游戏运营中数据分析的微观数据与分析原则

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上期我们讲到游戏运营中数据分析的宏观数据,这期重点介绍数据分析的微观数据以及数据分析的原则。

 

一、微观数据
  运营的微观数据,即对单个渠道、区服、单个玩法系统或单个活动进行的数据分析,分析师在对宏观数据进行分析后,需要得出数据波动、峰值的原因,通常要进行同期的微观分析。
  在这个过程中,分析师对原因提出一个假设,并针对性地进行分析。例如,想分析不同渠道用户之间的付费差异,则选用最具代表的两个渠道,如UC和360,对同一个付费活动进行金额、付费人数筛选,可得出结论UC的玩家是重度玩家,高V和付费金额较大,而360则以付费人数取胜,金额一般偏小。
  活动数据的分析也非常重要,对本期的漏洞、不足进行总结,对下次的活动做出指导,数据分析师必须与活动策划相互了解。

 
 二、数据分析的原则
  这么多的数据并不需要每一个都进行分析,为了减轻数据分析师的工作,在游戏开发时就必须让运营人员提出一个全面的后台架构,把很多宏观数据进行分类汇总,也可以借助数据分析平台进行分析。
  统计出来、制成图标并不是数据分析的终点,分析每一个波动、峰值的形成原因并提出优化建议,才是正道。
  可见数据分析并不是盲目分析,而是有原则可依。

 
 1.快比全更重要
  手游的平均生命周期只有1年,更新换代非常快,因此数据分析师的工作节奏也会更快,日常宏观数据基本每天必须分析,每个充值付费活动必须分析;在产品生命周期的每个时段,也需要做有针对性的分析。

 
 2.宏微观数据分析合理分配
  宏微观数据作用不同,宏观数据往往针对渠道,数据漂亮比真实性更重要;但对运营人员而言,真实性永远是唯一的,如果做不到快速分析,则可三天分析一次;而微观数据通常对调整游戏的数据有非常直接的作用,必须按时段做规律性的分析。

  3.数据调整必须及时
  不要等游戏临近运营尾声才考虑调整版本和游戏数据,每一次付费活动、新版本、节假日后,都必须对微观数据进行针对性的分析,找出宏观数据波动的原因。


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