數據分析的真正價值，是發現數據潛在的價值，而不是僅僅剖露現狀，現狀是眾多人都能都洞察到的，而數據分析的價值就在于洞察之后能夠給出對應的機遇和挑戰說明，并提供方向指引
游戲行業的數據分析價值：
①貨：市場熱點分析、運營指標監控預警
②場：評估產品質量，定位產品問題，實現用戶體驗升級
③人：用戶畫像構建、流失預警和用戶生命周期管理
④資源：預估市場資源投放、輿情分析和廣告投放、資源位把控

用戶從下載到進入游戲的行為數據結構圖

一、游戲數據分析指標體系

1、轉化率：反應產品體驗
①激活率=激活量/安裝量
（激活碼的）激活率=激活量/激活碼發放量
（激活碼的）激活且登錄率=激活且登錄量/激活碼激活量
②轉化漏斗
2、留存率：反應用戶粘性
①日留存率：次日留存、7日留存、30日留存
②周留存率：
③月留存率：
3、用戶付費指標：反應平臺盈利情況
①付費率=付費人數/活躍人數
②ARPPU=付費金額/付費人數
③ARPU=付費金額/活躍人數
說明：目前較好的手游每日ARPU超過5元，一般的手游在3-5元，低于3元則表現較差
4、導入用戶成本：反應廣告投放效果
①CPC：單個點擊用戶的成本
=廣告投入總額/所投廣告帶來的點擊用戶數
②CPA：平均每個激活用戶的成本
=廣告投入總額/所投的廣告帶來的激活用戶數
③CPR：平均每個注冊用戶的成本
=廣告投入總額/所投廣告帶來的注冊用戶數
④CPL：平均每個登錄用戶的成本
=廣告投入總額/所投廣告帶來的登錄用戶數
5、LTV：用戶在生命周期內為平臺創造的收入總計
每個用戶的平均的LTV=每月ARPU * 用戶按月記的平均生命周期
說明：LTV是指用戶在游戲中產出的價值，而CPA是指獲取一個有效用戶的成本。當CPA>LTV時，可以理解成獲取用戶成本大于用戶產出，可通過該數據判讀市場投放效果
6、ROI：投資回報情況
投資回報率=利潤/投資總金額

二、游戲發行預熱期

游戲預熱期一般是在游戲立項至封測期間，通過運營手段進行市場宣傳和用戶調研，分析產品的傳播定位、預估用戶轉化率和競品分析等，找到潛在的核心用戶，從而進行更好的投放策略制定

三、游戲封測期

1、游戲的測試節點，分CB和OB
CB：指游戲對外封閉測試期，是在小范圍內的限量測試，一般會在測試后刪檔，主要目的是發現問題和解決問題
OB：指游戲公開測試，時大規模不限量不刪檔測試，主要目的是導入更多用戶，獲取利潤
2、此階段分析師的主要工作
①用戶調查分析
②渠道質量分析
③漏斗分析
④留存率評級，評估產品質量
⑤數據預測：市場費用、用戶活躍、ROI等多維度的分析預測，提供資源分配方案
⑥流失分析：找到用戶流失卡點，實現游戲用戶體驗優化
3、案例分析維度舉例：用戶屬性、用戶初體驗評價、上手難度、畫面、職業、新手引導、地圖系統、射擊體驗、技能、副本、怪物、PVP、武器、裝備、社交功能、游戲評價與建議、推薦意愿
4、游戲公測前期需要搭建的模型
①收入預測模型
②用戶活躍預測模型/DAU預測模型：評估公測后的整體活躍預估
③最優市場費投放預估模型：評估投放成本和投放收益、投放周期和渠道分配等

四、公測期市場分析

公測期主要的動作是硬廣投放、渠道保量、CPA買量、軟性推廣、地面推廣、發布會和異業合作，這一階段數據分析的主要工作是：
①競品調研：分析競品壓力，下載量等相關對比數據
②游戲服務器數量確定：評估公測之后的服務器情況是否滿足預期
③廣告投放效果分析：監控每天的廣告投放數據
④用戶手機機型分布：作為項目兼容性測試的參照

五、公測期用戶分析

1、用戶流失分析：流失等級分布、等級停滯率（只游戲等級）、分渠道和平臺的留存率對比、主線任務持有率
核心：如何定義流失，可以結合經濟學中的邊際效應進行拐點尋找，找到最能定義流失的時間點

2、活躍用戶細分

六、公測期付費分析

核心：引導更多的活躍用戶向付費用戶轉化，并留住付費用戶
1、高端用戶預流失模型
①邏輯回歸模型預測
2、裝備定價策略分析
①PSM價格敏感度測試模型

七、公測期版本分析

核心：根據版本更新，評估版本更新的板塊的數據情況，對總體的影響情況
1、分析新版本上線后的PCU（最高在線人數）、ACU（平均在線人數）
2、輿情分析、熱點話題分析

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《游戏实战数据分析》读书笔记的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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