
只有合適的數(shù)據(jù)才能獲得ROI_數(shù)據(jù)分析師
應用業(yè)務中的很多分析方法,比如下載量跟蹤和IAP分析可以為應用開發(fā)商帶來很好的效果,比如對購買過程,用戶早期離開原因,或者使用率不高等的分析,都可以為應用帶來足夠的收入。
分析還可以在市場資源之間做出對比甚至在創(chuàng)意之間進行對比(比如哪個廣告更有效率?)
這可以讓開發(fā)商們知道哪種市場資源可以給他們的應用帶來什么類型的用戶以及用戶的行為規(guī)律。
但是,當你要為產(chǎn)品推廣并尋找數(shù)據(jù)的時候,應該注意哪些呢?
獲得足夠的數(shù)據(jù)
如果你的游戲需要靠IAP掙錢,那么就得保證有足夠的用戶量才能夠?qū)崿F(xiàn)盈利。
如果只有2000次下載,而且你覺得可以了解用戶的習慣,那只能說,這個數(shù)量是遠遠不夠的。
我曾遇到很多客戶說用戶或者廣告資源都是基于很小的樣本群體,這樣數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)果只能帶來災難。
什么才是你的KPI(關鍵績效指標)?
很多的公司都把產(chǎn)品組和營銷團隊分離開來。產(chǎn)品團隊專注于保證游戲質(zhì)量帶來的高參與度,營銷人員則專注于為游戲帶來最適合的玩家群。
相似的是,當說到數(shù)據(jù)的時候,你需要知道游戲處于哪個階段而且要知道可以從什么地方提高。
KPI 1:首次消費時間
當然,理解為什么玩家在你的游戲中進行第一次消費的原因是非常重要的,因為這可以幫助你理解他們喜歡的游戲體驗。
比如,如果你知道平均用戶周期短于第一次消費的時間,那么你的游戲一定是有問題了。
不過,如何開發(fā)游戲并在KPI的基礎上進行優(yōu)化是非常復雜的。
大公司都有10到20人左右的內(nèi)部分析團隊專門對特定的游戲進行分析并找出有針對性的問題。
他們會觀察哪個菜單界面需要被修改,如何促進玩家們早一點進行消費,以及用戶獲取策略等。他們還必須理解特殊游戲的銷售盲點并進行優(yōu)化。
KPI 2: 平均每用戶終身收入(即每用戶的LTV)
前7天和30天的ARPU非常的重要。這些可以告訴你什么時候才能賺回投入在市場營銷和用戶獲取方面的開支。
了解用戶的平均LTV也非常的重要,但“終身”可能是一個很長的時期。玩家們有可能對你的游戲感興趣長達幾個月甚至數(shù)年,但你的市場營銷開支通常是早期投入較多,所以你需要知道什么時候才能夠把錢賺回來。
KPI 3: 一次性用戶比例
一次性用戶比例(也就是首日保留率)能夠很好的體驗你的游戲?qū)τ脩舻奈Α?/span>
比如,一次性用戶比例達到60%的話,就意味著第二天有60%的玩家會離開你的游戲。
因此,對特定用戶離開游戲的時間要足夠重視,在不同渠道獲取的用戶以及現(xiàn)有用戶之間做出對比。
找到自己的亮點
優(yōu)化KPI是非常復雜的工作,沒有人能夠給你一個通用的優(yōu)化游戲方案。重要的是要確保能夠獲得足夠多的用戶和用戶游戲行為的數(shù)據(jù)。
一旦游戲進行了優(yōu)化,就需要對游戲中的付費用戶進行研究,然后找到這些用戶的獲取渠道以及他們的消費習慣和原因,爭取最大化ROI.
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓練與驗證損失驟升:機器學習訓練中的異常診斷與解決方案 在機器學習模型訓練過程中,“損失曲線” 是反映模型學習狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預期算子的內(nèi)涵、作用與應用解析 動態(tài)隨機一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學領域,假設檢驗是驗證研究假設、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進行 HTTP 網(wǎng)絡請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務邏輯” 是連接 “需求設計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當下,精準營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11