【转载】Zynga的数据分析

(1)流失率：
     比如新手文档分好几步，可以计算每一步的流失率，根据不同的情况进行分析，然后把每一步进行优化。

(2)根据数据分析的结果部署新的任务，数据分析细化到每一张图片的位置和颜色等。

(3)用户停留时间分析：
    第一步哪个效果最好、最初五分钟什么效果最好、最初一小时什么效果最好。

(4)对用户行为做精准跟踪：
    所有的行为都会有数据分析，然后再以此分析哪些功能是用户喜欢的，哪些是不喜欢的，并在下一次的升级改进中改进。比如游戏中的某一个建筑过高，档住了后面的道路，那么会在第一时间内调整建筑的高度，而这个调整的高度也并非凭经验去调整，一般而言，我们会给出五个不同的高度，让用户去体验，然后将用户体验的数据进行分析，最后找到一个最能让用户喜欢的建筑高度。

(5)AB测试发挥到了极致:
    将不同版本推送给不同的用户,做到每一个更新内容设计几个不同的版本，从后台同时推送给不同的用户群，在一个小时之内把数据统计结果发回来，分别得到3种设计情况下用户的使用频率和比例，造成的付费或者病毒推广效果的变化等等，并根据测试结果和事先设定的判断标准自动选择其中比较好的一种方案全服更新上去.一次性可以测试很多不同的功能，而且每次只开放给1%或3%的客户，即便是错了也不会造成很大的影响，这也降低了整个产品失败的几率。

(6)设定一些衡量KPI：
   用户的欢乐值、乐趣值都可以衡量，如果某个功能99%的用户都不喜欢，那么对不起，这个功能必须放弃。何获取用户、如何留住用户和如何引导用户付费等指标。