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【连载5】产品运营和数据优化

2017-05-09  本文已影响223人  卫亮

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我和《僵尸榨汁机》的故事,系列连载(5)

对于一款移动互联网产品而言,发布上线只不过是产品真正的开始。产品能不能做好,很大程度上取决于产品问题的快速响应,和运营数据的持续优化。

只有基于理性的数据分析,我们才能更好地了解一个产品的实际情况,从而更有针对性的去改进。正如管理大师 Peter Drucker 所说:If you can't measure it, you can't improve it.


数据分析的目的、指标和数据收集

01 数据分析的目的

对于一款游戏来说,数据分析的目的非常明确:

02 数据分析的指标

新增数据

又称作吸量,可以分为自然量(organic)和非自然量(none-organic)。自然量主要是玩家自发的(比如偶然发现、搜索发现、其他人推荐),从渠道下载游戏;非自然量主要就是指厂商主动行为(比如发布广告)带来的用户。

能够有效区分新增用户的分类以及渠道,并对用户进行合理的多维度分层(segmentation),对于后续运营数据分析非常有帮助,例如常用的:不付费、小R、大R、超R。然后针对不同的用户群,进行有针对性的运营,提高各项游戏数据。

相关指标:

活跃数据

付费数据

其他数据

03 收集数据的方法

数据规范

埋点工具(SDK)

代码中埋点


数据分析的方法和模型

掌握一定的方法论,可以更加有效、全面、快速的进行产品数据分析。

01 漏斗分析法

漏斗分析法用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中,用户数量的变化趋势,从而寻找到最佳的优化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

漏斗分析法

产品的每一步都会有流失,总的转化率等于每一步转化率的乘积。进行漏斗分析时,需要对每一步的转化率进行分析,和行业数据进行比较,探查关键的流失点,进行针对性的改进。

对于游戏来说,甚至可以按照游戏类型和设定的各种用户维度,来进行游戏内用户流失的分析,例如很多游戏都会有等级或者关卡的设定,可以以此作为维度进行分析。下图中展示了流失率按等级分布的一个例子:

流失率按等级分布

从图中可以看出:

用漏斗分析法进行定量分析之后,再有针对性的进行定性问题,找出问题的根源,从而能够快速提高用户的留存。

02 AARRR分析模型

AARRR是 Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Refer 这个五个单词的缩写,分别对应用户生命周期中的5个重要环节,是互联网行业中常用的一种分析模型。

AARRR model

获取 Acquisition

用户获取方面,可以考虑几点:

活跃 Activation

主要取决于游戏核心玩法,需要考虑到玩家的学习曲线和心流体验。特别需要重视游戏初期5~30分钟的体验,展示足够有新引力的内容。另外增加社交元素、玩家竞争和协作,也可以提高游戏活跃度。

留存 Retention

收入 Revenue

推荐 Refer

用户间的口碑传播,对于一款游戏或者App,可以大大降低用户获取成本(CAC),甚至引起用户间的病毒传播,从而引爆一款产品。对于休闲游戏,可以通过渠道推荐获得第一批用户,但是真正要做大、提高总收入,一定要通过玩家的口碑传播。

一个实例,和《僵尸榨汁机》几乎同时上线,推荐次数相当的手游《超脱力医院》,按照椰岛的说法,已经做到1000万用户和1000万营收。单论ARPU值,《僵尸榨汁机》可以完胜,但是看用户总量和总收入,又是《超脱里医院》完胜。究其原因,第一是非常恰当的分享点和有意思的分享内容;第二是玩家之间互相交换医生的设定。社交性和有趣的内容,使得玩家很想来玩这个游戏。

03 交叉分析法

通常是把纵向对比和横向对比综合起来,对数据进行多角度的结合分析,例如:客户端+时间+渠道。通过横向比较,可以分析不同渠道上的产品推广效果。

交叉分析法

04 唯一关键指标 OMTM

唯一关键指标 OMTM,One metric that matters,在任何类型产品的任何一个阶段,都需要找到唯一的一个数字,把它放到比其他任何事情都更重要的位置上。在数据分析时,可以抓取许许多多的数据,但必须聚焦在最关键的事情上。


写在最后

《僵尸榨汁机》上,由于没有进行Soft Launch而直接上线,失去了在大规模导量前(苹果推荐)产品数据优化的过程,导致了上线初期在留存和收入方面都有不少问题。虽然在后续过程中,通过不断快速更新,各项指标都有了长足进步,但是初期的损失已经无法弥补,留下了一个深刻的教训。

任何产品都必须遵循产品的自然规律,制定合理的上线步骤,通过产品运营和数据优化,来指导产品的迭代,才能使产品获得成功。


参考资料

[1] 游戏运营英语术语
[2] 作为产品经理,你应该懂的数据分析入门知识(上)
[3] 作为产品经理,你应该懂的数据分析入门知识(下)

[4] 启示录:打造用户喜爱的产品
[5] 单款手游营收超千万,Steam好评90%:椰岛游戏CEO复盘8年独立游戏心得
[6] 从上线20%次留到月入过亿,这款产品是如何起死回生的?

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