移动游戏数据分析要素

游戏相关的分析可以从三类利益相关者的角度出发: 游戏用户, 发行方, 开发方.

而各个利益相关者, 有其不同的主要关注点.

游戏用户: 用户体验

发行方: 用户增长和运营

开发方: 收入

对游戏用户来说, 他们在游戏上所花费时间和支出的增长, 本质上是因为游戏给他们带来的体验

为了提高用户体验, 我们要解决这么几个问题:

1.如何衡量用户体验水平, 例如启动频次, 平均游戏时长以及在移动端总使用时长中的占比, 跳出前游戏时长, 分享推荐率等

2.如何完整描绘用户的体验路径, 并找到影响体验指标的关键环节, 更进一步是该环节发挥影响作用的阈值是多少

对发行方来说, 在发行初期更多关心用户增长

而要做到用户增长, 需要

首先, 识别目标用户群体.

对于冷启动, 可以通过内测等手段迅速找到高频用户, 以高频用户的特征作为依据寻找同质或者类似人群, 再依此延伸

对于成熟品类的游戏, 可以通过对同类竞品的用户群体进行分析

而这两者, 都需要对海量的用户特征进行提取和筛选, 形成描述用户的tagging system

其次是, 对用户群体的分层分级

从产品的生命周期上来看, 一般来说一个好的产品会经历 启动->增长->超增长->稳定(->二次增长) 这样一个过程

而一个游戏的用户群体可以分为 新增用户, 留存用户, 和回流用户.

在启动和增长期, 新增用户贡献了主要的用户量,  但在产品用户量增长的同时, 新增用户的增长趋势会表现出衰减, 留存用户逐渐占据更大的比例

在稳定期, 我们需要关注留存/回流用户和流失用户之间的平衡

补充一点, 在启动期, 我们同样可以对新增用户作进一步的细分

我们首先需要找到愿意尝试/认可产品的那一小部分人, 就是所谓的beachhead,

beachhead可以对游戏的核心功能进行体验, 我们也能从其中的高频用户找到未来"死忠粉"的一些特质

随后, 以beachhead高频用户为支点, 找到innovators, 

在这一过程中, 我们不仅要吸引高净值用户, 也需要去引入一些"气氛组", 这类群体游戏支出可能不如前者高, 但其存在和使用能提高游戏气氛

对开发方来说, 成本回收和盈利是他们的最终目标之一

我们可以以时间为横轴, 去绘制获客成本和用户支出的曲线

从用户总支出上来说, 用户总支出 = LT * ARPU. 这两个指标有多种方法去估计

获得支出曲线后, 我们可以去规制获客成本, 预估成本回收周期, 评估不同渠道的获客质量

原文：https://www.cnblogs.com/raylan/p/15307005.html