數據分析是運營必備技能之壹，無論妳是開發商，渠道商，甚至是發行商，都可以用到。本文簡要介紹了各種指標，並給出了分析思路。使用的統計工具為常用友好聯盟，文中數據均為虛擬數據。先來看應用概述:累積用戶，大家都知道，是遊戲上線以來對所有用戶進行統計的。它重點關註以下數據:付費率(壹個重要指標):付費玩家占總玩家的比例。如果再細分，付費率可以分為註冊用戶付費率、平均在線付費率和活躍用戶付費率。圖中是5.93%，也就是說100活躍玩家中有近6個是付費的。大家都玩過壹些頁遊和手遊，可以看到各種金光閃閃的“壽充禮物”。做過研發的同學大概都深有體會，很多都會單獨做壹個圖標提醒玩家，只要第壹拳1元，就可以獲得價值188元的獎勵！為了什麽，就是提高這個指標:付費率。可以用戶少，可以人均付費少，但付費率高，還能獲得渠道的青睞，獲得更多的推薦展示機會(業內俗稱“吸費”)。ARPU(重要指標):每用戶平均收入。可以理解為收入除以用戶數。圖中的例子是26，相當於每個玩家交26塊錢。ARPPU(重要指標):每個付費用戶的平均收入。可以理解為收入除以付費用戶數。理論上這三個指標越高越好。我們用這些數據來優化遊戲的付費。比如壹個遊戲的人均付費率很低，但是ARPPU很高，說明大R的付費能力很強。鑒於此，我們對支付功能做壹些調整和優化，甚至專門做大R的客服，讓大R玩得更開心。再比如壹個遊戲的人均付費率很高，但是ARPPU很低，也就是說大部分玩家都喜歡花壹點錢，所以我們會為這些玩家增加更多的小禮包。這裏涉及到“用戶畫像”的概念，後面我們會用其他數據來解釋。新用戶分析說到新增用戶，離不開投放和轉化率這些概念。我們知道，壹個APP或遊戲上架，用戶就會點擊下載。那麽這個用戶是哪裏來的呢？簡單分為兩個方面。自然用戶:俗稱自然量，無推廣無廣告，用戶自發下載。好的運營會在不花錢的情況下吸引用戶，提高展示機會，比如關鍵詞優化、蹭熱度(根據當前熱點事件寫軟文)、遊戲包優化(googleplay限制包大小)、展示圖標優化等。推廣用戶:投放廣告或促銷活動，用戶會看到並接收信息，吸引用戶。這裏的新用戶數據可以和發布壹起分析。比如策劃了壹個推廣活動，花了20萬，吸引了65438+萬用戶。這個活動的新用戶成本是2元；第二次舉辦活動，花了20萬，來的用戶只有5萬。在不考慮用戶成本增加的情況下，就要開始分析問題了:1。把這個活動放到目標群體裏有問題嗎？準確嗎？2.這個活動的策劃方案起到作用了嗎？有爆點嗎？3.這個活動執行得好嗎？有沒有遺漏？4.吸取了哪些教訓，避免了哪些教訓？同理，如果活動成功，也有壹些想法，做得好的可以作為經驗和再投入。留存率次日留存率(重要指標):(註冊第二天登錄的當日新增用戶數)/首日新增用戶總數7天留存率(重要指標):(首日新增用戶中，註冊第七天登錄的用戶數)/首日新增用戶總數，對於渠道和R&D公司都是非常重要的數據。壹般項目上線都有壹個測試期，俗稱”。所以現在大部分遊戲都是連續七天登錄大禮包，第七天送紫卡和紫裝備。大量話語方(渠道)高度重視。為了讓數據好看，大家都想盡辦法留住球員。根據留存分析問題:1。留存率很低，大部分玩家第二天就不再在線了。可能原因:新手階段不友好；開場不吸引人；遊戲很難上手；功能指導太繁瑣；程序bug太多，閃退，卡住，無法登錄等。2.留存率不低，但是第三天第四天就流失了。可能原因:遊戲內容重復單調；遊戲太失意；新手沒有相應的保護等等。版本數據:遊戲每個版本還有多少人在玩？這個數據其實對遊戲來說相對不重要。可以了解熱更新，整包更新，版本兼容性。對於APP來說，在更新大版本的時候，總有壹些用戶懷念老版本的界面風格，可以反過來作為參考。渠道用戶數據我們知道iOS系統的渠道很少，主要是AppStore和壹些早期的越獄渠道如91、PP助手、同步推送、Itools、快用蘋果助手。前幾年很多遊戲都是按越獄的順序玩的，作為測試，然後是AppStore，最後是Android。因為蘋果機型比較少，改編簡單，但是AppStore審核時間長，遊戲也要不斷修改優化，所以先去越獄頻道測試，改完再去AppStore。用戶雖然越獄了，但還是iOS用戶，ARPU值會相對高於Android。另壹方面，Android有點混亂。壹方面是機型多，適配測試時間長。其次，依次訪問各種SDK的渠道太多。我曾經參加過壹個單機遊戲，壹次要玩30多個安卓頻道包。根據對渠道用戶數量的分析，我們可以推出壹些活動，比如渠道專用激活碼、禮包等等。哪些渠道擁有大量用戶，投入更多時間推廣這個渠道；哪些渠道用戶少，可以維護的少？專心做壹個重要渠道。終端設備數據萬萬沒想到...我們裝備的第壹名竟然是李易峰楊冪的同款...根據用戶模型，做相應的優化、適配和測試。下壹個分析。大部分網絡和運營商數據的用戶，至少95%使用wifi，說明中國的4G還是比較貴的...哈哈。根據這些信息，遊戲可以更新壹些比較大的數據包。至於運營商，妥妥的移動第壹是聯通電信的壹大步。用戶區可以看到各省和全國的玩家人數。關於地域，其實有很多可以思考的，哪些地域有明顯的用戶特征，比如四川麻將等相對地域的玩法，在當地更容易被接受。例如，壹些國家有壹些禁忌要避免。其實這些都是用戶的畫像，我們可以通過大數據推斷出我們的用戶是誰。看到這裏，我們心裏應該已經勾勒出了用戶的大致情況:能買得起3000元左右的新手機，有壹定的消費能力。玩遊戲的時候大多有WiFi(室內)，非旅行者，周末玩遊戲居多...別急，我們來看看其他數據。付費用戶趨勢藍是新付費用戶:當天首次付費的用戶。橘子君是老付費用戶。如圖所示，我們可以看到新付費用戶的數量比較高，說明我們對新用戶的吸引力比較大，所以需要做以下思考。1.老用戶付費推廣:如何留住老用戶，讓老用戶付費；老用戶比新用戶更需要什麽？提高老用戶的付費沖動，比如後期推出更強大更高檔的設備，作為老用戶追求的目標；遊戲版本是否需要更新，給老用戶增加新內容？2.新用戶付費優化:大部分充值玩家會多次充值。如何留住這些充值用戶，哪些功能細節做得好，可以借鑒。使用時長根據數據顯示，我們用戶玩的遊戲大多集中在3-10分鐘的區間。使用時長之間有因果關系。在項目初期，我們會對項目進行定位，無論是輕度休閑遊戲還是中度重度MMO。如果我們定位在輕休閑類，玩家每天玩幾個遊戲，玩幾分鐘，那麽項目的生命周期，包括付費，都會圍繞這個展開。上線後看數據，如我們所料，穩定。如果妳看數據，球員每天投入2-3個小時，妳就要思考問題出在哪裏導致偏差，如何調整和補救。典型的例子，如COC和皇家沖突，每場比賽幾分鐘。升級建築、造兵、回收英雄、收集聖水都需要時間。設計周期為:線上準備-壹局戰鬥-線下-恢復士兵-線上準備-壹局戰鬥。啟動次數統計玩家每天啟動的次數。當然，我們可以設計壹些內容來提高用戶的啟動次數。比如每2小時開壹個寶箱，玩家每隔幾個小時就會上線看看。用戶自定義事件我們可以通過定義壹些事件來獲取數據，這有助於我們更好地分析所謂的“精細化操作”。比如我們可以定義“玩家看禮包的次數”和“玩家買禮包的次數”。根據數據我們思考:為什麽禮包沒有吸引力是因為這兩個時間差距大？玩家不喜歡這個禮包？玩家很喜歡但是太貴了？禮包中道具配置不合理？還可以根據壹個關卡進入的次數和壹個關卡死亡的次數來分析壹個關卡的難度以及是否需要調整。其他操作相關內容:
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