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游戏运营数据分析(运营实例|热门游戏的运营数据分析是怎么做好的(多图))
2022-11-13 22:22:17

运营实例|热门游戏的运营数据分析是怎么做好的(多图)

游戏运营数据分析(运营实例|热门游戏的运营数据分析是怎么做好的(多图))
  作者简介:皮皮虾——资深数据分析师,统计学硕士,留美工作1年后回国,现任国内某大型上市(美股)公司数据分析师(小编冒死透露,是个未婚的知性美女)。

  说明:因约稿作者工作限制,故部分作者不能公开个人真实身份,请读者谅解,小编会确保作者简介的真实性。

  终于可以谈数据分析了,谈运营我半天憋不出啥,但谈跟运营相关的数据分析,我分分钟能输出一本教材。

  在一个需要多技能的时代,你需要下得了厨房,扛得了煤气罐,还能在倒垃圾拿快递的路上顺便再想出一个模型优化方案再顺便构思一下报告怎么写才能写出点花儿,这样才能不被落地成盒,稳坐吃鸡。

  同时求优秀队友一起吃鸡

  作为一个资深阶段宅的女汉子,游戏和肥宅快乐水是生活不可缺少的牙祭(但本人瘦到体重不过百——编者注),但在疯狂上分练级打怪的同时,也会想想这些大咖游戏公司是如何做出这样让人着迷,连猫都不吸了也要黑着眼眶熬着夜灌着红牛吃到鸡。

  有些人可能觉得奇怪,游戏行业本身就有运营优势吧?——恰恰相反,游戏产品早已过剩,红海厮杀之中,运营缺乏天生优势,唯一有优势的,无非是几家大厂的雄厚资本和用户基础罢了。

  透一波数据,全球电子游戏市场从2014至2019年的CAGR已经增长了9%,达到了118百万美金,且2015年全球游戏销售已达到了91.8百万美金,亚洲的用户又是占比最多的,又好玩又有钱赚,刺不刺激?心不心动?是不是想转行?

  不过游戏公司的员工往往忙到没时间打游戏

  这次就主要站在运营分析师(兼大神玩家)的角度来看看对游戏的理解。

  在游戏上线前,一般有三个阶段,发行预热期、内测和公测。

  发行预热期一般需要做一些准备工作,比如产品定位,市场宣传,竞品分析等。我们需要通过一些方式,比如问卷,收集数据,清理数据,再用数据分析的工具,比如R 或者SQL来分析,之后用数据可视化的方式形成报告。

  内测顾名思义就是内部测试,从内测开始会放很小的量,导入少量的玩家——但是要求是这些玩家必须有KOL或者资深玩家的属性或资质。

  基本就是这么一撮大佬了

  会有一些渠道质量分析,内测用户分析及其他的分析。

  公测即是指公开测试,这样的测试面广,在公测期间需要做市场分析、用户分析、付费分析、版本分析等。

  在这个时间跨度内,数据分析师的工作按时期分类大致可以分为:

  用户成长期间

  付费增长(广告、搜索引擎优化、搜索引擎营销),有机增长,市场(用户细分、用户定位)等。

  用户稳定变现阶段

  平台质量监测,用户成长指标,推荐量,用户留存,付费转化漏斗,成本优化,客户维系,营销策略等。

  后台建设

  服务器容量,服务器稳定性,服务器速度。

  不论在哪个类别里,数据分析时都要做到监测数据,建立数据管道,形成可视化报告。

  常用的模型框架,有漏斗分析,留存分析,A/B test, 收支平衡分析,瀑布图,用户细分等。

  叨叨了半天,敲黑板的时候终于来了,因为每个框架细讲会将很多,我就只把最核心的部分在这里表现出来。

  漏斗分析

  漏斗分析

  通过漏斗分析,各个环节的用户情况就一目了然了。

  留存分析

  留存分析

  留存分析伴随了整个公司的发展周期,可以从玩家30天的留存曲线中跟踪用户每天的活跃情况。

  a/b test

  比如这款游戏产品有一处需要做改变,如何去衡量他的表现呢?(建议收藏,很多小伙伴第一次看可能看不懂)

  假设我们有两组变量,一组叫a,控制组,一组叫b,对比组,同样的界面,a组中的颜色是红色,b组是蓝色,我们检测为期1周的数据。

  控制组a 对比组b

  页面访问量: 500 页面访问量:500

  注册转化量: 500 注册转化量:60

  转化率Pa: 50/500 = 0.1 转化率Pb: 60/500 = 0.12

  Pb-Pa = 0.02, 我们是否应实行b组?

  若我们建立原假设

  H0: d = Pb – Pa <= 0

  d ~ N(0,SE),

  若取a=0.5, z =1.64>1.04, 所以不能拒绝原假设,即b组不一定比a组好。

  但若我们把时间拉长,比如两周,一个月,我们会得到更多的页面访问量,

  若转化率不变,在同样显著性水平下,我们会得到更大的z值,这样就可以拒绝原假设,得出b组比a组带来的转化率高的结论。所以,在a/b test中,需要先确立合适的样本量。

  收支平衡分析

  取得成本 = 用户生命周期价值

  ROI = 用户生命周期价值/成本

  基本收支平衡模型: 用户生命周期价值=每阶段从每个用户获取的平均收益/用户流失率

  瀑布图

  比如我们的日活用户上周增加了5%,那么这是如何计算的呢?

  日活用户=现有用户+新用户+回头用户-流失用户,用瀑布图,我们可以清楚地看到用户群体的差异。

  最后,皮皮虾的彩蛋来了,推一首很喜欢的拳头公司音乐团队(Riot Games)参与制作的歌曲:legends never die。

  希望大家少喝肥宅快乐水,多运动,多带小姐姐上分,健康快乐每一天。

  拳头公司游客照——皮皮虾

  北极星运营将持续邀请各行大咖为大家分享运营相关的知识与内容,欢迎大家关注,评论与转发。
赵同学
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赵同学
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    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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