游戲指標進階,做更精確的數(shù)據(jù)分析與挖掘

來源:數(shù)數(shù)科技
作者:數(shù)數(shù)科技
時間:2023-01-29
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分析游戲業(yè)務的主要思路之一,就是探尋用戶從哪來、做了什么、會不會流失,其中每個環(huán)節(jié)都有相應的指標,但熟悉指標本身,并不代表真正學會了分析游戲。

分析游戲業(yè)務的主要思路之一,就是探尋用戶從哪來、做了什么、會不會流失,其中每個環(huán)節(jié)都有相應的指標,但熟悉指標本身,并不代表真正學會了分析游戲。


·除了留存率,還能怎樣觀察用戶黏性?

·ARPU 提升了,該給老板報喜嗎?

·LTV 跟游戲設計有什么關系?

·怎樣測算未知概率?

·AI 機器學習在游戲中如何落地?


對以上問題的處理方式,與對指標的運用相關,也能反映出游戲人分析游戲的能力。




典型游戲指標的進階分析方案??????????

縱觀游戲業(yè)務的分析流程,可發(fā)現(xiàn)其中存在很多不同類型的指標,我們可以通過幾個不同的問題來了解不同的指標分析方法。


首先,除了留存率,還能怎樣觀察用戶黏性?其實可以通過 DAU 與 MAU 這兩個指標去做更深入的分析,在這想引進的概念 DAU 和 MAU 的比值。


DAU 是每天的活躍用戶數(shù), MAU 是一個月里去除重復用戶后的的活躍用戶數(shù)。假設現(xiàn)在每天有 2700 個人在一個月里面每天登錄游戲,那么這個月里的活躍用戶數(shù)為 2700,這時候如果算一個比值,用 DAU/MAU,這個值是 1,就屬于用戶黏性非常高的情況。反過來,如果 DAU/MAU 的值無限接近于 0,就說明用戶黏性很低。


因此,游戲發(fā)行商可以借助這個比值去觀察到底哪個游戲更受歡迎,分析單一產品時,也可以借此區(qū)分不同投放渠道的用戶,從而更快找到目標用戶。


第二個問題,該什么時候給用戶推送活動信息?這個問題旨在思考什么樣的時間去做什么活動會有更好的效果。此處可以使用另外兩個指標的比值做參考,即 PCU 與 ACU。PCU 指的是一天里高峰時段的在線人數(shù), ACU 指平均在線人數(shù)。


這兩個指標的比值能夠代表什么意義?舉一個極端例子,從 0 點到 23 點,如果每個小時的在線人數(shù)都是 31 人,那么 PCU 為 31,即每個小時都是在線人數(shù)的最高點,此時用 PCU/ACU,數(shù)值為 1,說明游戲的運行情況非常平穩(wěn)。因此,如果 PCU/ACU 的值越大,推送活動的時間就越重要,只有找到高峰時段去推送活動,用戶的參與度才會更高。



第三個問題,ARPU 值提升了,該給老板報喜嗎?ARPU 指的是單個用戶付費金額。如果提升,就說明每個用戶在游戲中有更多的消費金額。這是好事,但其實也有需要注意的地方。觀察上圖中的情況 A,可發(fā)現(xiàn)付費總金額并沒有任何的變化,呈現(xiàn)比較平穩(wěn)的狀態(tài),但分母下降才導致整個分數(shù)的比值上升,這種情況其實不該報喜。


判斷這個問題時,我們可以借助價格需求彈性系數(shù)的概念來建立游戲的彈性系數(shù)指標,用彈性系數(shù)與數(shù)值 1 進行比較,再結合 ARPU 值的升降來得出結論。彈性系數(shù)越高,就說明分子的變化比分母快。當我們把這種彈性的概念引申到 ARPU 值后可發(fā)現(xiàn),參考圖中的公式,當比值大于 1 時,說明分子即付費總金額的變化更快,由此可以再判斷到底是該給老板報喜還是報憂。



再來看下一個問題,LTV 跟游戲設計有什么關系?LTV 指總付費金額除以 DAU  后得出的每位用戶的生命周期價值。


我們并不能知道每一個用戶真正的生命周期有多長,所以一般情況下會統(tǒng)計用戶登錄的第 7 天、14 天、30 天產生了多少付費金額,根據(jù)這些時間節(jié)點,可以跟市場投放的數(shù)值進行比較,來查看游戲的回收周期。

同時,通過 LTV 還可以去看目前用戶的付費響應情況。假如有一個游戲,LTV 在增長 21 天之后基本上不動了,說明游戲刺激用戶付費只在前兩周有效果,就需要去思考游戲設計的問題。比如,是否充值活動在兩周之后讓玩家覺得沒有意思,或者是玩家在前兩周充值后所獲得的資源能夠使用很久,就難以刺激玩家在短時間內的再次付費。




怎樣更快更直觀地分析問題???????????????????????

想要更快更直觀地分析問題,首先可以參考的是波士頓矩陣,又稱市場增長率-相對市場份額矩陣。波士頓矩陣認為一般決定產品結構的基本因素有兩個,即市場引力與企業(yè)實力。市場引力包括整個市場的銷售增長率、競爭對手強弱及利潤高低等。其中最主要的是反映市場引力的綜合指標——銷售增長率,是決定企業(yè)產品結構是否合理的外在因素。通過以上兩個因素相互作用,會出現(xiàn)四種不同性質的產品類型,形成不同的產品發(fā)展前景。


當一個產品剛進入市場的時候,它可能是銷售增長率高、市場占有率低的問題類產品,隨著市場占有率與銷售增長率的同步增高,它就會變成一個明星類產品。


從上述的描述中可知,這是一個典型的矩陣分析方法。



我們可以通過橫坐標和縱坐標,去代表不同的概念,切分出象限后,再對每一個象限做定義。當你計算出自己產品的市場概率與增長速度后,我們就可以去看這個數(shù)值對應的是哪個坐標,對應在哪個點,落在哪個象限,從而判斷它是哪個類型的產品,再根據(jù)產品的特征進行不同的戰(zhàn)略規(guī)劃。


這就是整個矩陣分析的方法論。首先定義好坐標系,找到合理的切分標準,再對切分出來的象限進行解釋。散點落在哪個坐標系,就用哪個象限進行歸類解釋。這一方法可以很好地應用到游戲分析里面。


對照上方的散點圖,首先我們可以去定義一個適用于分析游戲用戶的橫縱坐標。比如講橫坐標為用戶單服的登錄天數(shù),縱坐標是用戶的付費金額,然后可以用平均值來進行象限劃分,對四個象限來進行解釋。


在我們對四個象限都進行定義之后,這些用戶落在哪些象限,我們就把它定義為具有哪些標簽的用戶,這也有些像是在精準營銷里給用戶打標簽的行為。



在分析完如何做更精準的數(shù)據(jù)分析之后,關于經典數(shù)據(jù)模型在游戲中的應用部分,涉及到 KANO 模型,A/B Test 方差分析,以及 NBY 樸素貝葉斯的相關知識。


通過上述這些經典的數(shù)據(jù)模型,可以分別定位至以下幾個游戲行業(yè)中的問題:

什么樣的功能是用戶喜歡的

開發(fā)的時候怎么排

怎樣驗證改版或運營活動的有效性?

怎樣測算未知的概率?




用 AI 賦能游戲業(yè)務?????????????????

至于強化學習在游戲行業(yè)里的應用,常見的比如 Ai-Bot,指通過強化學習的一種方式,去學習人在游戲里面是怎么玩的,由此,Ai-Bot 在知道游戲的方法之后,開始試圖超越普通玩家的玩法,去給自己創(chuàng)造新的環(huán)境,這個時候就會生成一個 AI 的戰(zhàn)斗。比較出名的例子如王者榮耀,就是做了一個 AI 戰(zhàn)隊,同時還創(chuàng)造了很多新的玩法。因此,Ai-Bot 其實能夠輔助我們設計游戲關卡、檢驗平衡性以及測試創(chuàng)新玩法。


其實在做 Ai-Bot 的時候會有一個比較難的點,以 MOBA 類游戲為例,在機器進行學習的過程中,整個游戲主圖上,涉及到大量的點位,同時還有一個先后和幾個隊友之間的動作序列,包括站位、招數(shù)等,其中的復雜度是非常高的。 


此外,在強化學習的過程中,機器反饋也很重要,這需要我們根據(jù)對抗網絡快速生成響應,因此對計算能力的要求是非常高的。


以上三個部分,從游戲指標的運用到數(shù)據(jù)模型的使用方法,詳細說明了游戲行業(yè)內對于指標的進階應用思路,更加精準的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘方案,依賴每一位游戲人持之以恒的探索。


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