小白學(xué)數(shù)據(jù)分析--付費用戶的金子塔模型實踐操作

免費游戲中付費用戶模型分析

　　最近看了不少文章，對于付費用戶的模型也有了很深刻的理解和認(rèn)識，早先我做了不少關(guān)于大R，中間R，低端R用戶的分析，想來還是覺得草草了事，近來有網(wǎng)友提出來，理論探討的多了些，實踐上手的東西少了點，畢竟還是叫做小白學(xué)數(shù)據(jù)分析啊，今天就把以前說過的付費用戶的模型具體的實踐一下。
感悟和理論
　　得到的靈感首先要感謝Nicholas Lovell 的這篇文章，是我得到了一些處理和分析這個模型的辦法。
　　Lovell是從理論的解析了這個付費用戶的模型，篇幅很短但是內(nèi)容很好。早先我們有一個觀點就是付費滲透率的提升，意味著收入在隨后的一段時間內(nèi)會逐漸打開和扭轉(zhuǎn)，因為一旦用戶開始付費（且這個群體不斷膨脹），那么我們的收入就會有起色，這些人會從最開始的一元兩元開始發(fā)展到幾十幾百的規(guī)模。
　　事實上呢，這種情況存在，但是更多時候這個看似正確的命題卻鮮有證明過。那么我們可以認(rèn)為收入的增長其實不是靠量的積累，也就是說不是靠你拉來多少用戶，有多少用戶轉(zhuǎn)化了付費，而是依靠那些少量卻能創(chuàng)造大收入的用戶。這點在免費游戲中是如此。
　　現(xiàn)在大多數(shù)的游戲是免費游戲，免費游戲去掉了體驗游戲的障礙，這就最大程度上意味著解放了用戶的消費能力，去除了消費的上限。
　　由免費游戲的用戶構(gòu)建的虛擬社會本身就是不平等的，因為消費的差異化打開了，因此我們也通過道具得形式不斷的解放和發(fā)展用戶的消費潛能，比如消耗品、升級、美化、社交、金錢換時間的方式。在Lovell的文章中提出了一個模式化免費增值能量定律：
將玩家分成三大類：
* 每月投入極少資金的小魚，通常是1美元。
* 花費“中等”數(shù)額的海豚。他們平均每月花費5美元。
* 投入大量資金的鯨魚。他們平均每月花費20美元。
* 免費體驗者屬于第四類。
三類用戶的分布比例如下：
* 小魚：50%的付費用戶
* 海豚：40%的付費用戶
* 鯨魚：10%的付費用戶
　　注意這是能量定律模型的近似估值。你可以調(diào)整分布比例和ARPPU數(shù)值。但調(diào)整分布比例和ARPPU數(shù)值會改變預(yù)期的曲線。
　　這里L(fēng)ovell談到的付費用戶的劃分標(biāo)準(zhǔn)時5:4:1，對于這一點我覺得這就確立了我們在對待ARPPU的問題上也要階梯式的看法，相比籠統(tǒng)的確立ARPPU，空喊提升或者降低，這種確立方式是有效的，也是更加精準(zhǔn)的。
實踐和結(jié)果
　　按照Lovell的分析和結(jié)論，我進(jìn)行了分析，首先我們拿到用戶的充值記錄，我們將充值記錄進(jìn)行處理，由原本的交易格式變成基本的表格數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)透視表得到每個賬戶的充值金額和充值次數(shù)。
　　在充值金額的曲線上，我們看到基本上是符合冪律分布的。


　　而對應(yīng)的充值次數(shù)進(jìn)行分析，也是與充值金額的趨勢基本一致，符合冪律分布形式，而我們的接下來的付費用戶的分類模型采用什么樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類將變得非常重要。

　　如剛才我所提到的，我們把用戶的充值數(shù)據(jù)變化形式，由交易數(shù)據(jù)變成表格數(shù)據(jù)，這一步是最關(guān)鍵，即表格數(shù)據(jù)我們就可以知道每個付費用戶目前充值總額和充值次數(shù)。下面我們就利用這種數(shù)據(jù)進(jìn)行具體的分析處理。
　　首先，我們確立幾個統(tǒng)計指標(biāo)，平均數(shù)，眾數(shù)，中位數(shù)。
　　平均數(shù)：即ARPPU，也就是充值總額/總充值用戶數(shù)；
　　眾數(shù)：一組數(shù)據(jù)出現(xiàn)頻率最高的值，在Excel中的函數(shù)是mode();
　　中位數(shù)：一組數(shù)據(jù)中從小到大排列，處于中間位置的數(shù)，在Excel中的函數(shù)是Median()。
　　我們完成以上三個數(shù)據(jù)指標(biāo)的計算，數(shù)據(jù)如下：

　　如果你愿意，也可以計算一下在交易數(shù)據(jù)格式下的眾數(shù)。
　　接下來，就是比較關(guān)鍵的過程了，這里我使用SPSS進(jìn)行描述統(tǒng)計，做頻數(shù)分析，這個過程也可以在Excel的數(shù)據(jù)分析過程中完成。
把剛才處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到SPSS中，一共三個變量，如下圖：

賬戶ID、充值額、充值次數(shù)

隨后，我們打開頻率分析面板

統(tǒng)計量位置，按照自己的需求進(jìn)行選取就可以了，如下圖所示：

點擊繼續(xù)，等待結(jié)果輸出，輸出后，在左側(cè)會有相應(yīng)的提示，參照提示查看就可以了，此處我們重點看頻率表

如下圖，則是輸出的頻率表

此圖中，我們看到50%的用戶充值在50元，按照之前的結(jié)論，我們把這部分群體劃分為小額用戶，即小魚用戶。
然而，根據(jù)平均數(shù)計算的ARPPU的289元，達(dá)到該級別的用戶不到20%，換句話，ARPPU不能一味籠統(tǒng)的判斷目前游戲用戶的充值能力和付費情況。

接下來，如果我們按照lovell的劃分40%為海豚用戶，那么海豚用戶應(yīng)該是達(dá)到90%了，如下圖：

海豚用戶的充值最高達(dá)到了571元，最低60元。
隨后我們把接下來的10%劃分為鯨魚用戶，他們的最高充值達(dá)到了千元以上。
以上我們是按照lovell的劃分方式進(jìn)行，接下來我們要進(jìn)行第三步分析了。
首先小魚用戶占據(jù)50%的用戶總量，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理我們得到
ARPPU：35
收入占比：6%
其次海豚用戶占比40%的用戶總量，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理我們得到
ARPPU：192
收入占比：27%
第三鯨魚用戶占比10%的用戶總量，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理我們得到
ARPPU：1927
收入占比：67%
經(jīng)過以上的分析和整理，基本上驗證了lovell所說的5:4:1