运营游戏的数据分析点

23本文基于TalkingData AARRR模型，结合了移动游戏的行业特征，提供了移动游戏操作员在业务运营的各个阶段应注意的关键数据指标。本文作者对TalkingData售前总监daimin，TalkingData的AARRR模型，提出了对移动应用程序数据分析的一般方法体系。本文基于TalkingData AARRR模型，结合了移动游戏的行业特征，提供了移动游戏操作员在业务运营的各个阶段应注意的关键数据指标。获取用户(Acquisition)AARRR模型代表移动游戏操作的两个关键点。1)以用户为中心，以整个用户生命周期为线索2)用户生命周期值(LTV)大于用户生命周期值(CAC)，意味着产品运行成功移动游戏的运行经历了从以下输入到输出的循环过程：获取Acquisition用户(输入)活动和保留Activation Retention用户Revenue用户转换(输出)用户获取-Acquisition主要指标此阶段是事业的投入期间。操作员通过各种促销渠道(Channel)以多种方式获取目标用户。在此阶段，数据分析最重要的是结合不同的维度(如时间、区域和渠道)，评估不同市场营销渠道的效果，从而进一步优化投资战略并将用户获取成本(CAC)降至最低重要数据：1.用户数(按时间、区域、版本、市场营销渠道等不同的维度进行分析。分解新的、总数和增长率，合并不同的维度，分析不同市场营销渠道的用户获取效果和目标用户分布。):单击用户数(Click)安装用户数(Install)注册用户数(Sign-Up)在线用户(Login):最大在线(PCU)、平均在线(ACU)、day活动(DAU)、每周活动(WAU)和每月活动(MAU)有效用户数：根据产品类型(注册用户、登录用户或付费用户)的不同，有不同的定义2.渠道转换率：单击-安装-注册-注册的转换率(子渠道)3.自然增长用户Organic Users:与市场营销Users相比，此数据增长率高，或者产品进入成熟稳定期，或者作为非宣传手段获取的用户，表明需要加强市场营销促销。营销用户营销用户宣传渠道获取用户，包括渠道标签，宏观评价渠道宣传效果。4.One Session/Day User(一次会话用户):顾名思义，一次会话用户。主要用于监视通道笔刷的作弊行为。您还可以通过反映目标用户的使用习惯并确定从渠道获取的用户是否有效来评估渠道促销的质量渠道增长率：评估渠道的长期运营状态共享通道：比较通道7.最后一次谈消费者咨询成本(CAC)CAC=输入成本/有效用户数，以CPX(成本为X，每个登录用户获取成本等)的形式呈现通过按通道分解CAC，可以获得“通道”卷展栏成本。用户活动和保留用户(Activation and Retention)传统的粗糙数据操作通常只关注用户数这一级别，但实际上，除了用户数之外，用户的质量对操作员更重要。AARRR模型演示了一种细化称为用户生命周期值(LTV)CAC的数据操作的规律。投资以获得用户，然后重点在整个生命周期内最大限度地提高用户创造的实际收入价值和最大限度地实现投资回报。本文将继续沿着AARRR模型系统从成本角度关注价值，并将重点放在提高移动游戏用户生命周期价值过程中需要关注的重要指标上。移动游戏的用户生命周期操作可以概括为以下转换过程：获取用户(安装下载)-转换为活动用户(使用登录)-保留用户(保留回访)-转换为付费用户(在应用程序内支付)。第一，用户活动用户活动是用户价值转换过程的第一步。1.活动用户指针定义：l活动用户：在一段时间内启动/登录移动游戏的用户每日活动用户数(DAU)每月活动用户数(MAU)l活动用户百分比：一段时间内的活动用户数/一段时间内累积的用户数每日活动率每周活动率每月活动率l一次性用户：根据当前时间，新添加后没有应用任何用户。如果添加了启动/注册，则只执行一次，此后没有启动/注册。l一次性用户比率：一次性用户数/累计用户数。反应问题：游戏用户质量。活动用户的绝对数量低或相对总用户数的比例低表示用户质量不高，需要结合渠道等维度深入分析目标用户基础是否正确，或者产品使用是否存在问题。绝对不能说明用户质量高，产品使用没有问题，要与其他指标一起进行深入分析判断。一次性用户。从定义上讲，这部分用户也是活动用户，但要格外关注。绝大多数一次性用户作为无效数量不能创造任何价值。例如，频道的笔刷作弊会带来很多一次性用户。在观察活动用户数的同时，也要集中观察这个指标，客观地评价频道等子组的用户质量。对于移动游戏，健康的一次性用户比例不应超过15%产品状态：有效反映用户的首次游戏体验。游戏的界面效果、启动加载时间、交互式操作环境和用户引导等因素直接影响用户的活动。健康成果：成熟健康的游戏运营的MAU必须在长期发展趋势中显示稳定的趋势曲线(图)一次成功的宣传活动或版本在线的活动用户数量大幅增加，而一次用户必须保持健康的比例。(图)以下指标侧重于活动用户的参与和游戏产品的质量。在分析用户活动时，可以综合分析各个指标，找出产品运行中的问题，指导产品优化。2.启动次数指针定义：用户对移动游戏的一次性使用记录为一次性开始。启动次数是用户对游戏的总启动次数。可以按不同的时间进行聚集。使用数据跟踪统计信息时，通常建议在30秒内重新打开记录，然后不要单独测量。l天开始计数l周开始计数l月开始计数l天平均开始时间：该天内每个用户的平均应用开始次数。天开始/天开始用户数反应问题：启动次数反应游戏的用户使用频率。可以作为游戏产品质量的指标。健康成果：不同类型的移动游戏可能有不同级别的启动辅助级别。该指示器必须与用户部署维相结合，以将主用户分布到更高的启动次数。(图)3.使用时间指针定义：平均单次使用时间：一段时间内用户用于每个游戏的平均时间=一段时间内用户总使用时间/开始时间平均每日使用时间：当天用户使用游戏时间综合的算术平均反应问题：使用时间反映了用户继续留在游戏中的状态，也是用户参与游戏的表现。可以作为游戏产品质量的指标。您也可以结合使用者分布维度，分析游戏使用者品质。健康成果：不同类型的移动游戏具有不同的使用时间级别。好的游戏要用得更久。该指示器与用户分布维一起应分布在主要用户较高的使用期限内。如果存在使用时间短的用户，则表明目标用户组存在问题(产品的关键因素除外)，可能存在渠道欺诈等例外。该指标可用作监控渠道用户质量获取情况的指标。4.DAU/MAU指针定义：每天活动用户数与30天活动用户数之比反应问题：DAU/MAU是社交游戏类和在线类应用程序中常用的评估指标，用于分析用户粘度。越接近1，用户活动级别越高，在低于0.2的情况下，复盖范围和交互越弱。行业通常将DAU/MAU乘以30来计算每月用户的平均活动天数。健康成果：好的游戏会有更高的DAU/MAU比率。通常健康的Freemium游戏DAU/MAU不低于0.15，长期趋势呈平稳曲线。如果出现长期趋势的急剧增减，就要与其他指标一起综合分析问题的原因。二、用户保留用户的保留可以告诉您用户对游戏的忠诚度有多高。简而言之，是维护活动用户。用户保留是用户最终转换为支付并创造实际收益价值的过程中最重要的一步。指针定义：用户开始使用游戏一段时间，经过一段时间后，被认为继续使用游戏。这部分当时占新加入者的比重是维持率。n天保留(1Day Retention)n周保留(7Day Retention)n月保留(30Day Retention)反应问题：保持始终是衡量用户粘度的最佳指标，字面上理解“还剩下多少用户”。这是对整个游戏应用程序质量的最直观的描述。保留率越高，游戏应用程序的质量越高，表明用户的忠诚度越高。通过关注在特定星期/周中添加的新用户在随后的几个时间段中持续使用了多少用户，您可以看到应用程序使用了多长时间后很容易失去用户。确定用户最容易丢失的时间长度，并调整应用的策略、活动激励等措施，以减少用户损失。业界很多应用程序非常重视“1天保留率”(1Day Retention)指标，这是应用程序质量的直接反映，该指标在一定程度上可能表示用户对首次体验的满意。健康成果：用户拥有的营销渠道、产品版本在确定的情况下必须呈现一定的发展趋势。用户保留通常表示以下趋势曲线：从指标角度来看，用户的持有时间保持1天、7天和30天有一定的转换关系。健康的移动游戏1、7、30天的用户拥有率必须低于50%25%10%的水平。也就是说，在良好的手机游戏应用程序的第一天，用户保留率要保持在50%左右，周保留率要保持在25%的水平，月保留率要保持在10%的水平。有关详细的用户保留分析说明，请转至“阅读用户保留方法”三、用户生命周期用户的生命周期是指从使用一个游戏应用程序到卸载应用程序的整个过程。因为移动应用程序很难捕获用户的删除行为，通常根据用户的使用频率低于特定阈值来判断用户的损失。Lifetime Value(LTV)是一个用户在生命周期中创建的值的总和。在移动游戏中，一个用户在生命周期中创建的收益合成。收入(Revenue)在前面的文章中，我们讨论了在评估用户交付成本(CAC)时需要注意的指标，以及在用户创造价值的过渡过程中需要注意的指标。手机游戏用户创造的价值最终会显示为游戏运营收益。本文重点讨论移动游戏收益相关指标，最终提出衡量游戏用户价值创造的核心指标概念，即用户生命周期价值(LTV，Lifetime value)目前，移动游戏主要通过以下三种模式盈利：l付费下载l应用程序中的广告l应用程序内部支付对于付费下载，收入计算更简单。Revenue=每个下载的单价*下载次数(Installation)对于应用程序中的广告模型(主要是独立游戏)，您可以通过用户生命周期广告价值试点来衡量应用的广告价值(详细解释如何在数据博客中评估免费移动应用程序的广告价值)？（）应用程序内支付(IAP)已成为当前未来移动游戏收益模型的主要发展趋势，越来越多的游戏采用自由播放(F2P)IAP的收益模型。下面的指标也以应用内费模型的手机游戏为中心。收入宏指标：1.ARPPU指针定义：Arp pu、average revenue per paying user，即每个平均支付的用户收入。通常按月计算，计算方法如下：每月游戏总收入/每月支付的用户数。ARPPU反映了平均每个付费玩家的支付限制。对于F2P游戏，大多数玩家不需要花费，ARPPU会计算某些成本高昂的用户的情况。行动游戏可能会因类型、区域等因素而有很大差异。以下是一些参考案例：virtual world : habbo hotel : $ 30 ARP pu(sulake)Online game : puzzzle pirates，three rings : $ 50 ARP pu(gama sutra)social game : playdom : $ 20 ARP轻量级详细信息合作伙伴(pu)德国Sci-Fi MMO ARPPU:美元58.77法国Sci-Fi MMO ARPPU:美元14.83对于付费用户，通常只有少量的大型付费用户(whales、鲸鱼用户)占全部索赔收入的很大一部分。因此，在进行收益分析时，应重点分析其中一些用户的收益变化，并根据实际情况采取措施策略，例如加强VIP客户服务。2.ARPU指针定义：ARPU、Average Revenue per User，即每个用户的平均(活动用户)收入。通常按月计算，计算方法如下：每月游戏总收入/月活动用户数。ARPU反映了全部收入平均分配给所有用户的情况，通常比ARPPU小得多。您可以使用ARPU评估个别使用者取得频道的品质。参考案例：休闲社交游戏：美元0.10$ 0.20纸牌游戏例如zynga poker，slot omania : $ 0.25$ 1.25虚拟世界游戏：例如habbo hotel、club penguin、Runescape、and puzzle pirates:$ 0.84$ 1.623.付款转换率(Conversion Rate)指针定义：付费用户的活动用户总数百分比。通常按月计算。月支付用户数/月活动用户数的计算方法如下反映问题：诱导游戏