如何用數據，策劃一次成功的拉新活動？

遊戲行業的數據分析能做什麼？拋開基礎運營支持外，還包括渠道推廣評估、用戶流失原因分析、用戶付費動機分析等方面。精細化運營對遊戲玩家新增、留存、轉化、收入等各環節都起到極大促進作用。從遊戲複雜、瑣碎數據中挖掘數據價值，不斷優化遊戲機制設計、場景設計、故事情節設計、位置和物品設計、界面設計等，是遊戲產品持續優化與改進、平台精細化運營的加持。

《卡片怪獸》是木七七遊戲工作室（下稱「木七七」）研發的一款畫風清奇的TCG快節奏手游，吸收玩家意見持續打磨遊戲，2017年成為騰訊極光遊戲平台首批遊戲。之前推出的《冒險與挖礦》一款像素放置類休閑手游，在沒有任何發行問津的情況下，公測期間被蘋果官方陸續推薦30餘次，一度登頂蘋果商店免費榜。

木七七遊戲研發的成功關鍵在於保證順暢、優質的玩家體驗。在這一過程中木七七團隊不斷將數據驅動理念貫穿遊戲設計與測試的全流程。數據分析能夠幫助遊戲設計者不斷還原真實的玩家遊戲情境與玩家心理，讓產品優化方向能夠快速契合玩家需求。

「從埋點開始，準確性是一切數據分析的前提」

圍繞遊戲產品的生命周期，數據分析第一步是數據採集與基礎支持。該環節通常包括通過數據埋點的需求進行跟進與驗收、數據倉庫的搭建以及數據分析平台的搭建。

木七七創始人陸家賢近日在公開場合發表《數據驅動讓細分不再小眾》的主題演講中介紹，在產品數據分析過程中，採用「前端埋點+後端埋點」配合的方式，從埋點開始保證數據採集的全面性與準確性。

「準確性是一切數據分析的前提，我們通過伺服器端提交的數據進行分析，進而對每個細化頁面進行埋點，看到反常、不符合邏輯的數據，這時候要追問下去，所採集的數據是我們進行對比性判斷、深挖玩家需求點、產品創新的根基。」數據採集是構建數據平台的核心要素，不僅可以監控遊戲數據的整體健康狀況，更是對玩家行為進行深度分析的有力保證，從而提高玩家體驗。

他強調，創新產品具有一定的特殊性，每一款創新的產品都沒有可以直接套用的數據標準，需要實事求是地進行深入分析與洞察。如今，《卡片怪獸》憑藉良好的市場反饋，以及核心用戶對產品的高認知度等，騰訊選擇與其進行合作。

數據驅動下的產品與運營優化：如何將玩家次日留存率提升5%？

玩家在遊戲中獲得的核心價值是「體驗」。玩家的體驗折射在遊戲上反應的用戶的心理狀態。如果體驗高於用戶的心理預期，就會增加用戶對遊戲的忠誠度，即黏性。當玩家通過視頻、文字、圖片等傳播素材被遊戲吸引進而體驗遊戲時，接下來相對較短的時間內，玩家所感受到遊戲內容、感知價值、滿意度代表著玩家要不要繼續「體驗」。「體驗」背後的用戶行為研究是判斷玩家流失的關鍵。

這點正如木七七數據負責人施辰剛所說：「遊戲行業十分重視用戶在註冊後15分鐘內的遊戲體驗以及次日留存。」因為15分鐘的玩家首次體驗，遊戲數據分析人員可以藉此判斷玩家在遊戲中遭遇的「卡點」；而次日留存率反饋出玩家第二天還會重新啟動遊戲的意願度。總之，在遊戲產品穩定之前，這兩個指標自身是一個非常強大的「診斷工具」，它一定程度上暴露了遊戲產品是否存在問題的表面癥狀。

施辰剛介紹，《卡片怪獸》通過漏斗分析功能，首先查看用戶註冊後在遊戲中每一個關卡的通過情況。如下圖。

圖1 新註冊用戶進行各遊戲步驟所留存用戶的比例

數據分析人員可以點擊上圖中各個環節的數字，查看漏斗中每一步驟的玩家明細列表，如玩過

圖2 將新註冊用戶進行到戰鬥NO.3階段的留存用戶進行分群，命名為「戰鬥NO.3」

之後通過留存分析，遊戲設計人員觀察通過不同關卡的各用戶群體的次日留存情況。下圖以「戰鬥NO.3」分群為例，展示了該用戶群體的次日留存情況。

圖3 「戰鬥NO.3」群體的次日留存情況分析

如上，當全部了解了通過不同關卡的各用戶群體的次日留存情況後，遊戲設計者發現規律：玩家註冊後所進行遊戲階段越深入，次日留存會越高。尤其是當玩家註冊後，經過戰鬥階段並進行到「天梯任務1」階段的玩家群體，次日留存高達80.1%。這說明遊戲任務體驗的越深入越能夠提升遊戲玩家黏性。針對此數據分析結論，遊戲設計人員針對任務相關係統進行了三方面的優化：

(一) 將任務開始時間前置，從而提升達到天梯任務這一環節玩家人數的比例；

(二) 將任務提示進行優化，如以更加明確的方式提醒玩家「你將收到一個任務」。

(三) 領取優化，完成任務後在戰鬥結束時跳出「領取優化」的頁面。

經過上述優化後，通過進一步分析，遊戲玩家整體次日留存率提升了5%。

「數據處理速度是我非常看重的」

施辰剛上述提升玩家留存方式應用場景只是木七七遊戲研發過程中，實現數據驅動的多元化應用的冰山一角。神策數據配合木七七團隊在搭建全面科學的數據基礎後，實現玩家活躍度與留存率的提升、延長玩家的生命周期等。

「之前木七七團隊嘗試通過TalkingData以及ThinkingGame進行產品優化和運營決策，也經歷過通過SQL獲取數據，但一次分析可能就會佔用3-5天。數據處理速度是我非常看重的，靈活分析，一目了然。木七七原本耗時在3～5天的分析工作，可以在1天內完成。

註：因涉嫌商業機密，文中數據均為根據真實場景下虛擬所設，圖片由神策數據提供。

作者：喬一鴨知乎用戶 ，神策數據運營；更多乾貨分享請關注2017神策數據驅動大會。