游戲運營:圍繞一份實例來講如何寫好運營數據分析報告


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          9年前

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          游戲運營期間,我們可以在后臺看到一堆游戲相關數據,對于這些數據我們要怎么怎么進行處理分析呢?下面將圍繞一份報告實例做詳細的分析。內容主要包括分析目標、分析綜述、一周運營數據分析、運營數據總體分析四塊內容。


          一、 確定分析目標

          分析目標主要包括以下三個方面:

          分析目的。

          分析范圍。

          分析時間。

          如下圖所示,分析目標除了主要包括三個方面外,還有備注一欄,這里備注的是計算周期問題。強調一點,我們做運營數據分析的時候通常都會拿更新前和更新后的數據進行比較,因此我們的設定的分析周期一般都會跟著游戲實際的更新情況走。

           



          二、 分析綜述

          分析綜述主要包括兩方面的內容

          1.上周/本周充值數據對比

          ? 充值總額
          ? 充值人數
          ? 服務器數
          ? 服務器平均充值

          ? 服務器平均充值人數

             針對上述內容進行差額對比以及增減率對比,如游戲有特殊要求,可以適當增加其它數據內容。


          2.上周/本周更新內容對比

          主要陳列兩周內分別更新的活動內容或一些重大調整。


          三、 一周運營數據分析

          1. 本周收入概況

          日均充值金額,環比上周日均充值金額

          用戶ARPU值,環比上周ARPU值

          簡述與上周或之前的充值情況的比較,如上升還是下降、影響充值的較大的因素。


          2. 新用戶概況

          新用戶就是新進游戲的玩家,這里主要介紹這些新玩家的動態數據,一般以兩個月為總時長進行陳列比較,具體周期數據仍以周為單位。

          新用戶數據主要包括:安裝下載數、創建角色數、安裝→角色轉化率、付費人數、創建角色→付費轉化率、ARPU值、次日留存、三日留存、七日留存等,可根據游戲實際情況進行添加。


           


          3. 活躍用戶概況

          活躍用戶概況主要包括三部分內容:

          日均在線人數,環比上周實時在線人數,提升/下降百分比

          日均付費用戶登陸人數,環比上周付費登陸數,提升/下降百分比
          ? 日均活躍玩家數,環比日均活躍玩家數,提升/下降百分比


           


          4. 道具消費概況

          道具方面的消費概況主要包括:

          產出活動類別

          道具分類

          單類道具消費元寶,消費占比,環比上周

          日均消費元寶,總消費元寶,環比上周下降/上升

          簡述活動效果較好/較差的道具分類

           


          5. 當前元寶庫存

          當前元寶庫存是指玩家充了元寶還沒花出去的存量,以及游戲中額外獲得的元寶存量。例如,我充了1000塊,拿了1w元寶,花了8K,我造成的存量是2K,當平臺各服的元寶存量不斷上漲,就代表消費點不夠了,要不補新消費系統,要不上消費類的運營活動。 


           


          6. 重點商業活動付費玩家參與情況

          活動參與情況主要考慮以下幾點:

          付費群體類別,活躍付費玩家數

          付費玩家的參與比例

          付費玩家在活動中消費的元寶數

          付費玩家在活動中消費的元寶占周消費元寶總數的比例

          付費玩家的人均消費元寶數

          根據活動的這些付費玩家的相關數據,判斷該活動產生的效益以及玩家的接受程度。

          如果數據不佳,則代表該活動不行,需深究其存在的問題,看看問題是出現在活動難度、活動的獎勵不吸引、還是活動本身的可玩性太差。根據分析的原因在下次更新活動時判斷是需要進行調整玩法設定還是替換成新活動。

          另外,同一時期可能會推出多個活動,在進行單個活動數據分析時,也要橫向比較各個活動的效果,對于下次運營其它產品,有個經驗借鑒。



           

          注:付費玩家數:活動期間登陸過游戲的玩家數;消費占比 = 活動道具總消費元寶/當周總消費元寶


          四、 游戲運營數據總分析

          在簡單分析完一周的運營情況之后,接下來將針對一定運營周期的數據進行詳細分析。


          1. 近期充值概況

          近期充值情況基本上是以一周時長為單位進行分析,主要分析內容包括:每周收入、收入增長率、當周日均收入、當周總付費人數、ARPU值、服務器數量、服均日收入等,可根據游戲實際情況適當增減分析類別。

          下圖為簡單例子:

           



          2. 新注冊用戶分析

          因為是針對新注冊用戶的分析,因此這一塊的分析與前面一周運營數據稍有重合。

          這一塊的分析重點在于各個渠道的數據比較,包括新注冊用戶比較、活躍用戶比較、累積付費金額比較三部分內容。




           

          3. 活躍用戶分析

          前面的活躍用戶分析主要是圍繞一周每日的活躍用戶分析,而這里的活躍用戶分析則可以是兩周、三周或者更長時間的分析, 主要看實際游戲的需要。


          活躍用戶概況描述主要包括三部分內容:
          ? 日均在線人數,環比上周實時在線人數,提升/下降百分比
          ? 日均付費用戶登陸人數,環比上周付費登陸數,提升/下降百分比
          ? 日均活躍玩家數,環比日均活躍玩家數,提升/下降百分比


          注:這里描述的內容根據分析的目的走,不一定非得是本周與上周的比較。


           注:老付費登陸數 = 剔除統計日新增付費玩家數


          4. 道具消耗分析

          道具消耗分析主要包括三部分內容:
          ? 元寶消耗結構,如裝備類、抽獎類、促銷類等
          ? 每一類道具的具體元寶消耗情況分析
          ? 每一類道具在分析周期內的消費占比

          另外,具體的文字描述分析這里不一一舉例,參照著數據分析表的實際情況簡單做個文字描述即可。對于一些銷量很好的道具及銷量不佳的道具可以重點品評,分析造成差異的原因,以便下次更新可以調整改進。



          1)每周日均元寶消耗量

           


              2)元寶消耗占比

           


          5. 付費玩家元寶情況

          付費玩家的元寶情況主要分析:

          獲得元寶量,包括充值獲得、游戲中獲得

          消耗元寶量,包括充值元寶消耗和贈送元寶消耗

          元寶存量,包括充值存量和贈送存量



           備注: 

          充值玩家總元寶來源=充值獲得元寶+游戲內相關渠道獲得贈送元寶 

          充值玩家元寶存量=元寶存量+贈送元寶存量 

          消耗元寶量=元寶消耗+贈送元寶消耗 


          6. 重點游戲系統監控

          由于每個游戲的系統眾多,這里簡單以獲得紫卡伙伴和副本關卡為例做個簡單介紹。


          1) 獲得紫卡數分析

          分析主要針對不同付費層級的玩家進行分析。在主流卡牌游戲中,紫卡通常是比較高級的卡牌,紫卡的擁有數量對于游戲的系統分析具有比較重要的意義。根據分析可以觀察紫卡的擁有數量是否合理,例如大R與小R是否存在明顯的擁有差異,紫卡是易得還是難得。分析過后才能對產出卡牌的概率以及獲得渠道作相關調整。


           


          2) 副本系統監測

          類似推圖的副本,或者一些任務,都是需要我們關注的游戲重點。根據每個關卡玩家的通關參與數,可以簡單的看出每個關卡玩家參與的情況,從而判斷是否有關卡設定不合理或者數據異常。



           

          其實除了系統監測,對于玩家的升級情況、商城的付費情況等都可以做詳細的分析,主要看你的游戲處于哪個階段,分析的重點在哪。


          7. 重點商業活動付費玩家參與情況

          這里分析主要包括往期活動玩家的參與情況,或對于周期較長的活動進行階段性的分析。這個分析與前面的活動分析類似,這里不再詳細說明。




           

          總結

          做完以上分析之后,有需要的應該對整份分析報告進行總結描述,譬如列舉一些內容修改的建議之類的。

          因為不同類別游戲的差異性較大,所以這個分析也僅僅是起到拋磚引玉的作用。我們在實際工作中抒寫分析報告時,通常會根據游戲的指標、階段的側重點、分析的模塊而決定分析的對象。因此,最終還是需要具體情況進行具體分析。


          本文轉載自http://www.syqnr.com/news/view/248066.html


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