伴隨著互聯網的迅猛發展與 5G 技術的落地，“游戲”作為一種全新的社會行為方式已進入了蓬勃發展的階段。

今日，神策數據正式推出游戲行業解決方案，上線官網并全面公開，旨在幫助更多的游戲企業基于數據的力量，突破增長瓶頸，通過深度玩家分析、玩家畫像完善以及精準的觸達能力，加速實現用戶和收入雙重增長！

（文末可查看完整解決方案哦~）

一、探究行業現狀，洞悉游戲企業增長難點

縱觀游戲行業整體態勢，大多數企業面臨以下兩大痛點：

1.用戶活躍低。買量成本持續走高，好量難尋，新用戶獲取越來越難；同時，用戶留存和活躍度面臨增長困難等難題。

2.變現盈利難。新玩家引導付費難度提升，老玩家持續付費率下降，充值營銷活動同質化導致續費率走低等。

長期面臨“兩座大山”的壓力，游戲企業成本持續攀高、收益難以增長，這就要求游戲企業對玩家的需求、偏好、行為等有全面了解，拒絕“拍腦袋想策略”“無用功式運營”等無效決策，高效簡化落地程序，快速獲取效果評估及質量反饋。

二、基于 SDAF 運營框架，助力游戲企業目標達成

神策數據結合過往與各大游戲企業合作經驗，基于全面升級的 SDAF 閉環運營框架，從構建目標、實現路徑、能力支撐、實踐驗證、持續交付、增值服務、達成目標全流程賦能。

核心亮點如下：

1.多時區多 ID 分析。多時區數據切換展示，滿足海內外游戲分析需求；多 ID 多維度分析玩家轉化率、活躍度、付費等，精準定位業務問題。

2.玩家 LTV 分析。通過行為數據與算法預測新用戶生命周期，計算新手 LTV，精準評估渠道買量的 ROI。

3.用戶畫像。打通多端源數據，識別唯一用戶，構建玩家標簽及畫像體系，是玩家數據資產管理平臺。

4.智能運營。通過玩家行為、屬性、標簽等數據進行玩家篩選，通過活動下發、獎勵等進行精細化運營，如微信生態私域流量運營等，以此提升效率。

三、全場景數字化運營方案，促轉化，提營收

從買量投放到玩家付費，從業務洞察到執行反饋，神策數據打造全場景數字化運營方案，主要表現在以下三個方面：

（一）優化投放策略，提升買量 ROI

部分企業在渠道端的現狀為：對投放出去的渠道轉化效果缺乏跟蹤，或轉化情況無法回傳給渠道，導致渠道投放如同缺少“指南針”和“儀表盤”。

1.全渠道監控追蹤，深度事件回傳

神策數據可全面覆蓋主流推廣平臺，實現獲客來源的精準追蹤；不僅支持激活事件回傳信息，而且支持用戶界面自定義多個事件回傳，如下圖所示：

同時，賦能廣告效果監控和算法調優，轉化效果一鍵即得，讓每一分投入都有跡可循。

在下圖中，我們可以看到，渠道“今日頭條”的用戶規模雖不如“百度”，但次日留存與人均付費均超過“百度”，投放效果清晰可見，為接下來的渠道投放優化策略提供參考。

*圖中為模擬數據

2.人群圈選、模糊追蹤，實現非效果投放渠道的效果分析

渠道投放的動作發生后，可根據激活事件、渠道等篩選新增用戶，或創建活動追蹤地址（鏈接 or 二維碼），通過分析、對比投放效果與質量，實現投放渠道的效果分析，為企業篩選優質投放渠道。

3.通過 LTV 計算，多維拆解，賦能買量 ROI 分析

在游戲企業留存分析場景中，可根據業務定義收入行為與周期，將新客 LTV 計算多維拆解至創意粒度，以此衡量用戶質量，結合成本數據分析投放 ROI，評估投放質量，降低企業拉新成本。

（二）引導玩家轉化，提升整體活躍度

游戲行業新手的成長流程與留存關系如下圖所示：

由于每個階段的玩家留存有所不同，因此需要針對不同階段的用戶，采取不同的運營方式：

1.新手轉化階段：引導玩法優化

在此階段，神策數據通過多 ID、多維度切換分析用戶轉化率，洞察不同玩法的新手滲透率、留存關系等，診斷新手用戶流失的關鍵節點，指導游戲玩法開放節奏與難度。

企業可以自定義分析條件，定義用戶流失事件篩選流失用戶群體，并保存為人群包，方便之后的定向分析及維度下鉆分析；也可以查看多個流失用戶在游戲內的最后行為，發現是否有共性之處，比如進行事件屬性拆分，用戶流失前的最后一個工作是參加副本活動，那么就可以針對性地關注該副本對用戶流失的影響。

2.活躍留存階段：成長線、活動分析

全面診斷游戲環境中各成長線的運營現狀，包括成長線參與率、玩法活躍率、玩法留存率、日常任務完成率等，基于數據分析結果調整玩法難度、產出以及生命周期，助推游戲玩家的成長。

除此之外，神策數據可幫助企業根據場景定義預警指標，通過算法預測走勢以及報警閾值，多維度同時監測，當業務發生異常時系統自動發送報警。該功能不僅可以提升產品整體運營效率及系統性復盤效果，還可以為下一次的迭代提供參考指標。

3.用戶召回階段：差異化觸點喚醒

該階段側重于對沉默用戶進行場景化精準召回。通過分析玩家流失前的操作場景，深入洞察流失原因，采取差異化手段精準召回。

當構建自動化的用戶全生命周期運營機制后，系統算法會自動預警玩家流失風險，并提前進行運營干預，實現存量用戶的持續回流。

（三）數字化運營驅動游戲盈利提升

根據付費實現用戶分層，洞察用戶行為習慣與動機，制定差異化運營策略。

通過「神策分析」「神策用戶畫像」根據付費總金額篩選出不同付費層級的玩家，將其分為大 R（付費總金額 TOP 15%）、中 R（付費總金額 TOP 15%-40%）、小 R（付費總金額后 40%）以及免費玩家。

通過用戶分層，我們可以了解到，大 R 玩家在游戲中注重個人體驗感；中 R 玩家則更追求資源投入性價比，屬于沖動型消費；而小 R 玩家大多數會選擇參與高折扣活動，滿足游戲基礎體驗即可。

針對此，可通過「神策智能運營」根據玩家的消費周期和消費動機，對接短信、Push、內部系統等，打造用戶付費標簽體系，實現付費營銷的精細化，以提升“付費玩家數量”和“單個玩家付費量”為目標，讓盈利曲線持續攀升。具體表現如下：

1.洞察新手首次付費的游戲觸點，優化付費點引導，提升付費人數

查看付費玩家在支付前的完整路徑，分析成長主線上首次付費節點分布，通過共性洞察或屬性拆分，不錯過每個可能帶來增長的機會點。如下圖所示：

同時，基于歸因分析模型，挖掘對玩家付費影響最大的觸點，是禮品曝光？是資源消耗？是首次贏局或輸局？……精細化還原用戶首次付費觸點。

比如，在某游戲中，我們可將“完成派遣任務”“巔峰塔挑戰”“裝備祈愿”等事件作為「待歸因事件」，采用末次觸點歸因模型，在多個「待歸因事件」對同一個「目標轉化事件」做出貢獻時，默認最后一個「待歸因事件」的功勞為 100%。參見下圖：

通過分析模型定位玩家付費點喜好，在下一步優化動作中，將此類“付費點”做側重引導運營，并增加小紅點提示，并以首沖活動獎勵提升付費吸引力，以此促進付費人數的增長。

2.洞察付費動機、偏好、周期，實現中 R 玩家的場景化營銷

通過對中 R 玩家累計/近期充值金額、上一次充值時間、充值頻率和客單價等數據指標深入分析，構建用戶標簽體系，基于畫像洞察，針對玩家付費點配置運營策略，如下圖，運營動作設置為：在每天 9 點對受眾用戶推送 Push 完成營銷活動的觸達。

針對中 R 用戶，可根據用戶等級、行為偏好等設置差異化營銷，如在禮包營銷過程中，可設置場景化限時禮包，如當玩家角色到達特定等級時、當玩家連續關卡失敗時、當玩家順利通過某特定關卡等，刺激玩家付費。

相對于商城禮包，限時禮包和每日禮包因其場景性和精準性更強，對用戶的吸引力和轉化驅動力也更強。

3.大 R 用戶畫像洞察，潛力用戶算法提前識別，加強客服運營

基于「神策用戶畫像」，深入洞察大 R 玩家特征：跟中 R 和小 R 玩家相比，不同行為屬性下的大 R 玩家 TGI 指數；差異化關鍵行為，如什么等級/行為會導致其他玩家更容易發展為大 R，找到潛在的大 R 玩家。

這個過程需要將大 R 玩家定為“正向種子人群”，設置關鍵行為為“相似特征”，對大 R 人群進行擴散，具體操作如下圖：

基于算法提前識別潛在大 R 玩家，提前加強運營，提升玩家體驗促進其活躍度，以此促進轉化效率。

不只有解決方案，更有客戶現身證言

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奧拉手游：“游戲行業是一個追求新與快的典型行業，只有不斷地快速推陳出新才能讓玩家保持持續的新鮮感，而與神策數據強強合作，無疑是加強了我們沿著正確的軌道不斷創新、突破的能力，目前，神策數據讓奧拉手游項目更好地從用戶行為中理解用戶、挖掘用戶需求，使我們能快速迭代產品，以滿足玩家心理，延長游戲的生命力。未來，與神策數據攜手，相信還會做更多有價值的探索。”

總結

以上是生活随笔為你收集整理的游戏行业全场景数字化解决方案全面上线，速来围观的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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