游戏运营数据分析

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游戏数据查询机制

游戏数据查询机制

游戏运营数据分析策略当前游戏的数据非常多,数据分析的目的,是对游戏中出现各式各样的问题进行查询,最后发现问题解决问题;运营数据类型:i.宏观数据;收入公式:月收入= 本日导入新用户数量* 新人本日累积LTV + 老用户数量* 老用户累积LTV;(该公式不够严谨,核心意思是月收入由新服收入和老服收入构成)月收入会随着上面的四个参数变化;四个参数增加,意味着收入可以上涨;这四个参数,由更多的宏观数据构成:1.导入新用户数量;1)日均导入数量;考核点:新服的导入人数;影响:各个渠道位置、广告、市场推广、曝光度等;我们可以做的事情:渠道洽谈、市场推广、买量调整、素材调整、游戏前期调整、美术风格调整;2)次日留存;七日留存;考核点:新服的留存情况;影响:导入用户质量、版本质量;我们可以做的事情:前期数值、活动调整;前期玩法调整;2.新人本月累积LTV;1)新服首日付费率,7日平均付费率;考核点:新服的付费率情况影响:游戏基本品质,游戏前期基础付费点设定;我们可以做的事情:游戏内付费设定和调整;7日活动调整;2)新服arppu,7日平均arppu;考核点:付费用户的个人贡献RMB数量;影响:游戏前期付费深度的设定,用户付费分层的设定都会影响arppu。

我们可以做的事情:付费设定(包含不同层次用户的付费感受和资源释出)3.老用户数量;1)老用户DAU;考核点:除当日的所有老用户的人数;我们可以做的事情:新版本的玩法延续;不断优化游戏;市场宣传和推广;用户关系维护;2)老用户月留存、3月留存;考核点:老服A月导入的用户,在A+2月留下来的用户;影响:游戏玩法深度、游戏生态感受;我们可以做的事情:玩法延续,生态调整等。

4.老用户累积LTV;1)老用户当日付费率;考核点:老用户在每日的条件下,付费率的多少;影响:当日活动;我们可以做的事情:游戏内付费,以及全服活动调整;2)老用户当日arppu;考核点:老用户当日的arppu;影响:当日活动;我们可以做的事情:游戏内付费调整,以及全服活动调整。

游戏数据分析实战

游戏数据分析实战

目录分析
01
1.1 “数 羊”的故事
02
1.2数据分 析的定义及 步骤
03
1.3数据分 析的价值
04
1.4一份好 的分析报告 应具备的要 点
06
1.6怎样成 为一名优秀 的数据分析 师
05
1.5图表制 作的要点
1.7游戏业务相 关数据
1.8案例:不同 写法的分析报 告分享
1.2数据分析的定义及步骤
8.5聊天内容分析
8.5.1案例1:《游戏A》游戏内聊天记录分析 8.5.2案例2:《游戏B》QQ群聊天记录分析 8.5.3案例3:《游戏C》贴吧发帖记录分析
作者介绍
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读书笔记
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4.4游戏公测前期收入、活跃预测
4.4.1收入、活跃预测框架 4.4.2留存率预估模型 4.4.3案例:《全民×××》游戏实例分析 4.4.4项目成功要素和需要面临问题
4.5最优市场费投放预估
4.5.1公测最优市场费测算原理 4.5.2案例:《游戏A》的最优市场费投放预估
4.6案例:用户流失原因分析
6.3案例:预订且 登录用户分析
6.1用户流失原因分析
6.1.1案例1:合理定义流失用户 6.1.2案例2:玩家等级副本流失分析 6.1.3案例3:流失率与当前等级流失率分析 6.1.4案例4:等级付费转化率分析 6.1.5案例5:卸载客户端的用户流失分析 6.1.6案例6:应用5W1H分析法分析流失用户
3.2案例:预订用 户转化率预估
3.1案例:预订用 户分析
3.3案例:竞品分 析

游戏运营人员需要掌握什么技能

游戏运营人员需要掌握什么技能

游戏运营人员需要掌握什么技能在现代社会中,游戏产业蓬勃发展,游戏运营人员扮演着举足轻重的角色。

游戏运营人员需要具备一系列的技能,以应对不断变化的游戏市场和用户需求。

本文将就游戏运营人员需要掌握的技能进行探讨。

一、市场洞察力首先,游戏运营人员需要具备市场洞察力。

他们应该对游戏市场的发展趋势、竞争对手的动态以及用户的需求有敏锐的感知能力。

只有了解市场,才能制定出更有效的运营策略,吸引更多的玩家。

二、数据分析能力其次,游戏运营人员需要具备数据分析能力。

通过对游戏数据的深入分析,他们能够了解游戏的运营情况,包括用户留存率、付费率、活跃度等指标。

这样,他们就能更好地调整游戏运营策略,提升用户体验,增加用户粘性。

三、沟通协调能力游戏运营人员还需要具备出色的沟通协调能力。

他们不仅需要与游戏开发团队、市场团队进行协作,还需要与玩家进行有效的沟通。

通过与玩家的互动,他们能够了解玩家的需求和反馈,及时解决问题,提升用户满意度。

四、创意营销能力创意营销能力也是游戏运营人员必备的技能之一。

他们需要制定创新的营销策略,吸引更多的玩家。

无论是通过线上广告、社交媒体宣传,还是通过线下活动等方式,游戏运营人员需要有扎实的市场推广经验,从而增加游戏的曝光率和用户数量。

五、危机处理能力游戏运营人员需要具备危机处理能力。

在游戏运营过程中,可能会遇到各种问题,包括游戏 Bug、服务器故障、外部攻击等。

游戏运营人员需要能够迅速响应,有效处置问题,保证游戏的正常运营,并尽力减少对用户的影响。

六、团队合作能力最后,游戏运营人员需要具备良好的团队合作能力。

他们通常需要与游戏开发团队、市场团队、客服团队等进行密切合作。

只有团队合作良好,才能够更好地协调各方资源,提升游戏的运营效果。

综上所述,作为游戏运营人员,需要具备市场洞察力、数据分析能力、沟通协调能力、创意营销能力、危机处理能力以及团队合作能力等一系列技能。

不断学习和提升这些技能,才能够在竞争激烈的游戏市场中脱颖而出,并为游戏的成功运营做出贡献。

上海游戏产业行业游戏数据分析(YANV)岗位介绍JD模板

上海游戏产业行业游戏数据分析(YANV)岗位介绍JD模板

上海游戏产业行业游戏数据分析
(YANV)岗位介绍JD模板
岗位名称:游戏数据分析(YANV)
岗位关键词:数据分析,SAS,SPSS
职责描述:
1、负责日常游戏相关业务的数据整理、统计、分析,撰写和汇总分析报告;
2、针对游戏项目进行专项数据分析,包括并不限于用户价值、流失、游戏生态、活动版本效果、用户画像分析等,为运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持;
3、研究游戏的用户精细化运营,如用户画像的应用等;
4、对产品、运营、市场提供数据分析支持;
5、沉淀分析思路与框架,提炼数据产品需求,数据技术与开发团队协作进行数据建模工作,推动完善游戏精细化运营数据分析体系;完成理念、技能储备,工具培训;
任职要求:
1、3年以上工作经验,至少1年以上从事游戏数据分析工作,对数据分析感兴趣;
2、拥有手游完整项目数据分析经验,有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力,能够独立开展研究项目;
3、具备良好的逻辑思考和分析能力,对数据敏感,熟悉数据收集,数据分析,数据建模和数据挖掘方法;
4、熟悉数据处理,服务器构架模式,mysql数据库,对SQL操作熟练,精通数据分析、掌握数据挖掘基本原理和主要算法(决策树、聚类、关联规则、回归分析等);
5、熟练操作办公软件,熟练掌握Excel、SQL及至少一种分析软件(SPSS、SAS、R等);
6、具有良好的团队协作能力、语言表达能力;
7、有游戏项目数据模型建立和运营经验、精细化数据运营经验、产品完整周期的数据分析规划经验优先。

游戏行业用户行为分析与精细化运营方案

游戏行业用户行为分析与精细化运营方案

游戏行业用户行为分析与精细化运营方案第一章用户行为数据收集与分析 (3)1.1 用户行为数据类型概述 (3)1.2 用户行为数据收集方法 (4)1.3 用户行为数据分析工具 (4)第二章用户画像构建与细分 (4)2.1 用户基础信息梳理 (4)2.2 用户兴趣标签体系建立 (5)2.3 用户消费行为分析 (5)2.4 用户细分策略 (6)第三章用户留存与流失分析 (6)3.1 用户留存率计算与评估 (6)3.1.1 留存率计算方法 (6)3.1.2 留存率评估标准 (6)3.2 用户流失原因分析 (7)3.2.1 游戏内容因素 (7)3.2.2 游戏运营因素 (7)3.2.3 用户自身因素 (7)3.3 用户留存策略制定 (7)3.3.1 优化游戏内容 (7)3.3.2 强化运营策略 (7)3.3.3 关注用户需求 (7)3.4 用户流失预警机制 (7)3.4.1 监控关键指标 (7)3.4.2 设定预警阈值 (8)3.4.3 建立预警机制 (8)第四章用户活跃度分析 (8)4.1 用户活跃度指标设定 (8)4.2 用户活跃度分析工具 (8)4.3 用户活跃度提升策略 (8)4.4 用户活跃度与留存关系研究 (9)第五章用户转化与收益分析 (9)5.1 用户转化路径分析 (9)5.2 用户转化率优化策略 (10)5.3 用户收益分析 (10)5.4 收益最大化策略 (10)第六章游戏内容优化策略 (11)6.1 游戏内容满意度调查 (11)6.2 游戏内容优化方向 (11)6.3 游戏内容更新策略 (11)6.4 用户反馈与内容优化 (12)第七章社区与社交功能优化 (12)7.1.1 用户活跃度指标 (12)7.1.2 活跃度分析策略 (13)7.2 社区内容优化策略 (13)7.2.1 内容分类与推荐 (13)7.2.2 优质内容挖掘与推广 (13)7.2.3 互动性增强 (13)7.3 社交功能设计 (13)7.3.1 用户关系链构建 (13)7.3.2 社交场景搭建 (13)7.4 社交互动优化 (14)7.4.1 用户行为引导 (14)7.4.2 社交激励措施 (14)7.4.3 社交数据分析与应用 (14)第八章渠道运营与推广 (14)8.1 渠道类型分析 (14)8.1.1 应用商店 (14)8.1.2 社交媒体 (14)8.1.3 游戏论坛 (14)8.1.4 直播平台 (15)8.1.5 线下渠道 (15)8.2 渠道效果评估 (15)8.2.1 用户数量 (15)8.2.2 用户质量 (15)8.2.3 成本效益 (15)8.2.4 转化率 (15)8.3 渠道推广策略 (15)8.3.1 应用商店 (15)8.3.2 社交媒体 (15)8.3.3 游戏论坛 (15)8.3.4 直播平台 (16)8.3.5 线下渠道 (16)8.4 渠道合作与优化 (16)8.4.1 渠道合作 (16)8.4.2 渠道优化 (16)8.4.3 渠道监测 (16)8.4.4 渠道创新 (16)第九章用户服务与支持 (16)9.1 用户服务满意度调查 (16)9.1.1 调查目的与意义 (16)9.1.2 调查方法与流程 (16)9.2 用户服务流程优化 (17)9.2.1 优化目标与原则 (17)9.2.2 优化方案 (17)9.3.1 渠道拓展策略 (17)9.3.2 渠道拓展实施 (17)9.4 用户支持与反馈处理 (18)9.4.1 用户支持策略 (18)9.4.2 反馈处理流程 (18)第十章精细化运营方案实施与评估 (18)10.1 精细化运营方案制定 (18)10.1.1 用户画像构建 (18)10.1.2 用户需求分析 (18)10.1.3 运营目标设定 (18)10.1.4 运营策略制定 (19)10.2 精细化运营方案实施 (19)10.2.1 渠道推广 (19)10.2.2 内容优化 (19)10.2.3 活动策划 (19)10.2.4 用户激励 (19)10.3 运营效果评估 (19)10.3.1 数据收集 (19)10.3.2 数据分析 (19)10.3.3 效果评估 (19)10.4 持续优化与调整 (19)10.4.1 用户反馈收集 (19)10.4.2 运营策略优化 (20)10.4.3 持续跟踪与评估 (20)10.4.4 跨部门协作 (20)第一章用户行为数据收集与分析1.1 用户行为数据类型概述用户行为数据是游戏精细化运营的核心基础。

游戏行业的数据分析用户留存预测

游戏行业的数据分析用户留存预测

游戏行业的数据分析用户留存预测游戏行业的数据分析用户留存预测随着互联网的快速发展,游戏行业也取得了巨大的进步。

对于游戏开发者和运营商来说,了解和分析用户数据是至关重要的,这将帮助他们更好地理解用户行为并做出相应的决策。

用户留存是一个重要的指标,它描述了用户在一段时间内继续使用游戏的意愿。

通过数据分析,我们可以预测用户留存,并采取适当的措施来提高用户黏性和留存率。

1. 数据收集与准备数据收集是分析用户留存的第一步。

在游戏行业,我们可以收集到各种各样的数据,包括用户活跃度、注册信息、游戏行为等。

这些数据可以通过游戏内置的数据采集工具或者第三方分析平台来进行收集。

在数据准备阶段,我们需要对这些数据进行清洗和整理,去掉重复数据和无效信息,使其变得更加规范和可用。

2. 数据分析方法在用户留存预测方面,我们可以使用多种数据分析方法。

其中一种常见的方法是使用决策树算法。

决策树是一种多功能算法,可以帮助我们建立预测模型并根据输入数据进行分类。

通过构建决策树模型,我们可以判断用户在游戏中的行为和特征,并根据这些特征预测其是否会留存。

另外,我们还可以使用逻辑回归算法来进行用户留存预测。

逻辑回归是一种在分类问题中常用的算法,它可以根据输入数据的特征,计算出用户留存的概率。

通过这种方法,我们可以了解哪些因素对于用户留存具有重要影响,进而针对性地改进游戏策略。

3. 用户留存预测的应用用户留存预测在游戏行业中有着广泛的应用。

首先,在游戏开发阶段,我们可以使用用户留存预测的结果来指导游戏的设计和开发。

通过了解用户的喜好和行为习惯,我们可以提供更具吸引力的游戏内容,增加用户的留存率。

其次,在游戏运营阶段,用户留存预测可以帮助我们优化运营策略。

通过分析用户留存的原因和影响因素,我们可以制定相应的运营计划,如推出优惠活动、加强社交互动等,以提高用户的留存率和忠诚度。

4. 数据隐私与安全在进行用户留存预测的过程中,我们需要处理大量的用户数据。

游戏运营案例

游戏运营案例【篇一:游戏运营案例】期间,我们可以在后台看到一堆游戏相关数据,对于这些数据我们要怎么怎么进行处理分析呢?下面将围绕一份报告实例做详细的分析。

内容主要包括分析目标、分析综述、一周运营、运营数据总体分析四块内容。

一、确定分析目标分析目标主要包括以下三个方面:分析目的。

分析范围。

分析时间。

如下图所示,分析目标除了主要包括三个方面外,还有备注一栏,这里备注的是计算周期问题。

强调一点,我们做数据分析的时候通常都会拿更新前和更新后的数据进行比较,因此我们的设定的分析周期一般都会跟着游戏实际的更新情况走。

二、分析综述分析综述主要包括两方面的内容1.上周/本周充值数据对比充值总额充值人数服务器数服务器平均充值服务器平均充值人数针对上述内容进行差额对比以及增减率对比,如游戏有特殊要求,可以适当增加其它数据内容。

2.上周/本周更新内容对比主要陈列两周内分别更新的活动内容或一些重大调整。

三、一周运营数据分析1.本周收入概况日均充值金额,环比上周日均充值金额用户arpu值,环比上周arpu值简述与上周或之前的充值情况的比较,如上升还是下降、影响充值的较大的因素。

2.新用户概况新用户就是新进游戏的玩家,这里主要介绍这些新玩家的动态数据,一般以两个月为总时长进行陈列比较,具体周期数据仍以周为单位。

新用户数据主要包括:安装下载数、创建角色数、安装→角色转化率、付费人数、创建角色→付费转化率、arpu值、次日留存、三日留存、七日留存等,可根据游戏实际情况进行添加。

3.活跃用户概况活跃用户概况主要包括三部分内容:日均在线人数,环比上周实时在线人数,提升/下降百分比日均付费用户登陆人数,环比上周付费登陆数,提升/下降百分比日均活跃玩家数,环比日均活跃玩家数,提升/下降百分比4.道具消费概况道具方面的消费概况主要包括:产出活动类别道具分类单类道具消费元宝,消费占比,环比上周日均消费元宝,总消费元宝,环比上周下降/上升简述活动效果较好/较差的道具分类5.当前元宝库存当前元宝库存是指玩家充了元宝还没花出去的存量,以及游戏中额外获得的元宝存量。

游戏数据分析留存率分析

游戏数据分析留存率分析留存率是一个非常关键的指标,对于任何一个游戏开发公司或者运营商来说都非常重要。

留存率是指用户在某段时间内继续使用一款游戏的比例。

通过分析留存率,可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度,从而对游戏的运营策略进行调整和优化。

为了进行游戏数据的留存率分析,首先需要收集游戏的用户数据。

用户数据可以从游戏的服务器端获取,包括用户的注册信息、登录信息、游戏时长、游戏等级等。

这些用户数据对于分析留存率非常重要,因为留存率是根据用户的登录行为来计算的。

在进行留存率分析之前,首先需要定义留存的时间周期。

通常情况下,我们将用户的留存周期定为7天、30天和90天三个时间段,这样可以看到不同时间段内的用户留存情况。

一般来说,留存率分析可以按照以下步骤进行:1. 确定数据分析的目标:在进行留存率分析之前,首先需要明确分析的目标是什么。

是想了解游戏的整体留存情况,还是想对不同用户群体的留存情况进行分析?2. 收集用户数据:根据分析的目标,收集相应的用户数据。

可以从游戏的服务器端获取用户的注册信息、登录信息、游戏时长等相关数据。

3. 计算留存率:根据收集到的用户数据,计算每个时间段内的留存率。

留存率的计算公式是:留存率= 留存用户数 / 新增用户数。

4. 分析留存率变化:通过比较不同时间段内的留存率,可以了解到游戏的用户留存状态。

如果留存率较高,说明游戏的用户群体较为活跃,并且对游戏比较满意;如果留存率较低,说明游戏存在一定的问题,需要进行相应的优化和改进。

5. 探索留存率下降的原因:如果发现留存率出现下降,就需要进一步探索留存率下降的原因。

可能是因为游戏内容不够吸引人,用户体验不佳,或者竞争对手推出了相似的游戏等原因。

通过分析留存率下降的原因,可以采取相应的措施来提高留存率。

总结:游戏数据分析留存率分析是游戏运营和开发中非常关键的一环。

通过分析留存率,可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度,从。

腾讯游戏数据分析平台


自研位图分布式 存储计算系统
分布式 存储计算
低频数据
TDW
低频数据适时准备数据, 时间换空间
注:TDW为腾讯分布式数据仓库
自研列式存储 bitmap计算引擎
多维立方体

画像、下钻、

透视



提取,跟踪, 交叉

腾讯游戏分析平台——数据特点和更新计算方式
游戏数据特点
• 游戏分析的数据类型
号码
• 游戏基础数据
秒级在线运算,提取,跟踪,交叉,多维分析
腾讯游戏分析平台
系统架构和设计思路
腾讯游戏分析平台——腾讯游戏数据
• 目前200+大中型游戏,每天30T新增数据量 • 主要星级和精品游戏核心基础数据200T+ • 特性数据P级 • 单机时代—短且慢 • Hadoop时代—较慢
腾讯游戏分析平台——目标和解决思路
消费时间 pay_time
消费金额 t pay_accoun
uin/commid
充值时间 deposit_tim
e 充值金额 deposit_accou
......
......
分片 数据
分片
更新
数据
• 大区数据分片,全排序
分片 流水
腾讯游戏分析平台——目前架构
WebProxy
OSS
任务调 度管理
JobScheduler
• 结构化充值bit 1 10..01..11 10....110....01 10..10
• Bitmap存储核心数据 • PB存储每日流水 • 全账号时间切分和全时间账号切分
每日流水文件数据结构
登录文件
消费充值文件

网络游戏行业玩家画像分析与精细化运营方案

网络游戏行业玩家画像分析与精细化运营方案第一章网络游戏行业概述 (3)1.1 网络游戏市场现状 (3)1.1.1 市场规模 (3)1.1.2 用户规模 (3)1.1.3 类型分布 (3)1.2 网络游戏发展趋势 (3)1.2.1 技术驱动 (3)1.2.2 跨界融合 (3)1.2.3 社交属性 (3)1.2.4 个性化定制 (4)1.2.5 线上线下融合 (4)第二章玩家画像分析基础 (4)2.1 玩家画像概念解析 (4)2.2 玩家画像数据来源 (4)2.3 玩家画像分析方法 (5)第三章玩家基本特征分析 (5)3.1 玩家年龄分布 (5)3.2 玩家性别比例 (6)3.3 玩家地域分布 (6)第四章玩家消费行为分析 (6)4.1 玩家消费水平 (6)4.1.1 总体消费水平概述 (6)4.1.2 消费水平分布特征 (7)4.2 玩家消费偏好 (7)4.2.1 消费内容偏好 (7)4.2.2 消费类型偏好 (7)4.3 玩家消费习惯 (7)4.3.1 消费频率 (7)4.3.2 消费决策因素 (7)4.3.3 消费渠道 (7)第五章玩家游戏行为分析 (8)5.1 玩家游戏时长 (8)5.2 玩家游戏类型偏好 (8)5.3 玩家游戏活跃度 (8)第六章玩家社交行为分析 (9)6.1 玩家社交网络使用情况 (9)6.2 玩家社交平台活跃度 (9)6.3 玩家社交互动行为 (9)第七章精细化运营方案设计 (10)7.2 运营策略制定 (10)7.2.1 用户分群策略 (10)7.2.2 游戏内容优化策略 (11)7.2.3 付费策略 (11)7.3 运营活动策划 (11)7.3.1 新用户引导活动 (11)7.3.2 活跃用户激励活动 (11)7.3.3 沉睡用户唤醒活动 (11)7.3.4 流失用户挽回活动 (11)第八章玩家留存与转化策略 (11)8.1 玩家留存策略 (11)8.1.1 提升游戏产品质量 (11)8.1.2 丰富游戏玩法 (12)8.1.3 完善社交功能 (12)8.1.4 优化游戏运营活动 (12)8.1.5 提高客服服务质量 (12)8.2 玩家转化策略 (12)8.2.1 深度挖掘玩家需求 (12)8.2.2 制定精准营销策略 (12)8.2.3 优化付费体系 (12)8.2.4 强化游戏IP价值 (12)8.3 玩家流失预警机制 (13)8.3.1 数据监测与分析 (13)8.3.2 设定流失预警指标 (13)8.3.3 制定干预措施 (13)8.3.4 跟踪效果与调整 (13)第九章玩家满意度与忠诚度提升 (13)9.1 玩家满意度调查 (13)9.1.1 调查目的与意义 (13)9.1.2 调查内容与方法 (13)9.1.3 调查数据分析 (13)9.2 玩家忠诚度提升策略 (14)9.2.1 建立个性化推荐系统 (14)9.2.2 优化游戏体验 (14)9.2.3 强化社交互动 (14)9.2.4 提升客服服务质量 (14)9.2.5 定期举办活动与奖励 (14)9.3 玩家反馈与投诉处理 (14)9.3.1 反馈与投诉收集 (14)9.3.2 反馈与投诉处理流程 (14)9.3.3 反馈与投诉处理效果评估 (14)第十章运营效果评估与优化 (15)10.1 运营数据收集与分析 (15)10.3 运营策略优化与调整 (15)第一章网络游戏行业概述1.1 网络游戏市场现状1.1.1 市场规模我国网络游戏市场呈现出快速发展的态势。

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精品资料 任何一款游戏运营, 都是以 UED 、数据分析为导向, 如何开发、 运营好一款成功的全球社 交游戏, 是每个社交游戏产品经理头等大事。用数据说话, 是一个简单明快的操作方式, 但社交游戏的数据如何分类?海内外关注点有何区别?相信作为每个社交游 戏产品经理是非常关心的话题, 那么我们就从基础知识入手, 逐步梳理出符合运营需求的核心数据环节, 抛弃冗长复杂的多类数据,为自己的成功打下扎实的基础。

付费率 =付费用户÷活跃用户 x100 活跃率 =登陆人次÷平均在线人数ARPU 值=收入÷付费用户 用户流失率 =游戏当前活跃用户规模÷历史注册总量同时在线峰值 =24 小时内同时在线最高达到人数 平均在线 =24 小时每小时同时在线相加总和÷ 24 小 时 中国大陆运营游戏平均同时在线用户 =ACU 【 有 称 ACCU 】采用道具收费模式游戏活跃付费用户 =APC 活跃付费账户 =APA 付费用户平均贡献收入 =ARPU 当日登录账号数 =UV 用户平均在线时长 =TS 最高同时在线人数 =PCU 【 有 称 PCCU 】

同时在线人数 =CCU 付费人数一般是在线人数 2 ~4 倍。 精品资料

活跃用户(玩家) :是指通过你的推广代码注册,不属于小号或作弊情况、正常进行游戏一个月以上未被官方删除的用户视为活跃用户 。 您推广的两个用户目前还没有通过至少 1 个月的审查时间,您可以在您的推广纪录中查看 您推广用户的注册时间。 且这两个用户需要满足上述对活跃玩家的定义才 能称为活跃玩家!

活跃付费账户 =APA 。 每个活跃付费用户平均贡献收入 =ARPU 。

【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加 1 天。 当天 0 : 00-23 : 59 登陆游戏时间 2 小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积 1 天。 当天 0 : 00-23 : 59 登陆游戏时间 当天 0 : 00-23 : 59 登陆游戏时间 0.5 小时至 2 小时、活跃天数累积 0.5 天 。

0.5 小时以下、不为其累积活跃天数。

每日: 精品资料

---------用户数量描述 在线人数:(取的当日某个时刻最高在线,一般发生在 9:30 左右) 新进入用户数量: (单日登录的新用户数量) 当日登录用户数量: 每日登录 /在线: ---------盈利状况描述 每日消耗构成: (根据金额和数量做构成的饼状图) 每日消耗金额: 每日消费用户数量: 每日充值金额: 每日充值用户数量: 每日充值途径: ---------产品受关注程度描述官网首页访问量: 客户端安装量: (根据安装完成弹出的页面) 客户端下载量: 客户端下载点击量: 安装率:下载安装 /下载量 ---------游戏系统描述每日金钱增量、消耗和净增值: 等级分布: 忠诚用户等级分布: 精品资料

特征物品市场价格(如联众游戏豆) : 每周: ---------用户群体描述 活跃用户数量:当周登录过游戏的用户数量 忠诚用户数量:本周登陆 3 次以上(当天重复登陆算 1 次),最高角色等级超过 15 级,在 线时长超过 14 小时的帐号 流失用户数量:上周登录但本周没有登录的用户数量流失率:流失用户 /上周活跃数量 忠诚流失率:上周忠诚用户当周没有登录用户的数量 /上周忠诚用户数量忠诚度:忠诚用户数量 /活跃用户数量 *修正值(新进人数的变化比例) 转化率:上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例 ---------盈利变化描述 ARPU 值(周):当周充值总额 /当周付费用户数量;当周充值总额 /当周平均最高在线付费用户:该周有过付费行为的玩家数量 新增付费用户数量:本周新增的付费用户 付费率:该周付费用户数量 /该周登录用户 付费用户流失数量:上周付费用户本周未登录数量付费流失率:上周付费用户本周未登录的比例 注册转付费:某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

每月: ARPU 值:该月充值总额 /当月付费用户数量;当月充值总额 /当月平均最高在线 精品资料

付费用户:该月有过付费行为的玩家数量新增付费用户数量: 付费用户流失数量: 付费流失率: 活跃用户数量:该月登录过的用户;

针对道具: 每日购买量: 每日使用量: 转卖数量:购买然后在手里出售给其他玩家的数量转卖价格: 流通速度:转卖总次数 /参与转卖的道具数量 购买者等级分布: 使用者等级分布:

产品分析为游戏包装、 盈利设计提供非常必要的支持, 也是指导日常运营的重要参考。 是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样,即便做了非常多的数据分 析和其他信息收集,我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论, 经验和直觉在决策中还 是扮演重要的地位。

产品分析分为: 精品资料

一、从信息收集渠道上来看: (一)数据分析(通过数据库或后台查询的数据) 1. 例行数据分析(每日、每周、每半月、每月,每季度 ) 2. 项目数据分析(非例行 /重复,如开区效果评估,游戏修改评估等) 项目数据调查一般遵循这样的过程: 1. 确定调查分析目的(证实、探索、预测) 2. 达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑 3. 获得原始数据后如何分析(分析模型) 4. 如何获取原始数据 (二)客服问题反馈(流程) (三)自身游戏体验 (四)玩家直接交流(游戏交互、日常沟通、 QQ 群、小型见面会等)

二、从内容上来看: (例行的 ) (一)产品现状描述:通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况 1. 游戏世界描述(高峰 /均在线,金钱监控,等级分布,特征怪物 /物品/道具价格等) 2. 运维平台及其它(下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等) (二)玩家游戏行为分析:物理特征 +外部行为 +游戏行为 +群体描述 1. 用户物理特征(性别、年龄等) 2. 外部行为特征(登陆频率、时长、时间段等) 3. 游戏行为特征(流失等级及变化) 4. 群体行为描述(峰值、活跃用户 /忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流 精品资料

失率、转化率等) (三)玩家消费行为分析:修正盈利设计,捕捉用户需求,新增道具设计 1. 付费用户描述(付费用户数量、 ARPU 、付费用户游戏行为分析等) 2. 盈利描述(盈利状况、消耗构成及变化趋势等) 3. 道具分析(使用范围、使用深度、使用 /放弃原因等) 4. 付费意愿分析 (1 )消费偏好分析(换金 /个性 /增强(经验、装备、技能) /方便互动 /其它) ( 2 )消费与游戏设置的联系(道具对应等级、玩家习惯行为(如某种技能) 、游戏任务、场景的开放等) 5. 付费行为分析 (1) )单位玩家道具数量情况分析(拥有量、拥有的道具之间的联系) (2) ) 付费等级分布(首次购买等级、当前购买道具的等级分布) (3) ) 付费数额分布(首次付费数额、续费数额) (4) ) 付费用户分类(根据一段时间内的付费额) (5) )续费行为分析(未流失的玩家中,中止消费、消费转移的分析) (6) ) 重点用户的跟踪

【名词解释和计算方式】 平均同时在线用户 = ACU 游戏活跃付费用户 = APC 活跃付费账户 = APA 付费用户平均贡献收入 = ARPU 精品资料

当日登录账号数 = UV 用户平均在线时长 = TS 最高同时在线人数 = PCU 累积注册用户 = AccRu 收入 / 付费用户 = ARPU 游戏当前活跃用户规模 / 历史注册总量 = 用户流失率付费用户 / 活跃用户 * 100 = 付费率 登陆人次 / 平均在线人数 = 活跃率 24 小时内同时在线最高达到人数 = 同时在线峰值 (PCU) 24 小时每小时同时在线相加总和 / 24 小时 =平均在线 (ACU)

【活跃天数计算定义】 活跃天指用户当天登陆游戏一定时间、认定用户当天为活跃、活跃天数加 1 天 当天 0 : 00-23 : 59 登陆游戏时间 2 小时以上用户当天为活跃天、活跃天数累积 1 天 当天 0 : 00-23 : 59 登陆游戏时间 当天 0 : 00-23 : 59 登陆游戏时间 0.5 小时至 2 小时、活跃天数累积 0.5 天

0.5 小时以下、不为其累积活跃天数 精品资料

三、但愿有一天你会记起,我曾默默地,毫无希望地爱过你。我这扇门曾为你打开,只为你一人打开,现在,我要把它关上了。 四、你看我的时候我装做在看别处,你在看别处的时候我在看你。 五、陆上的人喜欢寻根究底,虚度很多的光阴。冬天担忧夏天的迟来,夏天担心冬天的将至。所以你们不停到处去追求一个遥不可及,四季如夏的地方,我并不羡慕。 六、没想到的是,一别竟是一辈子了。 七、朋友们都羡慕我,其实羡慕他们的人是我。爱你,很久了,等你,也很久了,现在,我要离开你了,比很久很久还要久 八 、 Do something today that your future self will thank you for. 从现在开始,做一些让未来的你感谢现在的自己的事。 九、有个懂你的人,是最大的幸福。这个人,不一定十全十美,但他能读懂你,能走进你的心灵深处,能看懂你心里的一切。最懂你的人,总是会一直的在你身边,默默守护你,不让你受一点点的委屈。真正爱你的人不会说许多爱你的话,却会做许多爱你的事。

十、很久很久,没有对方的消息,也不再想起这个人,也是不想再想起。 十一、我不怕我会忘记他,他在我心底开出了花。 十二、我还在原地等你,你却已经忘记曾来过这里。

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