游戏运营数据分析指标

2019-04-03 来源：yuyang-DataAnalysis

这几天一直在看如何展开数据分析文章，大家写的都不错，说实话，针对如何展开游戏运营数据分析的指导真的非常少，作为每个公司的核心机密是不会拿到台面上与大家分享的，一段时期我上网看了很多的材料，当显示不能满足需求的时候，就要靠我们自己来挖掘。以下是我的结合一些文章后自己总结的数据分析的方法。

数据分析工作可以从宏观数据和微观数据（细分数据）说起，这种方式也是我比较喜欢的，正如小强所言，宏观数据是对总体趋势的预测，以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源一方面就是从宏观数据的异动而产生的需求，二者是一种相互依托的关系。当然如果不是专业做DA工作，也许按照这种方式是没有什么问题的，因为毕竟工作时间和精力不允许有更多的研究工作。从我这个菜鸟DA来说，其实还有很多的工作要做，而采取的形式是另外一种形式，不过其内涵与之前的是一致的。

如下图，大概每个行业的数据分析体系都是这个模式：

网游的常规数据的把握和检测更多的是针对人气（总登，峰值，APA，注册，流失，在线时长），消费（ARPU，充值，消耗，渗透率）。

专题数据挖掘目前在网游数据分析领域应用比较小，即使有这方面的研究也属于公司的核心技术，这一部分的研究是对整个游戏玩家的游戏行为，购买行为，情感行为，游戏心理，游戏压力，游戏寿命，游戏体验，游戏交互，IB购买关联喜好，经济系统运营分析等等深入的专题研究，不是为了解决某个问题而解决，而是一项基于海量数据的定期专题式的研究分析，只有深刻了解了用户的需求才能做出和运营好符合玩家口味的产品。

用户调研其实在网游数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家。

按照这个方式总结起来如下图：

这里的深度寻因是一种长期和固定的针对用户各种特征的寻因。

那么对于我们而言，要做有两块工作，常规数据分析，专题式的数据挖掘研究。常规数据分析除了在宏观把握数据的趋势和异动之外，还要在微观上，将异动的数据指标进行细分，从微观角度找出问题的所在解决问题。而专题的数据分析是我们主动的提出一些问题，进而去寻找数据并进行研究，并不是为了解决问题而解决。这看似不能最直接的解决问题，然而这些数据的解读，我们能够掌握

玩家想要什么（what）；

为什么要（why）；

从哪里可以得到（where）；

什么时候我们做（when）；

哪些玩家针对哪些运营策略（who）；

我们应该给多少（how much）；

以什么形式进行（how）；

通过5W2H的方法，结合分析手段来解决这些问题。以下为根据网络总结的数据分析的一些注意点和方法。

常规数据分析的思路--从收益角度

但我们面临收益下降时，需要我们定位问题，从收益角度出发来解决问题。

常规数据分析的思路--从人气的角度

通过以上的数据解读和针对这些宏观数据的细分，我们可以完成一些异动数据的分析和紧急的需求。