游戏数据分析实战 | 学习笔记

第1章：“数羊”与数据化运营

• 通过游戏测试数据，评估产品质量，帮助产品定位。预估最优市场投放金额，为市场投放决策提供依据，合理分配资源，减少资源浪费
• 对高价值用户进行画像，分析其行为和偏好，制定有针对性的营销策略；建立高价值用户的流失预警模型，挽留预流失用户，帮助提升游戏用户活跃度和收入；稽核用户质量，提高发现异常用户，避免造成损失
• 分析用户流失原因，流失用户行为特征，提出版本修正建议，让用户更好地体验游戏，配合运营活动减少用户流失并提升收入
• 通过文本挖掘，分析用户反馈和舆情数据，解决产品问题和分析竞品数据
• 监控各位置的转化效率，价值，进行资源位合理安排和定价。监控广告投放效果，有助于市场人员及时发现问题，优化素材内容和形式，使其投放效果最大化
• 帮助开发人员发现问题，通过崩溃数据，用户不正常行为等因素定位bug及其原因；帮助测试人员发现，通过数据定位问题发生的具体场景，进行有目的的测试
• 为企业管理层提供企业整体运营情况数据，设立预警指标并监控其是否有异动，快速定位指标异动原因；获取并分析同行企业产品的主要指标数据及其与本企业产品的对比；获取行业市场规模，畅销游戏类型，IP和题材等数据。通过多层次，多角度的数据分析报告启发决策人员发现战略商机，了解同行发展动态，从宏观上把握市场发展趋势，及时发现市场热点

第2章：游戏关键数据指标

转化率：在手游数据分析中，我们关注玩家点击广告到进入游戏后付费的每一步转化，而相对于端游，激活率也是手游特有的的一项数据内容

激活率：用户安装好客户端以后联网打开客户端的比例（激活率=激活量/安装量）

转化率漏斗：游戏运营主要目标有拉新，促活，留存，付费转化4点，拉新就是通过渠道合作和广告营销等方式，获得新用户；留存是将获得的用户能够尽量持久地留在产品上；促活即“促进用户活跃”，让用户原意更频繁，更开心的游戏；付费转化则包含促进用户充值和促进用户消费

留存率：新增用户在一段时间内再次登录游戏的比例。留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户，稳定用户，忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。数据分析师可以通过分析不同业务属性的用户的留存差异来找到产品的增长点

• 次日留存率：新用户在首次登录后的次日再次登录游戏的比例
• 7日留存率：新用户在首次登录后的第7天再次登录游戏的比例
• 30日留存率：新用户在首次登录后的第30天再次登录游戏的比例
• 周留存率：新用户在第1周登录后的第2周再次登录游戏的比例
• 月留存率：新用户在第1月登录后的次月再次登录游戏的比例
• 加权留存率：某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量除以之前那个时间段（时间段a）的新增用户总量

用户付费指标：付费率，ARPPU和ARPU，这三个指标理论上越高越好，但实际上很难兼得，一般来说，高付费率的游戏，ARPPU比较低，低付费率的游戏，ARRPU比较高，综合来看，ARPU从某种程度上能衡量游戏的盈利能力

• 付费率：付费转化率，指每日付费用户站活跃用户的比例，当付费用户的生命周期总价值有一定保证后，提升付费用户比例，就将成为提升公司营收的有效途径，付费率=付费人数/活跃人数
• ARPPU：平均每付费用户收入，反映的是每个付费用户的平均付费额度，ARPPU=付费金额/付费人数
• ARPU：每用户平均收入，注重的是一个时间段内运营商从每个用户处所得到的收入

导入用户成本

• CPC=广告投入总额/所投的广告带来的点击用户数
• CPA=广告投入总额/所投的广告带来的激活用户数
• CPR=广告投入总额/所投的广告带来的的注册用户数
• CPL=广告投入总额/所投的广告带来的新登录用户数
• CPC，CPA，CPR和CPL均和用户成本有关，是衡量广告投放效果的重要指标。根据用户转化漏斗情况，CPC

LTV：某个用户在生命周期内为该游戏应用创造的收入总计，可以看成是一个长期累计的ARPU值。用户的生命周期是指一个用户从第一次启动游戏应用，到最后一次启动游戏应用之间的周期

• 每个用户平均的LTV=每月ARPU*用户按月计的平均生命周期
• LTV是指用户在游戏中产出的价值，而CPA是指获取一个有效用户的成本，当CPA>LTV时，可以理解成获取用户成本大于用户产出，可通过该数据判读市场投放效果，以及是否有必要追加投放或停止投放尽早止损

ROI：投资回报率，是指投资后所得的收益与成本之间的百分比率

• ROI主要衡量产品的付出与收获是否成正比，评判标准是：若ROI>0，则盈利；若ROI=0，则盈亏平衡；若ROI<0，则亏损
• 游戏ROI主要价值：衡量产品推广的盈利/亏损状态；筛选推广渠道，分析每个渠道的流量变现能力；实时分析，衡量渠道付费流量获取的边际效应，调整投入力度；结合其他数据（新增，流失，留存，付费等）调整游戏，进行流量转化与梳理；综合分析LTV值，对新生产品进行LTV预测，结合CPX衡量推广预算；或综合同类游戏LTV值，进行估值采样，结合CPX衡量推广预算；评估后续推广活动的成功与否；评估直接ROI及间接ROI的推广优劣；推广数据导向，衡量渠道投入性价比

手游和端游的区别

• 用户群体：手游的群体大于端游，潜在用户更多；端游相对来说比较重度，所花费的时间比较长，最多的用户群年龄段集中在18~25岁之间，端游用户相对手游用户更加核心，会在某一款合意的产品上花费大量的时间，而且会对其内容进行深入地钻研；手机用户玩游戏的目的主要以消磨碎片时间为主，上线时间不保证，忠诚度相对较低，需求变化快，多数用户对游戏的深度内容不甚关注，也不会长时间地专注于某一款产品，其性质更偏向于轻度
• 用户来源：端游玩家大多是主动去门户网站或者去游戏官网先关注游戏，相比手游用户更知道自己想要什么样的游戏；手机玩家大多数是被推送游戏，但也会按照榜单排行榜找游戏下载
• 设计思路：端游画面更精致，操作要求更高，设计的成长周期更长，需要用户耗费大量时间；手游则会相应地在各方面做一些减法来适应手游的硬件和软件环境，包括体现碎片化（时间）的特性
• 推广方式：端游的推广常常采用买高流量社交，视频网站的广告位，户外广告，游戏媒体的推荐位，传统媒体投放，交叉推广等方式；手游发展初期最常用最直接的方式就是刷榜推广，除了端游的推广方式外，渠道买量，KOL（关键意见领袖）成为手游的主要推广方式
• 运营模式：端游的研发周期较长，研发成本较高，采取长线运营模式，而手游的开发周期相对较短，研发成本相对较低，多数手游采取短（周期短）平（被大众玩家接受）快（收益快），小步快跑，快速迭代的运营模式
• 数据分析：手游的数据比端游增加了渠道数据模块，同一款游戏，有的渠道数据好，有的渠道数据差，到底是用户质量差，还是渠道的投放用户不精准，都需要去分析才能找出可能的原因

第3章：游戏发行预热期

预热期一般会以时间节点为轴线，制定完整的市场预热宣传方案。市场预热方案一般包括：

• 确定该产品的传播定位
• 确定分阶段，分轴线的宣传主题
• 预备新闻/软文线（时间轴线，新闻点，主要标题，新闻/软文数量分布）
• 策划线上活动简案（含时间，活动目的，对象，执行平台，策略）
• 确立视觉宣传主要策略（外放游戏专题的主平面，视觉风格，主要平面符号等）
• 列出非投入型媒体清单（如社区，论坛）

预热期对预订用户进行分析，预估预订用户转化率和竞品分析能帮助找到核心用户，预估核心用户数量，了解竞品游戏市场传播的方法，从而协助管理人员进行战略定位，帮助营销人员制定更好，更完善的预热宣传方案，做有针对性的投放

第4章：游戏封测期

游戏的测试节点，一般分为CB和OB两个阶段

• CB指游戏对外封闭测试期，是在小范围内的限量测试，有发放激活码和不发放激活码两种测试方式，大部分封测都会在测试结束后封挡，其主要目的是为了发现问题和解决问题
• OB指游戏公开测试，是大规模不限量不删档测试，其主要目的是为了导入更多的用户，获取更多利润

封测目的

• 检验游戏版本质量，稳定性，游戏性，易用性，功能性，交互性和商业化系统，通过封测把这些问题暴露出来，便于研发和运营人员有针对性地解决这些问题
• 测试出游戏的关键数据指标，例如留存率，付费率，ARPPU和ARPU，并和本公司内部及行业同类产品进行比较，确定产品的评级，明确产品在公司和行业里所处的位置，结合企业策略制定相应的发行计划
• 借助测试达到一定的预热宣传目的，培育和发掘需求，吸引更多的用户关注产品，为公测做好宣传造势
• 根据用户的游戏行为数据和问卷反馈数据，帮助策划人员明确设计方向

封测次数

• 不少游戏都会封测三次甚至更多次
• 第一次侧重测试技术问题和留存率问题，第二次主要测试付费情况
• 如果每次测试都达到了测试目的，并且数据良好，则无须作大调整，也就不需要进行多次测试了

本阶段数据分析师的工作内容

• 用户调查分析：通过问卷调查，分析封测的用户人群属性，这些用户对游戏画面，职业，新手引导，技能，副本，社交功能等内容的体验和评价如何，有什么建议，便于对游戏进行修订和优化
• 渠道质量分析：通过接入渠道的导入量，留存率和付费数据，进行综合排名，全面了解渠道表现。帮助筛选渠道，获取更多的有效用户，让产品收益最大化
• 漏斗分析：分析用户从点击广告素材到进入游戏过程中各环节的转化数据，帮助定位问题，进行有针对性的产品改进
• 留存率评级：根据封测留存率对产品进行评级，评估产品质量，帮助产品定位
• 数据预测：包含公测市场费，活跃用户，收入，利润率和收回成本时间的数据预估。为市场投放决策提供依据，合理分配资源，减少资源浪费
• 流失分析：根据用户游戏行为数据，找到用户流失卡点，帮助设计人员产生落地的解决方案，实现游戏优化

第5章：公测期市场分析

公测期的市场投放，一般会以预热期的用户分析为基础，选择好的投放策略做精准投放，使得效果最大化

公测次数

• 一般情况下公测节点只有一次，但部分游戏为了宣传造势，会有两次公测节点。第一次不限量不删档称之为开放性测试，第二次才是公测。两个测试节点一般间隔1个月左右

数据分析师的内容

• 竞品调研：全方位了解产品动态，评价竞品压力。其主要的价值是上线时机的选择，避重就轻，和竞品打差异化
• 游戏服务器数量确定：在游戏开测，版本重大更新前，提前预测最高在线人数，根据单服最佳承载人数，判断要开或加开多少服务器数量，避免出现服务器拥堵，玩家排队的现象
• 广告投放效果分析：每天监控广告投放数据，一旦发现数据异常，及时预警，优化，调整广告投放形式或素材，甚至及时停止广告，以此提高整体投放效果，降低投放风险
• 用户手机机型分布：了解各游戏的手机设备平台构成比例；获得手游用户当季的主流机型的硬件配置，作为研发项目兼容性测试的必过机型，替代原先的兼容性方法，从而提高产品质量

第6章：公测期用户分析

预订用户转化：主要分析预定用户中有多少人登陆了游戏，这些用户的来源以及质量如何，预定用户是公测用户的重要组成部分

活跃用户细分：更好地了解用户并满足用户需求，是游戏运营活动做到有的放矢，以提高游戏的盈利能力，推动收入的增长

流失原因分析：通过数据帮助研发人员还原用户在流失前游戏体验的场景和心理过程。最后，结合客观事实和业务理解指定落地的解决方案，尽可能地减少用户流失