【游戏数据分析的艺术】不衡量无改进

发表于： 2024-01-15 分类于：读书

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无法衡量，就无法改进。

数据分析是以解决问题为先。数据分析注重的是结果转化，理论和知识最终服务于方案和最终的效果。

了解游戏数据分析

游戏数据分析系统及数据的利用，分为几大阶段：

业务需求：对业务需求进行分解
【指标】方法论：分解得到指标，构建指标体系
1. 数据分析的灵魂，是解决问题的普遍原则，是贯穿分析的始终的思想指导；
2. 在指标体系中，指标重在理解和标准化。定义的指标不是越多越好，要加深对于指标的深入理解，借助数据分析来解决问题。每一个指标都具备实际的分析价值，能够反映特定的问题，并且当问题得以解决时，我们还可以从该指标或者几个指标的组合中评估效果
【数据】数据加工：基于指标体系进行数据采集、数据加工处理计算
【信息】统计分析：分析数据、结果数据
【见解】提炼演绎：归纳演绎、业务模型
1. 每一次数据分析都要经过长期的努力和准备，有 80% 的时间是在准备数据
【方案】建议方案：方案效果、行动方案
方案执行
分析结果价值化

分析师能力三角形：

模型：

用户获取

日新登用户数, Daily New Users, DNU, 每日注册并登录游戏的用户数
- 渠道贡献的用户份额
- 宏观走势，确定投放策略
- 是否存在大量垃圾用户
- 注册转化率分析
日一次会话用户数, Daily One Session Users, DOSU, 新登录用户中只有一次会话，其会话市场低于规定阈值
- 推广渠道的质量评估
- 用户导入是否存在障碍点，如网络状况、加载时间、客户端崩溃等问题
- 游戏引导设计分析点之一

用户活跃

日活跃用户数, Daily Active Users, DAU, 每日登录过游戏的用户数，去重
- 核心用户规模
- 产品生命周期分析
- 产品活跃用户流失，分解活跃用户
- 用户活跃率，活跃用户/累计用户量
周活跃用户数, Weekly Active Users, WAU, 最近 7 日（含当日）登陆过游戏的用户数，一般按照自然周计算
- 周期性用户规模
- 周期性变化趋势，主要是推广期和非推广期的比较
月活跃用户数, Monthly Active Users, MAU, 最近一个月即 30 日（含当日）登陆过游戏的用户数，一般按照自然月计算
- 游戏用户规模稳定性
- 推广效果评估
- 总体游戏用户规模变化
日参与次数, Daily Engagement Count, DEC, 用户对游戏的一次使用算一次参与（移动游戏一般建议 30 秒重复开启记录为一次完整使用
- 参与频率分析
- 衡量用户粘性，针对不同客户群分析（活跃、新增、付费）
日均使用时长, Daily Average Online Time, DAOT, 每日总计在线时长 / 日活跃用户数
- 分析产品的质量问题
- 观察不同时间维度的平均使用时长，了解不同用户群的习惯
- 渠道质量衡量标准之一
- 留存即流失分析的依据
DAU / MAU, 理论不低于 0.2，即用户每月至少有 6 天登录游戏
- 游戏人气变化的风向标
- 用户活跃天数的评估

用户留存：某段时间的新增用户数，记为 A，经过一段时间后，仍然使用的用户占新增用户 A 的比例即为留存率。

次日留存率, Day 1 Retention Ratio
三日留存率, Day 3 Retention Ratio
七日留存率, Day 7 Retention Ratio
- 游戏质量评估
- 用户质量评估
- 用户规模衡量
- 流失：统计时间区间内，用户在不同的时期离开游戏的情况
日流失率, Day 1 Churn Ratio, 统计日登录游戏，但随后 7 日未登录游戏的用户占统计日活跃用户的比例
周流失率, Week Churn Ratio
月流失率, Month Churn Ratio
- 活跃用户生命周期分析
- 渠道的变化情况
- 拉动收入的运营手段，版本更新对于用户的流失影响评估
- 什么时期的流失率较高
- 行业比较和产品中期评估

游戏收入

付费率（付费渗透率）, Payment Ratio(PR), Payment User Ratio(PUR), 付费用户数占活跃用户的比例
- 游戏产品的收益转化能力标准
- 用户付费关键点和转化周期
- 付费转化效果评估
活跃付费用户数, Active Payment Account, APA，一般按照月计算，也称为 MPU(Monthly Paying Users)
- APA = MAU x MPR
- 产品的付费用户规模
- APA 的构成情况，鲸鱼用户、海豚用户、小鱼用户的比例以及收益能力
- 付费群体的价值即整体稳定性分析
平均每用户收入, Average Revenue per User, ARPU，一般按照月计算
- ARPU = Revenue / Players
- Montnhly ARPU = Revenue / MAU
- Daily APRU(DARPU) = Daily Revenue / DAU
- 不同渠道用户质量的判断
- 产品收益贡献分析
- 活跃用户人均收入与投放成本的关系
平均每付费用户收入, Average Revenue per Payment User, ARPPU，一般以月计算
- ARPPU = Revenue / Payment User
- Monthly ARPPU = Revenue / APA
- Daily ARPPU(DARPPU) = Daily Revenue / Daily APA
- 付费用户的付费能力和梯度变化
- 付费用户的整体付费趋势和不同付费阶层差异
- 对鲸鱼用户的价值挖掘
生命周期价值, Life Time Value, LTV, 可以看成是一个长期累积的 ARPU
- LTV = ARPU x LT(按月或天计算平均生命周期）
- 用户收益贡献周期
- 用户群与渠道的利润贡献，LTV 与 CPA 的衡量
- LTV 不区分付费与非付费用户，看待整体的价值

数据报表与展示的数字要有实际意义，要考虑的原则：

一个问题、三个原则

其他还有时序分析、抽样分析，这里不展开，主要是 SPSS 软件教程