游戏运营数据分析要分析哪些数据?

游戏运营数据分析要分析哪些数据?

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运营数据分析的理解。

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

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。

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