如何了解游戏数据

1. 游戏数据分析的艺术

最近时间看了一本关于数据分析方面的书籍《游戏数据分析的艺术》，想写一些自己的学习感受。

主要包含三部分：

第一部分是这本书的基本概要；

第二部分是常见的方法论以及数据指标；

第三部分是数据在我们实际中操作中的应用。 

先谈谈为什么要做数据分析。

我们在做产品的时候会遇到很多问题，尤其是从0到1做项目的时候更是如此，

产品能否打动用户？

如何有效地获取用户、评估效果？

如何激活用户、评估产品质量？

用户是否能够长期留存，并很好地享受和体验产品？

如何提升收益，并挖掘前者在的高价值用户？？？

游戏的平台从PC到PS4及Xbox,逐步延伸到了智能手机和平板，随着用户与游戏产品之间的沟通的越来越紧密，游戏行业需要不断改进产品，提升用户体验，更加有效的满足用户对游戏的需要。数据分析随着这种变化，在不断发挥更大的作用。

这些问题不仅仅在游戏产品上有，在互联网产品里也有。如何解决发现问题，解决问题，数据分析就起到了很大的作用。

首先第一部分

一、本书的基本概要

书里谈到一个观点：从数据的角度解释运营，可以理解为运筹和经营。

我挺认同这个观点，“运筹”单从字眼上来解释它就 是 运用和筹划 。制定策略，进行谋划。经营偏组织，执行，管理等。运筹是在数据的前提下，如果没有数据，就是盲人摸象。没有维度可以参考。在运营的时候是很麻烦的。通过数据分析运营，将工作做到“运筹于帷幄之中，决胜于千里之外”。

我将这本书的大纲进行拆分，拆了三块，

第一部分：系统讲解数据分析方法论以及指标

了解游戏数据分析、认识游戏数据指标、游戏数据报表制作、基于统计学的基础分析方法

第二部分：具体模块分析

用户分析、留存分析、收入分析、渠道分析、内容分析

第三部分：R语言

其中前两块还好理解，第三块涉及到R语言，比较困难一些。

二、常见的方法论与指标

游戏运营数据分解为三种：

基础统计竖困，解决用户从哪里来、活跃度、收入等情况，是对于宏观质

量和运营情况的描述。这是最基础的统计分析维度，也是最耗费时间和精力的。

行为方式，针对目标用户群，对其行为方式进行分析，提高留存和收益。

用户价值。用户价值这块的重点是高价值用户群，这些用户又称土豪，大R，又称“大RMB用户。

第一个方法余晌念论-PRARA模型

P-promotion：用户推广，

R-register：注册用户，用户数量表现，新登录用户转化成本。

A-active：活跃用户，用户质量表现，留存率。

P-pay：付费用户，用户价值挖掘，收益转化能力。

PRAPA模型诞生于端游时代，围绕在投入和回报层面。

随着移动互联网的发展，AARRR模型越来越受欢迎，它的金字塔结构是包含了五个部分

获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取收入、到病毒式传播。

AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点：

1.以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索。不仅仅适用于游戏，也适用互联网产品。这个生命周期可以将用户行为形成一个闭环。

2.另外一点就是，把控产品整体的成本/收入关系，用户生命周期价值（LTV）远大于用户获取成本（CAC）就意味着产品运营的成功。

具体讲一讲AARRR模型

1、用户获取：

这是运营的第一部。需要关注用户的数量，此外，用户的质量也尤为重要。

AARRR模型指出了一条精细化运营的定律，就是LTV（用户生命周期价值）>>CAC。也就是说，在投入成

本获取用户后需要着重关注和提升用户在整个生命周期中所创造的实际收入价值，从而保证获得最大的ROI。

2、用户活跃：

新增用户经过沉淀转化为活跃用户。

3、用户留存

无论是对推广效果分析，还是对产品质量的把控，留存率都扮演着非常重要的角色

需要利用留存率，又分为日、周、月留存率。

4、收入

获取收入是运营最核心的内容。来源主要有3种：付费应谨宏用、应用内付费及广告。

5、自传播

需要产品自身足够好，有很好的口碑。

1.用户获取

日新登用户数（DNU）

2.用户活跃

日活跃用户数（DAU）

周活跃用户数 (WAU)

月活跃用户数 （MAU）

日参与次数

日均使用时长

3.用户留存

留存率分为：次日留存率、三日留存率、七日留存率

流失率分为：日流失率、周流失率、月流失率

4.游戏收入

付费率（PR）

活跃付费用户数（APA）

平均每用户收入（ARPU）

平均每付费用户收入（ARPPU）

生命周期价值（LTV）

5.自传播

衡量标准：K因子=每个用户发出的邀请数量*收到邀请的人转化为新用户的转化率。通过1来衡量自传播的效果。当K＞1时，用户群就会像滚雪球一样增大。

三、数据的实际应用

由于时间关系就列了两个应用，一个是我们的每周的数据周报，可以看到都是一些核心的分析点，有一些是结合了AARRR模型的维度，有一些的结合了用户具体行为的维度；

第二个是运营过程中结合业务需求设置的数据分析维度。

数据是一个很灵活的东西，数据分析的两个常见流程是整理数据业务逻辑,基于目标驱动设置相应指标，然后提出埋点需求。离不开对业务的了解，也离不开技术小哥哥们的支持。所以两者是紧密相关的。在后面的工作中希望能多跟大家合作，挖掘更多数据分析方面的价值。

2. 如何简单的对游戏进行数据分析

这就看你玩的是什么类型的游戏，就拿英雄联盟来讲。

你除了要关注人物的属性，装备以及等级之外，很可能还要关系，关系到经济时间场合。

就好比来讲角色也有分类，比如说刺客射手，坦克法师打野辅助。

那么其实在一开始都要安排好游戏的阵容，以及各个角色的选取，包括对角色的定位和分析。

还有什么时候老打喽，什么时候拿小龙什么时候拿buff？这些东西很小的因素，很可能就影响到整个战局的关键。

那么一个游戏最多可以从层面上来分呢，战略上战术上，技巧层面上装备以及角色属性上面。

3. 两个一样的游戏数据怎么区分

这样区分，。而不同游戏产品，一个产品的不同阶段，不同版本所分析的内容都是会跟进实际需求而不一样的。所以除了一些通用的数据指标外，针对不同的问题，分析方法也不一样，这里孝吵圆举几个案例来展示一般的数据分析方法，以此来类推，举一反三。

一、基本的分析指标

1、每日注册活跃数据分析

通过这个数据基本能看到产品的基础数据。这里的1阶登陆比是为了尽量屏蔽导量质量对产品影响的一个评价指标，即：1周内3次登陆玩家/1周内2次登陆玩家

通过下面这个图例比较容易看到次留、3留、7留的趋势

因为一般在前期导量渠道不稳定，可以看看下面这个“每日留存趋势”，这个可以区分不同导量日的留存情况，如果用户质量差异大，很容易看出来，这个图例可以看出第一天的用户质量明显高出后2天

2、新手每步流失

可以分析出那个新手节点流失玩家最多，如果你对新进用户有做渠道区分，也可以通过类似下面这个“分渠道新手通过率”来分析，可以看看那个渠道的用户对游戏的认知更高

二、活跃分析

1、活跃玩家等级交叉分析

根据当前的开服时间，导量时间情况，看看是否符合规律。比如玩家集中在某各段，是不是等级经验卡住了，影响了活跃等数据。类似的也可以做与段位的交叉分析等等

2、日活跃构成分析与周同比分析

如果发现问题，想仔细分析下活跃玩家的构成，可以做个类似“日活跃周同比分析”，并做下周同比，看看活跃下降，是新进带来的，还是留存下降带来的。理论上说一个服的玩家要稳住，要看长留（7日以上的留存）能否抵消导量（新进）下降，如果长留好，越到后面越能抵消新进的下降，从而达到活跃稳定的状态。

3、周活跃数据的构成分析

对“周活跃数据的构成分析”，可以按新进、留存、回流来分析，对比下留存用户占比以及回流的情况

三、周活跃天下降专项分析案例

1、周活跃天数构成分析

这里按活跃天数来细分析下玩家，并且对比下几周的数据，看看活跃是否向重度发展还是轻度发展

2、双周活跃度跟踪交叉分析

双周活跃度跟踪交叉分析，纵轴为上上周活跃天数，横轴为上周活跃天数，这个图例可以看到上上周玩3~5天的玩家在上周玩的天数在明显减少，而重度玩家表现比较稳定

3、周活跃下降玩法拆解

把玩家分成两类，一类是双周活跃变低玩家另一类是双周活跃变高玩家。分析这两类玩家的行为。这里是一个玩法参与情况对比，如图例可以看到“玩法F”在低活跃度玩家中的参与次数明显降低，可能是这个玩法的吸引力不够，导致这些玩家活跃度逐步降低

4、周活跃下降玩法拆解

另外还可以分析下两类玩家的成长追求，比如看看强化，这个图例可以看到活跃度变低的玩家，在第一周强化等级涨得很快，而第二周明显趋于平稳，而活跃度变高的玩家强化等级升巧塌级较为总体都处于上升趋势，涨幅反而没有活跃度变低的玩家大

类似的也可以看看其他系统，比如宠物的成长也可以看到类型的现象

四、在线时长分析

1、在线时长趋势

先看看趋势，分析玩家是否是越来越重度还是轻度

2、日活跃在线时长分布

不同游戏根据不同在线时长现状分为几类，这里分为5类

这样交叉分析下看看活跃玩家等级与在线时长的关系，一般来说等级较高的玩家在线时长也会对应的在线时间也会长，对违反这个规律的情况，看看产品中是不是在内容上或其他原因导致在线时长上不去

3、日活跃在线时长分布趋势

按在线时长分类，看看哪类玩家在上涨，哪类玩家在下降，下面这个图例可以看出3h以上的玩家占比在逐渐减少，即游戏内重度玩家在线时长在降低

更细一点的，可以剔除掉新进玩家，看看老玩家的在线时长，这里可以看到基本稳定，但在线半个小时以下玩家在成上涨趋势，1-4h玩家占比成下降趋势

4、玩法时长趋势分析

再按功能拆解下，看看各玩法的参与时长，如果找到影响数据下降的关键玩法，如果用参与时长不能客观反应问题也可碰塌以配一个玩法参与次数对应的一起分析

对重点玩法也可以单独分析，这个图例可以看到周末效应比较明显

5、分类玩家时长分析及玩法时长趋势

如果想再细的分析下更细的数据，可以根据游戏实际情况把玩家分类拆解下，看看各类玩家的在线。这里拆分为两类高端玩家（等级40以上）和低端玩家（等级40以下）。这个图例表现出高端玩家的人均在线时长一直呈下降趋势，低端玩家整体呈上涨趋势，说明40级后玩家可能缺乏追求动力，在线一直在下降

再分析下40级玩家的玩法耗时，这个图例可以看到玩法B的耗时在涨，而玩法F跌幅很大，说明玩法F的挫败感可能很强，玩家在玩法B上获得的成就感较好。而40级以下的玩家各玩法耗时比较平稳

五、流失分析

1、总体的留存情况对比

可以与其他游戏对比，或版本之间对比，分析下差距在哪，这个图例表现为长留A版本不如B版本，而且有扩大的趋势

2、流失玩家等级分析

初步分析下等级驻留，看看用户等级情况，看看是不是有等级卡点

再针对长线留存流失等级在哪里，通过这个”某日注册玩家等级驻留分布”图例清楚的看到，3日以上的留存流失基本都在15~21级

3、流失、留存玩家等级对比分析

针对长留（这里取21留）分析下流失玩家的等级情况

发现45级前后的流失最大，分析下所需经验，结合下面的等级经验曲线，可以看到45级所需经验，有个卡点，可能是一方面经验要求提高过快，而经验产出拉得太大，导致玩家流失

另外也可以交叉的看下“周流失的等级分布”，同样可以看到45级的流失问题（高等级流失是非常可惜的）

4、流失玩家段位维度交叉分析

除了等级也可以看看其他的维度，比如这里再看看段位维度，看看是不是有同样的卡玩家的地方，这个图例可以看到流失玩家级别在黄金左右段位就上不去了，估计是对段位的追求低，或者打不上去

六、玩法分析

1、玩法参与度分析

先分析下各个玩法的参与次数、参与比率情况，是否符合预期

还可以拉一个周期的趋势看看

2、PVE玩法通过率

对于一些重点PVE玩法还要看看通过率，看看有没有意外的通过率低的情况，比如多人副本

3、重、轻度玩家战斗时长分析

不同在线玩家战斗时间占他们游戏时间的比例，一般来说低在线的玩家玩法占比时间高，后期下降是养成系统的时间占比会逐步提升。或者也可以按在线时长分段看看，各段玩家PVP，PVE的参与情况，这里就不举例了。

4、排位赛段位等级参与率

很多游戏都有排位（段位）赛的玩法，如果排位赛很重要，可以分析下各段位等级玩家的人数分布比率、参与率

段位人数比例，一般来说呈橄榄状的分布是比较好的，下面的图例说明玩家在4段的时候参与率明显是个断层，分析原因可能和游戏的“匹配机制”或“机器人机制”有关，所以建议要平滑些比如“温暖局”，不要让玩家突然压力变大，导致参与意愿变低

另外也可以做下与等级的交叉对比，玩家的胜率、甚至匹配时间等等，这个图例说明段位4的玩家基本都是18~21级，可以针对性的做些成长引导

结合看下玩家胜率对比，看看胜率是不是瓶颈，当然主要是看机器人策略（温暖局策略）是否对玩家有正面影响

七、系统分析

1、玩家“选择平衡向”系统分析

针对玩家在游戏中各宠物、武器、士兵、英灵等有选择平衡性问题的需要做平衡性分析

这里以宠物为例。一般来说，出战的选择上主要用的是系统赠送的道具或宠物，因此会出现战斗内道具或宠物的搭配模式的单一性。所以加强出场频次低的道具或宠物，提高战斗策略丰富度，使得单局乐趣性更强

这是一个每天宠物的出战比率，宠物8是个送的宠物，导致玩家选择过于集中，也可以考虑改为部分随机策略，缓解下这个问题。另外还可以做一个各等级段宠物的出战交叉分析，看看随着等级提高，宠物或道具的出战是否会有什么样的变化

2、成长向系统分析

一般成长向系统很多，比如宝珠或者强化等级，这里以宝珠为例，分析下每天宝珠的平均等级成长是否符合策划的预期，看看是过快还是过慢了。大部分时间都是过快。

3、其他的系统参与率分析

对于其他的系统参与率，比如社交系统主要看参与率，也可以先分析大的参与情况，再按等级、时间、段位等维度进行拆解。拆解方法和上面分析玩法的差不多，这里就不举例了。

八、总结

这里主要是介绍了分析的思路与一些分析方法的举例。要做好游戏产品数据分析，一定要了解这个游戏、他玩什么、玩家如何成长、追求什么。遇到要分析的课题，要灵活运用各个分析维度（时间、等级/段位）的交叉对比，由粗到细的针对异常点进行拆解，找到能说明问题的点与证据数据。

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