游戲運(yùn)營數(shù)據(jù)分析指標(biāo)

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數(shù)據(jù)分析工作可以從宏觀數(shù)據(jù)和微觀數(shù)據(jù)(細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù))說起,這種方式也是我比較喜歡的,正如小強(qiáng)所言,宏觀數(shù)據(jù)是對總體趨勢的預(yù)測,以及對異常數(shù)據(jù)的敏感性把握。而微觀數(shù)據(jù)分析的來源一方面就是從宏觀數(shù)據(jù)的異動(dòng)而產(chǎn)生的需求,二者是一種相互依托的關(guān)系。當(dāng)然如果不是專業(yè)做DA工作,也許按照這種方式是沒有什么問題的,因?yàn)楫吘构ぷ鲿r(shí)間和精力不允許有更多的研究工作。從我這個(gè)菜鳥DA來說,其實(shí)還有很多的工作要做,而采取的形式是另外一種形式,不過其內(nèi)涵與之前的是一致的。

如下圖,大概每個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析體系都是這個(gè)模式:

網(wǎng)游的常規(guī)數(shù)據(jù)的把握和檢測更多的是針對人氣(總登,峰值,APA,注冊,流失,在線時(shí)長),消費(fèi)(ARPU,充值,消耗,滲透率)。

專題數(shù)據(jù)挖掘目前在網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用比較小,即使有這方面的研究也屬于公司的核心技術(shù),這一部分的研究是對整個(gè)游戲玩家的游戲行為,購買行為,情感行為,游戲心理,游戲壓力,游戲壽命,游戲體驗(yàn),游戲交互,IB購買關(guān)聯(lián)喜好,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)營分析等等深入的專題研究,不是為了解決某個(gè)問題而解決,而是一項(xiàng)基于海量數(shù)據(jù)的定期專題式的研究分析,只有深刻了解了用戶的需求才能做出和運(yùn)營好符合玩家口味的產(chǎn)品。

用戶調(diào)研其實(shí)在網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析工作處在一個(gè)邊緣的位置,很多玩家不清楚自己想要什么,所以某種程度上我們來做這種調(diào)研工作往往會得到錯(cuò)誤的玩家信號,所以很少會用調(diào)研手段來分析玩家。

 

按照這個(gè)方式總結(jié)起來如下圖:

這里的深度尋因是一種長期和固定的針對用戶各種特征的尋因。

那么對于我們而言,要做有兩塊工作,常規(guī)數(shù)據(jù)分析,專題式的數(shù)據(jù)挖掘研究。常規(guī)數(shù)據(jù)分析除了在宏觀把握數(shù)據(jù)的趨勢和異動(dòng)之外,還要在微觀上,將異動(dòng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分,從微觀角度找出問題的所在解決問題。而專題的數(shù)據(jù)分析是我們主動(dòng)的提出一些問題,進(jìn)而去尋找數(shù)據(jù)并進(jìn)行研究,并不是為了解決問題而解決。這看似不能最直接的解決問題,然而這些數(shù)據(jù)的解讀,我們能夠掌握

玩家想要什么(what);

為什么要(why);

從哪里可以得到(where);

什么時(shí)候我們做(when);

哪些玩家針對哪些運(yùn)營策略(who);

我們應(yīng)該給多少(how much);

以什么形式進(jìn)行(how);

通過5W2H的方法,結(jié)合分析手段來解決這些問題。以下為根據(jù)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)的數(shù)據(jù)分析的一些注意點(diǎn)和方法。

常規(guī)數(shù)據(jù)分析的思路–從收益角度

但我們面臨收益下降時(shí),需要我們定位問題,從收益角度出發(fā)來解決問題。

常規(guī)數(shù)據(jù)分析的思路–從人氣的角度

通過以上的數(shù)據(jù)解讀和針對這些宏觀數(shù)據(jù)的細(xì)分,我們可以完成一些異動(dòng)數(shù)據(jù)的分析和緊急的需求。

而在做好這項(xiàng)工作的同時(shí),我們也需要做好專題式的數(shù)據(jù)分析工作,提供運(yùn)營人員更多的運(yùn)營決策。

針對游戲數(shù)據(jù)挖掘的專項(xiàng)研究目前來說總結(jié)如下幾點(diǎn):

在專題的數(shù)據(jù)挖掘與分析模式,有以下的幾種形式:

?用戶生命周期模型

?流失因素函數(shù)及模型計(jì)算

?網(wǎng)絡(luò)媒體效果分析

?游戲活動(dòng)及系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評估

?游戲經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)警評估

 

針對專題式的數(shù)據(jù)挖掘,目前還在一個(gè)緩慢的研究過程,這一塊確實(shí)

是比較困難,不同于傳統(tǒng)零售,金融,電信行業(yè)。網(wǎng)游具有著獨(dú)特性在具體的分析過程中,需要結(jié)合特點(diǎn),合理應(yīng)用理論和技術(shù)解決問題。

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