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游戏产品如何进行数据分析?

作者: afenxi来源: afenxi时间:2017-01-05 16:21:41

摘要:蓝港研发总监:游戏产品如何进行数据分析?内附核心数据分析实例。

首先,介绍下什么是AARRR模型。AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这五个单词的缩写,分别对应一款产品生命周期中的5个重要的环节:获取用户、提高活跃度、提高用户留存率、获取收入、自传播五个环节。不仅适用于游戏,也适用于工具。下面我们来简单讲解一下AARRR模型中每个环节关注的重要数据指标。

游戏产品如何进行数据分析?-数据分析网

(1) 获取用户(Acquisition)

任何产品上线运营都会面临这一环节,新增用户量和CPA(cost per action)是这个阶段的主要指标。这两个指标和很多因素有关系,比如产品本身的目标用户群的大小、市场宣传、广告投放、产品是否有IP、产品名字、产品Icon和介绍、安装包大小等等很多因素有关系。现在移动游戏获取用户,主要通过各应用渠道和AppStore获得。移动游戏从各应用渠道获得用户多少的主要因素,是流量变现能力强弱,但是这个怎么理解呢?国内的各应用市场如应用宝、百度手机助手、360手机助手等等,广告资源和榜位都是依据流量赚钱的能力来的。比如说,相同的位置,如果放其它的游戏一天能带来50万收入,如果放我们的游戏一天能带来60万的收入,大家认为各渠道会放谁家的游戏呢?各应用渠道本质还是在经营流量,盈利能力强就会从各应用市场获得更多的用户。AppStore榜位会比较客观和公正一点,而且分几个榜单,付费榜、免费榜、畅销榜。各有不同的指标来决定榜位。

(2) 提高活跃度(Activation)

衡量用户的活跃度会有如下数据标准:DAU(日活跃度)、MAU(月活跃度)、使用时长、启动次数、峰值在线人数等,其中DAU、MAU这两个数据基本上说明了应用当前的用户规模大小。用户的活跃度也很重要,因为用户活跃的时候才能贡献收入。给大家讲一个真实的例子,2014年比较火的某款游戏,老板天天关注的数据指标就是DAU,说只要DAU大约百万我就能睡安稳觉,其实是有道理的,用户在,收入不管通过什么活动,新的消费等刺激下都能来。

(3) 提高留存率(Retention)

留存反应了用户的粘性和忠诚度,我们会统计各种留存、次日留存、七日留存、双周留存、月留存等。这个是我们在内部测试和外部小量测试阶段的重点关注指标,后面会重点介绍这个留存率。

(4) 获取收入(Revenue)

这个环节,要统计的指标有付费率、ARPU、ARPPU、消耗率、LTV等。反应用户的付费转化和付费能力等,我们会按照各渠道和推广活动去统计这个,可以检出不同渠道和推广活动的用户质量,这个后面会重点介绍下LTV的计算。

(5) 自传播(Reter)

自传播这块,暂时不太会去计算反应病毒传播能力的K因子,关注的比较多的是自然新增量,就是除广告投入带来用户外的新增量。对于要想打造爆款产品这个K因子太重要了。

下面,我们看下AARRR模型的应用,从各应用渠道是如何应用它来选择好的产品的。

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S级是指特级,91比较看中自然新增、7日和15日留存、15天LTV即单个在15天内的收入贡献和月付费率,基本包含了AARRR模型各环节的指标。

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PP助手比较看中推广注册,这个反应吸量的能力和注册转化率、次日留存和七天留存、月付费率、登陆ARPU,也基本包含了AARRR模型各环节的指标。

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360A级数据指标,比较看中注册转化率和留存率,其实也是有道理的。注册转化率反应了流量的利用率,留存率反应了用户对产品的喜爱和忠诚度,有这个何愁收入不好呢?

下面着重介绍下留存率指标。

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留存率大家比较熟悉,工作中也用的比较多,现在给大家介绍下新增留存率曲线。它的生成就是把各时间的留存率连接成一条曲线,新增留存率曲线是留存率的一种综合。

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大家看到新增留存率曲线的价值了么?产品早期不太好估算LTV,我们工作中更多的是用多少天的LTV。用来核算广告投放的ROI,但是LT常用到。

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LT,用户生命周期,我们每个季度都需要重新计算,因为是收入确认的一个重要参数,因为收入需要按照道具类型进行分摊,LT真实的计算会比这个复杂的多。大家可以理解下LT的基本的定义,不一定要会算。另外记住“新增留存率曲线的面积等于LT”,所以留存非常重要。

AARRR模型和留存率、LTV指标的介绍就介绍到这里,下面有四个思考题,大家一起讨论下。

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思考题1:某产品活跃10%,周活跃70%,大家觉得是否靠谱?

答:是不靠谱的,因为日活跃10%,周活跃70%,用户会在一周内重复活跃的情况。所以假如日活跃是10%,周活跃肯定小于70%。

思考题2: 锁屏应用安装4000-5000万,日活跃200万左右,是否靠谱?

答:锁屏应用就是屏幕解锁,主要Android上比较多这种应用。大多数的用户不可能一天不使用手机吧,所以锁屏应用,它的日活跃定是比较高的,现在只有5%左右,所以答案肯定是不靠谱,要么安装量是虚的,要么用户卸载的比较多。才会导致几千万的安装锁屏应用只有200万左右的活跃。

思考题3:要做爆款应用比如脸萌、足迹、小咖秀等,从AARRR模型来看,需要什么样的数据指标?

答:主要是自传播能力,K因子高,在短时间能大量的曝光,所以成了爆款,但是他们都有一个问题,就是留存不好。

思考题4:要做大规模用户应用比如Clean master、美图秀秀、Go Launcher等,从AARRR模型来看,需要什么样的数据指标?

答:一个大成的产品,从数据看肯定是各方面都比较好,另外,大家有没有看傅盛关于介绍战略的文章,关键词:预测、破局点、all in,all in的前提还是数据的计算。

------------------------------Q&A----------------------------------

Q1:详解下思考问题4,需要哪些数据?为什么需要正常的数据特征?

A: 来简单地说,单个LTV是否远远大于CPA 。复杂点说,就是大众,刚需,痛点、高频,后面对于的数据比较好。

Q2:我们这个Ap是不是比较极端,我们是运营商的手机营业厅,到月底用户登录的就比较多,平时就很少,平均下来日几个点,但月60、70%,是不是可以说工具类的各种纬度活跃量都不是很客观?

A:这个问题说的不是很清楚,不同的产品类型会有不一样的数据特征,这个是和业务相关的,比如你说的营业厅的应用,就会存在日活跃很低,月活跃因为月低用的比较多,月活跃比较高的情况。

Q3:刚刚您介绍了渠道的游戏评级标准,想了解下游戏CP有渠道评级标准吗?指标是什么呢?

A:CP对于各渠道是比较熟悉的,但是一般还没有形成标准,CP关注渠道的数据指标,主要是能导多少用户量,付费能力。

Q4:游戏为了获得渠道更好的资源位,自充是行业很常见的操作方式?

A:渠道评价游戏的标准,不仅仅是收入,还有其它数据指标,所以自充值的影响也是一段时间的,所以不是很常有吧,但是听过有游戏为了进入AppStore畅销榜有自充值行为,识别这种行为,就看它的免费榜和付费榜是否一致。

Q5:我想问个问题,老师怎么计算流失周期的啊,然后一般可以利用流失数据来做产品的什么优化啊?老师给他举个例子说明吧 。

A:找出流失原因,一个一个解决了。 给你举个例子吧,我们在以前的一款页游,在用户注册和登录的过程中,注册转化率比较低,我们就记录每个步骤的转化率,找到转化率比较低的位置,发现那个步骤的资源比较大,在用户网络情况不好的情况下,下载比较慢,导致用户直接关闭了。这个还是需要具体的问题,具体分析。

Q6:还有个问题,老师游戏运营是怎么针对用户进行分层运营的?

A:游戏用户,有RMB和非RMB玩家。RMB玩家又分大R和小R。运营活动,肯定会有相同的,也有针对性的。

作者:黄斌,08年加入蓝港,蓝港互动是国内领先的移动游戏研发和发行商,曾担任平台研发中心总监,主要负责公司boss系统的研发工作,现在负责公司移动应用开发部,做一些移动工具的开发工作。 来自:简书 链接:http://www.jianshu.com/p/bdbfc939605f

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