干貨|游戲運營的數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析工作可以從宏觀數(shù)據(jù)和微觀數(shù)據(jù)(細分數(shù)據(jù))說起，宏觀數(shù)據(jù)是對總體趨勢的預測，以及對異常數(shù)據(jù)的敏感性把握。而微觀數(shù)據(jù)分析的來源一方面就是從宏觀數(shù)據(jù)的異動而產(chǎn)生的需求，二者是一種相互依托的關系。當然如果不是專業(yè)做DA工作，也許按照這種方式是沒有什么問題的，因為畢竟工作時間和精力不允許有更多的研究工作。從我這個菜鳥DA來說，其實還有很多的工作要做，而采取的形式是另外一種形式，不過其內(nèi)涵與之前的是一致的。

如下圖，大概每個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析體系都是這個模式：

網(wǎng)游的常規(guī)數(shù)據(jù)的把握和檢測更多的是針對人氣(總登，峰值，APA，注冊，流失，在線時長)，消費(ARPU，充值，消耗，滲透率)。

專題數(shù)據(jù)挖掘目前在網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析領域應用比較小，即使有這方面的研究也屬于公司的核心技術，這一部分的研究是對整個游戲玩家的游戲行為，購買行為，情感行為，游戲心理，游戲壓力，游戲壽命，游戲體驗，游戲交互，IB購買關聯(lián)喜好，經(jīng)濟系統(tǒng)運營分析等等深入的專題研究，不是為了解決某個問題而解決，而是一項基于海量數(shù)據(jù)的定期專題式的研究分析，只有深刻了解了用戶的需求才能做出和運營好符合玩家口味的產(chǎn)品。

用戶調(diào)研其實在網(wǎng)游數(shù)據(jù)分析工作處在一個邊緣的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某種程度上我們來做這種調(diào)研工作往往會得到錯誤的玩家信號，所以很少會用調(diào)研手段來分析玩家。

按照這個方式總結(jié)起來如下圖：

這里的深度尋因是一種長期和固定的針對用戶各種特征的尋因。

那么對于我們而言，要做有兩塊工作，常規(guī)數(shù)據(jù)分析，專題式的數(shù)據(jù)挖掘研究。常規(guī)數(shù)據(jù)分析除了在宏觀把握數(shù)據(jù)的趨勢和異動之外，還要在微觀上，將異動的數(shù)據(jù)指標進行細分，從微觀角度找出問題的所在解決問題。而專題的數(shù)據(jù)分析是我們主動的提出一些問題，進而去尋找數(shù)據(jù)并進行研究，并不是為了解決問題而解決。這看似不能最直接的解決問題，然而這些數(shù)據(jù)的解讀，我們能夠掌握

玩家想要什么(what);

為什么要(why);

從哪里可以得到(where);

什么時候我們做(when);

哪些玩家針對哪些運營策略(who);

我們應該給多少(howmuch);

以什么形式進行(how);

通過5W2H的方法，結(jié)合分析手段來解決這些問題。以下為根據(jù)網(wǎng)絡總結(jié)的數(shù)據(jù)分析的一些注意點和方法。

常規(guī)數(shù)據(jù)分析的思路–從收益角度

但我們面臨收益下降時，需要我們定位問題，從收益角度出發(fā)來解決問題。

常規(guī)數(shù)據(jù)分析的思路–從人氣的角度

通過以上的數(shù)據(jù)解讀和針對這些宏觀數(shù)據(jù)的細分，我們可以完成一些異動數(shù)據(jù)的分析和緊急的需求。

而在做好這項工作的同時，我們也需要做好專題式的數(shù)據(jù)分析工作，提供運營人員更多的運營決策。

針對游戲數(shù)據(jù)挖掘的專項研究目前來說總結(jié)如下幾點：

在專題的數(shù)據(jù)挖掘與分析模式，有以下的幾種形式：

?用戶生命周期模型

?流失因素函數(shù)及模型計算

?網(wǎng)絡媒體效果分析

?游戲活動及系統(tǒng)風險評估

?游戲經(jīng)濟系統(tǒng)預警評估

針對專題式的數(shù)據(jù)挖掘，目前還在一個緩慢的研究過程，這一塊確實是比較困難，不同于傳統(tǒng)零售，金融，電信行業(yè)。網(wǎng)游具有著獨特性在具體的分析過程中，需要結(jié)合特點，合理應用理論和技術解決問題。