得短期内的玩家付费上涨,长期付费无法保障。

整体来看,在数据全面应用的过程中,游戏公司需要对关键指标做及时把控,第一时间发现数据异常并调整。

2、资源管理,全局视角的多方位洞察

目前,神策数据可以从全局视角为游戏公司提供表数据、标签、分群、概览等多项数据资产维度的统计和盘点,直观展示业务资源构成情况以及业务资源的使用情况,为客户降本增效、系统优化提供数据洞察和行动指引。

具体来看,支持按全部项目或单个项目查看事件表、用户表、标签、分群、概览和书签的数量统计;支持按全部项目或单个项目查看事件表、用户表被引用情况等。

3、异常监控分析,提升数据分析效率

当大盘数据发生异常,运营人员需要针对玩家、路径等进行细分下钻。神策数据的异常监控分析能力能够帮助游戏公司对关键指标进行监控,并在发生异常时及时告警,帮助运营人员及时发现问题、减少不必要的损失。

比如,针对连续重复领取活动礼包的玩家,通过调取玩家日志洞察其游戏行为,及时剔除黑产玩家,进行违规行为警告或封号等处理。

4、搭建游戏指标体系,加速多数据源接入与管理

神策数据的游戏行业解决方案能够帮助游戏公司完成多数据源的接入与管理,打通广告数据和行为数据。

举个例子,策划人员和广告投放人员所关注的 DAU 是不一样的,策划人员需要了解玩家的关键行为指标,而广告投放人员则希望尽快看到广告投放后的引流登录情况。

神策数据可以通过搭建指标体系,帮助游戏公司传递和沉淀知识资产。究竟用什么样的指标体系和数据模型来定义游戏是数据资产未来的方向。

5、平衡性追踪,赋能游戏运营方案落地

对于一个游戏来说,数值方面最难以把控的就是平衡性,每次的版本迭代都需要精细地追踪当前对游戏做的动作是否符合预期。那么如何做平衡性追踪呢?

神策数据提供虚拟属性、虚拟事件、用户标签及分群的能力,帮助游戏公司快速搭建自己的标签画像,辅助运营方案落地。

6、全链路数据打通,精细化广告分析

神策数据对接了市面上常见的广告渠道,帮助游戏公司把基本的回传事件复用到广告投放场景中。

针对游戏出海,神策数据主要对接的是有资质归因能力的 AD 和 AF,通过把渠道的归因数据添加为玩家标签来进行相应分析。

二、行为数据的“再营销”

游戏公司需要在不同阶段持续地面向不同玩家进行灵活地运营,比如针对潜在用户,鼓励玩家打开游戏;针对沉默用户,进行及时召回。

洞察丨挖掘游戏行为数据价值的 6 个新思路_第3张图片

除此之外,游戏公司也可以通过 RFM 模型针对不同分层用户制定个性化运营策略,如下图所示。

洞察丨挖掘游戏行为数据价值的 6 个新思路_第4张图片

现阶段,神策数据为游戏企业提供的更具营销能力的用户运营解决方案,不只是游戏数据分析,还有玩家画像洞察、买量推广优化、玩家运营触达等,具体如下:

  • 游戏全生命周期分析:产品研发测试调优、优化买量投放策略、精细化运营洞察

  • 玩家趋势智能预测:玩家流失提前干预、评估玩家付费意愿、玩家 LTV 预测

  • 玩家精细化运营触达:玩家画像规划活动设计、玩家分层差异化运营、自动化触达提升人效

✎✎✎

更多内容

游戏洞察:后流量时代的私域挑战

如何解决游戏收入下滑

游戏企业如何做产品 A/B 测试?

你可能感兴趣的:(游戏,大数据,人工智能)