当前位置 > 首页 > 案例分析 > 游戏生命周期内的数据分析

游戏生命周期内的数据分析

来源:中国数据分析行业网 | 时间:2016-03-18 | 作者:数据委

在游戏类型的覆盖上,益智休闲类、跑酷竞技类、棋牌类、动作设计类、角色扮演类等都是用户玩得比较多游戏分类。

112

在游戏玩家的画像里面,手机设备里面男女的比例男性居多,占到55%,女性占到45%,在系统平台方面,安卓和iOS大概是7:3的关系,安卓大概是接近7成。

在年龄的范围比例里面,其实26到30岁的用户是覆盖最广的用户群体,超过了30%。在26到35岁之间的用户,已经超过了5成。

首先来看玩家的获取和留存的分析,厂商现在面临着很多的问题。

第一,在推广的时候很难获取到精准的用户。

第二,在推广的过程当中,效果很难评估。

第三,无法详细的获知获取玩家的画像是什么,他的标签是什么,还有找不到留存率低的原因。

在解决这个办法,首先在玩家获取这方面,需要一个广告效果跟踪的产品,这个产品是追踪玩家从看到广告点击开始,到后面激活、注册、活跃、留存、付费整个的一条线。举一个例子,当用户进入到游戏的过程当中,需要分析玩家获取的精准度,当把所有的用户聚到一起的时候,就能得到一个玩家构成的分布。

举例某款游戏有新手引导,第一步到第七步的流失率非常大,在分析之后,一到四步流失的用户,对应的都是刚才提到的非游戏类的用户,而4到7步之间流失的用户,可能就是这个用户对游戏感兴趣,把这个游戏下载下来了,但是他发现这个游戏并不适合自己。最后8到12步之间的用户流失,一般都是用户虽然是这个游戏的玩家,但是他只是这个类型一个低活跃度的玩家,所以可以从用户构成上看到新手引导的流失,用户构成在这里面起到一个很好的作用。

这样通过刚才的分析,获取和留存用户的信息,其实就是市场人员帮厂商推进来的用户,通过玩家的构成分析基本情况,然后去分析玩家的构成对数据分析留存影响的是一些什么点。分析师把玩家构成对于留存的分析反馈给市场部,然后由他们去更改自己的推广策略,重新去获取更精准的用户。这样数据分析的闭环就形成了。

分析完用户的获取和留存,看看数据分析师帮助客户去分析他们的付费。付费也会面临几个问题。

问题一:如何指定针对性的运营策略。

问题二:如何提升付费。

问题三:哪些付费玩家需要我们维护。

问题四:付费用户流失的难以控制。

分析师在这方面有几个分析的方面:

方面一:帮助客户做付费玩家的分析。

方面二:对客户潜在的付费玩家进行一次匹配。

方面三:对付费玩家的流失预测。通过对玩家的分析,帮助游戏厂商提高他们的收入。

数据分析师现在关注的是当前推广类型的一个游戏玩家,但是分析发现其中有一部分是低付费能力的,有一部分是无付费能力的还有一部分是高付费能力的玩家,那么就去分析这些用户之前的付费能力,看看是不是可以提前把付费破冰,提前关注这些付费玩家,从而达到运营对他们的关注。

这块儿有一个付费玩家的识别流程,当一个玩家进入游戏,分析师先去识别这个用户是不是一个游戏玩家,当他是游戏玩家之后,再去识别这个用户是不是当前类型的游戏玩家,在这个类型下再去看这个用户是不是有良好的付费习惯,最终再去挖掘这个用户是不是之前的一个高付费用户。这样就帮助游戏客户区分游戏内所有玩家的忠诚度,以及他们的价值。

经常把玩家分成四类:

第一类:高价值、高忠诚度。

第二类:较高价值、较高忠诚度。

第三类:低价值、低忠诚度。

第四类:无价值。

分类是为了帮助运营更好地做他们的运营决策,像一些高价值、高忠诚度的用户,肯定针对性地做一些运营关怀,像没有忠诚度的用户,能把他们更多地留在游戏里面就可以了,可能对于一些小的忠诚度,小额付费的玩家,可能需要一些刺激提高他们的付费能力。

在玩家付费的过程当中,分析师也会发现有些付费玩家会流失,这样就需要提供给客户一个预测流失的产品,预测流失的过程,第一步分析师是学习以往所有流失过的用户的变化规律,这样可以总结到他们的流失曲线,通过学习到流失的曲线的知识,获得现有这个游戏还没有流失的那些用户的流失概率,告诉运营要挽留这些流失概率大的玩家。

在实际的运营过程当中,结合分析做的一些挽留的措施,数据分析师通过算法,能帮助他们留住80%将要流失的大额付费用户,延长他们的付费周期。

当数据分析师知道客户要流失了,厂商的专员对玩家现在的游戏状态进行了解,获取玩家现在的一些反馈,运营对这些反馈做出相应的措施,比如说专有道具的赠送,比如说还有一些专属新功能的一系列措施,在运营最后客户挽留的过程当中,不断地对玩家进行回访、跟踪,实时关注这些玩家的动态,真正把这些用户留在游戏,提高收入。

刚刚提到那些付费,其实也能形成一个付费的分析闭环,在用户进入游戏之后,分析师先进行对付费玩家的识别,识别之后再去对这些有可能付费的用户进行付费破冰,当游戏稳定之后分析师对玩家的忠诚度进行深入的分析,同时结合流失预测的模型,厂商来挽留那些可能流失的用户,最终的目的是为了延长所有付费用户的付费生命周期。当有新的用户进来的时候,还会走这个付费分析的闭环,一环套一环,会让游戏的生命周期延长。

来源:网络