如何分析遊戲運營數據並提出有效改進方案?
請問一下,策劃如何通過遊戲運營數據去改進遊戲(類刀塔手游)?以前沒做過這事,現在發現運營數據過於龐大,各種數據都有,有種無從下手的感覺,抓不住重點,抱著想把遊戲做好的心情,真切的求助前輩們。
數據問題一直是很多運營人員頭疼的問題。之前的回答說了一些,但都沒有展開說,我也不知道進階篇能說到啥程度,但先說著吧。
1 數據的定義
數據,其實就是一堆數值。但這些數值,是從用戶的行為統計而來。用來便於需要使用數據的同學進行研究和分析之用的基礎素材。2 有哪些數據
我們在入門篇的最後,列出了一些核心數據,我用一張腦圖來簡單的歸納一下,並進入我們這一節的內容:這張腦圖,僅僅簡單的展示了可能是通用的部分運營數據,但如果我們仔細去看,會發現三個數據類型,是所有運營都需要具備的:
渠道、成本、收益。如果要我簡化上面這張腦圖,我會告訴你,做運營,需要獲取的數據,就是這三大類數據:渠道數據、成本數據、收益數據。渠道數據,是用來衡量渠道質量、渠道作用的,它由產品本身的定位的客群和產品的特性所決定。我們其實很容易可以推倒,一個理財產品如果投放遊戲社區這種渠道,其運營效果可能並不會太好,可如果換成彩票、博彩,可能效果就很好;同理,傳奇這一類的遊戲的宣傳與活動如果投放到女性社區平台,其效果幾乎也可以無視,而如果換成一款Q版小遊戲,或許效果就很好。
成本數據和收益數據,則會從不同層面反映出運營的效果。在這裡插一句,千萬不要相信網上流傳的各種《XX高管教你不花錢做運營》這種雞湯文,運營一定有成本,必然有成本,如果認為運營高手可以不花錢辦成事兒,那不如去相信男人可以懷孕生孩子。運營的效率可以通過經驗、熟練度、創意等各種手段來提升,但運營的成本是必然存在的,並且和運營效果一般來說是成正比關係的。很簡單的一個道理:
兩個活動,一個活動送100台iPhone6,一個活動送1台iPhone6,哪個效果會好?
做運營的同學,請一定要認真的去評估每一個運營動作背後的成本。而所謂「收益」,並不等價於「收入」,獲得金錢是收益,獲得用戶也是收益,獲得口碑同樣是收益。如果我們了解了渠道、成本、收益這三類數據,是指導運營的核心數據,我們就可以根據自身的產品特性去設定需要獲取哪些數據。
我們拿最近很火的那個App——足記來舉個例子吧。
「足記」因為一個非核心功能火了,但作為這樣的應用,它會關注哪些數據呢?從產品的層面,它會去關註:1)App每日的打開數2)各種功能的使用次數和使用頻次3)各種Tab的點擊次數和對應頁面的打開頻次
從運營的層面,它可能會去關註:1)App每日的活躍用戶數2)每日產生的UGC數量(區分新老用戶)3)每日分享到社會化媒體的UGC數量(同時考慮單位用戶的產生內容數)4)分享出去的UGC帶來的迴流新裝機、新激活用戶數等等。而我們需要注意的是,這些關注的數據點,並不是一成不變的,它會因為產品的不同階段而調整,如果我們假設未來足記有盈利模式,那麼它關注的核心數據,就會從內容轉向收入,這時候,轉化率相關數據就會變的重要了。
同樣,我們在本篇的第二章舉過這樣一個例子:某個旅遊網站,發起了老用戶邀請新用戶加入,老用戶和新用戶都可以獲得100元的代金券,如果活動期間,新用戶完成了一筆旅遊訂單,不論金額大小,作為邀請人的老用戶還可以獲得100元的代金券。我們當時分析了活動流程,並針對活動流程做了關鍵點梳理,這些關鍵點就是需要獲取的數據:
[圖片]我們需要的數據,根據實際的需求來進行設計,並沒有一個完全通用的標準,當然,如果你做的越多,你會發現,你的數據感覺在不知不覺中獲得了提升,這一點,非常重要。3 如何獲取數據獲取數據的渠道有很多,而方式基本就是自己做和使用外部工具兩種方式。自己做的話,App可以選擇「埋點」、log等方式,而Web可以通過log、日誌與按鈕埋點等方式去做記錄。外部工具,則有很多第三方會提供服務。獲取數據的方式其實各種各樣,而關鍵在於,作為運營人員要了解什麼樣的數據是重要的,對於這些數據的前後關聯,是怎樣的,這是一個聯動的過程,不是一個單一的行為。4 如何分析數據對於數據的解讀,每個人都有不同的方式。如果我們要簡單的總結,數據分析的方法,無非是:
1)確定數據的準確性這裡包含了選擇數據維度的合理性、數據統計的準確性。如果數據維度選擇不合理、數據統計結果不精確,我們可能是無法得出正確的分析結果的。這是基礎。2)明確影響數據的因素一個數據,會收到多種因素的影響,這些因素有內部的,有外部的,運營人員應當儘可能多的了解所有層面的影響因素,以利於我們對於數據的解讀是在一個相對正確的範圍內。3)重視長期的數據監測在運營數據分析中,經常會使用環比和同比方式來對比數據。簡單的說,環比是本日與前一日的對比、本月與上月的對比、本季度與上季度的對比;同比是今年當日與去年當日的對比、今年當月與去年當月的對比、今年當季度與去年當季度的對比。環比幫我們看短期的數據波動,而同比幫我們了解大環境下的數據波動。4)保持客觀的視角數據分析的過程中,客觀非常重要,不以物喜不以己悲,做了錯誤的操作,帶來了不利的影響要承認,獲得了超出意料的成果要心平氣和,切忌挑選有利於自身的結論。這是職業道德的問題,也是職業發展中非常常見的問題。5)注意剔除干擾項實際的工作中,我們會碰到很多問題,這些問題是干擾項,例如,在一個相對平穩的曲線中,突然出現了一個點上的強烈波動,這時候我們需要全面的了解個波動產生的原因,如果無法確認原因,就剔除這個波動,否則我們很難去獲得一個正確的結論。關於數據的內容,我個人其實說不出更多有價值的東西,抱著負責任的態度,寫到這裡,希望對此感興趣的同學通過專業渠道去認真學習,並在實操中提高水準。推薦閱讀:
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