데이터 분석은 개발자, 채널 업체, 발행인 등 운영에 필요한 기술 중 하나입니다. 이 글은 각종 지표를 간략하게 소개하고 분석 아이디어를 제시했다. 사용 된 통계 도구는 일반적으로 사용되는 친숙한 컨소시엄이며, 이 문서의 데이터는 가상 데이터입니다. 먼저 응용 프로그램 개요: 누적 사용자, 게임 온라인 이후 모든 사용자에 대한 통계입니다. 그것은 다음과 같은 데이터에 초점을 맞추고 있다: 지불률 (하나의 중요한 지표): 전체 게이머에 대한 유료 플레이어의 비율. 세분하면 유료율은 등록된 사용자 유료율, 평균 온라인 유료율, 활성 사용자 유료율로 나눌 수 있습니다. 그림은 5.93% 로 100 활동적인 선수 중 거의 6 명이 유료라는 뜻이다. 모두들 페이지 여행과 손놀이를 해본 적이 있는데, 각종 금빛이 반짝이는' 수충선물' 을 볼 수 있다. R&D 를 한 학우들은 아마 깊은 경험을 가지고 있을 것이다. 많은 사람들이 단독으로 아이콘을 만들어 플레이어에게 첫 주먹 1 원만 있으면 가치 188 위안의 상을 받을 수 있다는 것을 일깨워준다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 공부명언) 무엇을 위해, 이 지표를 높이는 것이다: 유료율. 이용자가 적고, 1 인당 유료가 적지만 유료율이 높고, 채널의 선호도를 얻고, 더 많은 추천 전시 기회 (업계 속칭' 흡입비') 를 얻을 수 있다. ARPU (주요 지표): 사용자당 평균 수익입니다. 소득을 사용자 수로 나눈 것으로 이해할 수 있다. 그림의 예는 26 으로 플레이어 한 명당 26 위안을 내는 것과 같다. ARPPU (주요 지표): 유료 사용자당 평균 수익입니다. 소득을 유료 사용자 수로 나눈 것으로 이해할 수 있다. 이론적으로 이 세 가지 지표는 높을수록 좋다. 우리는이 데이터를 사용하여 게임 지불을 최적화합니다. 예를 들어, 게임의 1 인당 유료율은 낮지만 ARPPU 가 높다는 것은 큰 R 의 유료능력이 강하다는 것을 보여준다. 이를 고려하여 우리는 지불 기능을 조정하고 최적화하며, 심지어 R 을 전문으로 하는 고객서비스까지 만들어 큰 R 을 더 즐겁게 합니다. 또 다른 예로, 한 게임의 1 인당 유료율은 높지만, ARPPU 는 매우 낮습니다. 즉, 대부분의 게이머들이 약간의 돈을 쓰는 것을 좋아하기 때문에, 우리는 이 선수들에게 더 많은 작은 선물가방을 추가할 것입니다. 여기서는' 사용자 초상화' 라는 개념을 다루고 있으며, 나중에 다른 데이터로 설명하겠습니다. 새로운 사용자 분석은 새로운 사용자에 대해 이야기하며, 이러한 개념을 투하하고 전환시키는 것과 불가분의 관계에 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 신규, 신규, 신규, 신규, 신규) 우리는 앱이나 게임이 선반에 있으면 사용자가 다운로드를 클릭하는 것을 알고 있다. 그럼 이 사용자는 어디서 왔을까요? 간단히 두 가지 측면으로 나뉜다. 자연사용자: 일반적으로 자연량이라고 하며, 광고도 없고, 사용자가 자발적으로 다운받습니다. 좋은 운영은 비용을 들이지 않고 사용자를 끌어들여 키워드 최적화, 열 문지르기 (현재 핫스팟 이벤트에 따라 소프트 텍스트 쓰기), 게임 팩 최적화 (구글 플레이 제한 패키지 크기), 디스플레이 아이콘 최적화 등과 같은 프레젠테이션 기회를 높입니다. 판촉 사용자: 광고 또는 캠페인 활동을 하면 사용자가 정보를 보고 받고 사용자를 끌어들입니다. 이곳의 새 사용자 데이터는 발표와 함께 분석할 수 있다. 예를 들어, 20 만 달러를 들여 65438+ 만 명의 사용자를 끌어들이는 프로모션을 계획했습니다. 이 활동의 새로운 사용자 비용은 2 위안입니다. 두 번째 행사 개최에 20 만 원이 걸렸고, 온 사용자는 5 만 명에 불과했다. 사용자 비용 증가를 고려하지 않고 문제 분석을 시작할 것이다: 1. 이 활동을 대상 그룹에 넣는 데 문제가 있습니까? 정확합니까? 2. 이 행사의 기획안이 작용했습니까? 폭발 지점이 있습니까? 3. 이 활동은 잘 수행되었습니까? 누락이 있습니까? 어떤 교훈을 배웠고 어떤 교훈을 피했습니까? 마찬가지로, 활동이 성공한다면, 경험과 재투입으로 잘 할 수 있는 아이디어도 있다. (윌리엄 셰익스피어, 햄릿, 성공명언) 유지율 다음 날 유지율 (주요 지표): (등록 다음 날 로그인한 날 신규 사용자 수)/첫날 신규 사용자 수 7 일 유지율 (주요 지표): (첫날 신규 사용자 중 7 일 로그인한 사용자 수)/첫날 신규 사용자 수, 채널 및 R&D 회사 모두에 매우 중요한 데이터. 일반 온라인 항목에는 일반적으로 알려진 테스트 기간이 있습니다. " 그래서 현재 대부분의 게임은 7 일 연속 대례백에 로그인했고, 7 일째 퍼플 카드와 퍼플 장비를 보내고 있습니다. 대량의 말방 (채널) 이 매우 중시하다. 데이터를 보기 좋게 하기 위해, 모두들 선수를 붙잡기 위해 온갖 수단을 다 동원했다. 보유 분석에 따르면 문제: 1. 보유율이 낮아서 대부분의 게이머들은 다음날 더 이상 온라인이 아니다. 가능한 원인: 초보자 단계는 비우호적이다. 오프닝은 매력적이지 않습니다. 게임은 시작하기가 어렵습니다. 기능 지침이 너무 번거롭다. 프로그램이 너무 많고, 깜빡이고, 막히고, 로그인 할 수 없습니다. 2. 보유율은 낮지 않지만, 셋째 날 넷째 날 유실되었다. 가능한 이유: 게임 내용이 단조롭게 반복됩니다. 게임이 너무 실의에 빠지다. 초보자는 상응하는 보호 등이 없다. 버전 데이터: 게임의 각 버전마다 얼마나 많은 사람들이 놀고 있습니까? 이 데이터는 실제로 게임에 상대적으로 중요하지 않습니다. 핫 업데이트, 전체 패키지 업데이트, 버전 호환성을 확인할 수 있습니다. APP 의 경우, 큰 버전을 업데이트할 때 항상 이전 버전의 인터페이스 스타일을 그리워하는 사용자가 있으며, 그 반대로도 참고할 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 채널 사용자 데이터 우리는 iOS 시스템의 채널이 매우 적다는 것을 알고 있습니다. 주로 AppStore 와 9 1, PP 도우미, 동시 푸시, Itools, 빠른 애플 도우미와 같은 초기 탈옥 채널입니다. 지난 몇 년 동안 많은 게임들이 탈옥 순서대로 놀았고, 테스트로, 그 다음은 앱스토어, 그리고 마지막으로 안드로이드였다. 애플 기종은 비교적 적고 개편은 간단하지만 앱스토어는 심사시간이 길고 게임도 끊임없이 최적화해야 하기 때문에 탈옥 채널 테스트를 가서 고치고 앱스토어로 가야 한다. 사용자가 탈옥했지만 iOS 사용자인 ARPU 값은 안드로이드보다 상대적으로 높습니다. 반면에, 안드로이드는 약간 혼란스럽다. 한편으로는 기종이 많아 적응 테스트 시간이 길다. 둘째, 다양한 SDK 에 순차적으로 액세스하는 채널이 너무 많습니다. 나는 한 번에 30 개 이상의 안드로이드 채널 팩을 하는 독립 실행형 게임에 참가한 적이 있다. 채널 사용자 수에 대한 분석에 따르면 채널 전용 활성화 코드, 선물 패키지 등과 같은 활동을 시작할 수 있습니다. 어떤 채널이 많은 사용자를 보유하고 있으며, 이 채널을 홍보하는 데 더 많은 시간을 투자하고 있습니까? 어떤 채널 사용자가 적고 유지 보수가 적습니까? 중요한 경로를 만드는 데 전념하다. 단말기 데이터는 전혀 예상하지 못했다 ... 우리 장비 1 위는 이역봉 양미 동형 ... 사용자 모델에 따라 최적화, 적응 및 테스트를 합니다. 다음 분석. 대부분의 인터넷 및 통신업체 데이터 사용자들 중 최소 95% 가 와이파이를 사용하는데, 이는 중국의 4G 가 여전히 비교적 비싸다는 것을 ... 하하. 이 정보에 따라 게임은 비교적 큰 패킷을 업데이트할 수 있다. 운영자에 관해서는, 타당한 이동 1 위는 통신과의 큰 발걸음이다. 사용자 구역에서는 각 주와 전국의 플레이어 수를 볼 수 있다. 지역에 관해서는 사실 생각할 수 있는 것이 많다. 어떤 지역이 뚜렷한 사용자 특징을 가지고 있는지, 예를 들면 쓰촨 마작 등 상대 지역의 놀이는 현지에서 더 쉽게 받아들여질 수 있다. 예를 들어, 일부 국가에서는 피해야 할 금기가 있습니다. 사실 이것들은 모두 사용자의 초상화이며, 우리는 큰 데이터를 통해 우리의 사용자가 누구인지 추론할 수 있다. 여기를 보면, 우리 마음속에는 이미 사용자의 대체적인 상황을 그려냈을 것이다. 3,000 원 안팎의 새 휴대폰을 살 수 있고, 어느 정도의 소비능력이 있다. 게임을 할 때 대부분 와이파이 (실내), 비여행자, 주말에 게임을 많이 하는데 ... 서두르지 마세요. 다른 데이터를 봅시다. 유료 사용자 트렌드 블루는 신규 유료 사용자: 당일 처음 지불하는 사용자입니다. 귤군은 오래된 유료 사용자입니다. 그림에서 볼 수 있듯이, 새로운 유료 사용자의 수가 비교적 높다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 새로운 사용자에게 더 많은 매력이 있다는 것을 알 수 있습니다. 따라서 다음과 같은 생각을 해야 합니다. 1. 기존 사용자 유료 프로모션: 기존 사용자를 유지하고 기존 사용자에게 비용을 지불하는 방법 기존 사용자가 신규 사용자보다 더 필요한 것은 무엇입니까? 고령자의 유료 충동을 높입니다. 예를 들어, 후기에 더 강력하고 고급스러운 장비를 출시하여 고령자가 추구하는 목표로 삼을 수 있습니다. 게임 버전을 업데이트하여 기존 사용자에게 새로운 콘텐츠를 추가해야 합니까? 2. 신규 사용자 유료 최적화: 대부분의 충전자들은 여러 번 충전한다. 이러한 충전 사용자를 유지하는 방법, 어떤 기능 세부 사항이 잘 되어 있는지, 참고할 수 있다. 사용 시간 데이터에 따르면 우리 사용자가 하는 게임은 대부분 3- 10 분 구간에 집중되어 있다. 사용 시간 사이에는 인과 관계가 있다. 프로젝트 초기에는 가벼운 캐주얼 게임이든 중간 정도의 MMO 든 프로젝트를 포지셔닝합니다. 가벼운 레저류를 포지셔닝하고, 플레이어가 하루에 몇 개의 게임을 하고, 몇 분 동안 놀면, 비용을 포함한 프로젝트의 수명 주기가 이를 중심으로 전개된다. 온라인 후 데이터를 보면, 우리가 예상한 바와 같이 안정적이다. 만약 당신이 데이터를 보면, 선수들이 하루에 2 ~ 3 시간을 투자한다면, 문제가 어디서 편차를 일으키는지, 어떻게 조정하고 바로잡을 수 있는지 생각해야 한다. (존 F. 케네디, 공부명언) 전형적인 예로, COC 와 로열 충돌, 경기당 몇 분. 건물을 업그레이드하고, 군대를 만들고, 영웅을 회수하고, 성수를 모으는 데는 시간이 걸린다. 설계 주기는 온라인 준비-1 이닝 전투-오프라인-회복 병사-온라인 준비-1 이닝 전투입니다. 시작 횟수 통계 플레이어가 매일 시작하는 횟수입니다. 물론, 우리는 사용자의 시작 횟수를 높이기 위해 몇 가지 콘텐츠를 설계할 수 있다. 예를 들어, 2 시간마다 보물 상자를 열면 플레이어는 몇 시간마다 온라인에서 볼 수 있습니다. 사용자 정의 이벤트 일부 이벤트를 정의하여 데이터를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 소위 "미세 조정 작업" 을 보다 잘 분석할 수 있습니다. 예를 들어 "플레이어가 선물 가방을 보는 횟수" 와 "플레이어가 선물 가방을 사는 횟수" 를 정의할 수 있습니다. 데이터에 따르면, 우리는 생각한다: 왜 선물가방이 매력이 없는 이유는 이 두 시간 차이가 크기 때문이다. 플레이어는 이 선물 가방을 좋아하지 않습니까? 플레이어는 좋아하지만 너무 비싸요? 선물 가방 소품 구성이 불합리한가요? 또한 한 수준 진입 횟수와 한 수준 사망 횟수를 기준으로 한 수준의 난이도와 조정이 필요한지 여부를 분석할 수 있습니다. 기타 작업 관련 내용: