网游运营关键数据详解

2019-07-01
    本篇主要介绍在cp和运营商沟通时经常用到的roi、转化率、留存率、付费率、ARPU与ARPPU关键数据分析。这些数据能够呈现游戏存在的问题,然后我们通过这些问题对游戏统计数据进行分析,从而找出游戏的问题所在而进一步的进行调优。

投资回报率
    ROI(returnon investment)投资回报率是指通过投资而应返回的价值,也是推广最关注的一个指标,roi越高,游戏的估值越高,可能获得的推广资源也越多。
      Roi=产生的回报/投入的资金
    在进行数据观测的时候,运营方一般会至少关注首日roi,三日roi,一周roi和一月roi,尽管利润的最终计算取决于终生roi,但是运营方一般会希望前期roi比较高,这样可以增加资金周转灵活度,也可以降低产品的不确定性带来的风险。
      roi的高低与投放的渠道和产品质量相关。投放渠道决定成本,产品质量决定回报。我们可以从以下表格认识rio的评估。
     渠道推广费用与渠道、投入时长、投入时间阶段、竞品数量相关。产生的注册数量与广告的质量,产品类型相关。如图所示,如果roi>100%,那么推广产品可能盈利,如果roi<100%,则推广亏损。通过这张表可以看出不同渠道针对自身产品的价值,不同的渠道会有不同的目标用户和影响力,也不是roi低于100%则不同投放,需要综合产品战略进行评估。选择合适自身产品的渠道进行投放可以提高投入回报的价值。
    Roi优化:若roi数据不达标,从运营考虑方面可以优化投入的渠道,优化广告质量来奖励成本和提高转化。从产品角度考虑则是提高产品质量,关于产品质量则需要从其他数据进行分析。

生命周期总价值
    Ltv (life time value)单个用户的终生价值,在进行单个用户终生价值分析的时候往往会对阶段戒指进行拆分分析,从而观测用户付费在哪个阶段产生影响。
     Ltv与DAU,留存率,付费率,arpu值相关。Ltv的观测主要是观测游戏质量在哪个阶段产生了问题。从而找准优化的阶段。若整体数据都比较低,一般从前面开始优化,因为后面的数据受前面数据的制约。例如在前期留存出了问题,优化后期的数据一般收效甚微。
在判断ltv是否出现问题时有以下2种办法
1:是否达到盈利标准
2:和同渠道同类型的游戏进行对比

转化率
    转化率是指从用户从广告或者平台点击下载游戏到进入游戏进行游戏的比率。导入用户在变成注册用户的过程中还会经过下载安装包,安装游戏,注册账号,创建角色,加载资源进入游戏这几个步骤,每个步骤都有可能造成用户流失。
      转化率=注册用户数量/导入用户的数量
转化率低可能由一下原因产生:
过程
流失原因分析
下载安装包
若游戏包体过大,可能造成用户没有耐心下载而取消下载。包体过大在下载过程中有网络波动也可能造成下载失败。
安装游戏
安装游戏过程中出现异常可能导致用户安装客户端失败从而用户放弃游戏,不同的手机可能出现的异常情况不一样。安装时间过长,等待界面无聊或者丑陋可能导致用户放弃下载安装游戏。
注册账号
注册账号流程过于繁琐,注册要求过多可能导致用户放弃注册游戏。注册账号失败可能导致用户放弃注册账号。现在常用的有快捷注册后保存用户账号来加大注册成功率。
创建角色
创建角色不流畅,输入角色名称繁琐,创角界面丑陋可能导致用户放弃注册。
加载游戏资源进入游戏
加载游戏过程中出现异常可能导致用户安装客户端失败从而用户放弃游戏,不同的手机可能出现的异常情况不一样。加载时间过长,等待界面无聊或者丑陋可能导致用户放弃下载安装游戏。
转化率的数据与渠道也有一定的关系,是否在转化率上出现了问题可以与同渠道同类型的产品进行纵向比较。

留存率
     用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户。留存率需要分时间段进行统计。
留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%(一般统计周期为天)
    新增用户数:在某个时间段(一般为第一整天)新登录应用的用户数;
    登录用户数:登录应用后至当前时间,至少登录过一次的用户数;
    次日留存率:(当天新增的用户中,在注册的第2天还登录的用户数)/第一天新增总用户数;
    第3日留存率:(第一天新增用户中,在注册的第3天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;
    第7日留存率:(第一天新增的用户中,在注册的第7天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;
   第30日留存率:(第一天新增的用户中,在注册的第30天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。
    留存率是游戏中最为关键的数据,如果留存出现问题,就会导致后续的付费率同时出现问题,从而收入也会对应的出现问题。留存率是游戏产品质量的最基本表现。如果留存率出现问题,可以从以下几个方面进行分析:
问题
流失原因分析
画面
1:画面是否统一,层次是否清晰。并不是一味的追求画面精美,毕竟精美是钱烧出来的。统一和清晰是基本要求。
2:是否符合目标人群的审美
3:画面是否精美
游戏ip
若游戏有ip,那么用户对ip内容会有一定的期待,若产品没有呈现出玩家所期待的文化内用,可能会造成负面影响。
游戏特色
游戏是否具有特点,现在几乎每天都有新的产品在发布,如果内容过于同质化,用户难以对产品产生兴趣。
核心玩法
游戏的核心玩法是否完整,是否有一定的深度。靠美术和ip支撑起来的游戏可能在前期有一定的留存,但核心玩法不足也会造成流失。
目标传递
游戏目标传递节奏是否恰当,有效的目标引导可以加强玩家对游戏的认识,从而提升留存率。
社交
是否有符合游戏的社交元素,社交元素是提升长期留存的有效手段。
Bug
游戏存在bug视严重程度产生不同程度的流失。
游戏流畅度
游戏的加载,画面卡顿等视严重程度产生不同程度的流失。
    游戏bug和游戏流畅度出现问题视严重程度产生不同程度的流失,如果有这2类问题如果团队技术能力允许,需要优先进行解决,这类问题不仅产生大量的流失,而且给后续问题的判断造成影响并带来误差。
   上面提到的画面,游戏ip,和游戏特色主要影响前期留存,尤其是前半个小时留存,这个阶段出现问题一般调整起来比较困难,因此在前期定位画面和ip时需要引起足够的重视。如果需要调整也尽可能早些进行调整。
    核心玩法和目标传递考验的是策划的功底和团队的耐心,核心玩法和目标传递需要对任务节奏,道具投放节奏,关卡难度节奏,成就节奏,活动综合进行调整。在后面的游戏内数据分析我们再进行详细的讲解。
    社交元素添加和调整需要进行综合的分析而不是堆砌社交元素,首先要考虑社交是否和游戏世界和玩法切合,另外社交是否建立了足够的玩家和玩家之间的关系,这个关系是否是多个维度的。比如高端玩家的成就和炫耀,同等级玩家的协助,高对低的,男对女的等等。

付费率
     付费率是指付费人数与游戏人数之间的比率,游戏的付费率越高,相应的游戏收入也会越高,并且高付费率意味着游戏的可持续收入越好,可挖掘空间也越大。
     付费率=付费人数/用户人数
     进行付费率分析需要考虑首日付费率,活跃付费率,7日付费率,生命周期总付费率。
     首日付费率与引导付费密切相关,而长期付费率则与出售物品的价值,活动促销密切相关。用户判断是否值得付费从以下几个方面进行
1:性价比,这里的性价比是指以战力为评估体系的性价比,即是否花较少的钱获得较多的战力反馈。
2:稀有度,获得的物品是否稀有,在游戏中需要花费较大的成本或者获得不到。做绝对稀有可以出售在游戏中绝对获得不到的物品。
3:功效,获得游戏中无法获得的功效,例如提高产出效率和减少游戏时间成本。
    首日付费率不足一般是引导付费不足,用户不知道付费信息或是不知道如何付费更加有效,在进行引导付费的时候尽量减少用户对性价比等其他因素的判断,并且在合适的时候呈现给玩家。另一方面引导付费尽量提供足够的性价比和有吸引力的物品,首日付费率可以提高生命周期总付费率和提升一定的留存率。
    活跃付费率主要和日常消费与充值相关,游戏需要提供足够的充值理由让用户进行充值,例如定期出现的活动和游戏本身有每日付费的需求
     在分析付费率的时候需要和留存率进行综合分析,例如留存率非常低那么付费率也一定会非常低。尤其是首日付费率,因此这些用户在没到付费时就已经流失了。


ARPU与ARPPU
    (ARPU-AverageRevenuePerUser)ARPU即每用户平均收入,人均付费也需要分时间进行统计,当人均付费较低时除了和付费率有相同的分析方法以外,还有游戏是否具备足够的付费深度。ARPPU(Average Revenue per Paying User)付费用户人均付费与arpu是两个相关量,只是计算方法不一样。
每用户平均收入=时间段内收入/时间段内用户人数
付费用户人均付费=时间段内收入/时间段内付费用户人数
ARPU观测游戏的收入能力,ARPPU观测付费用户的付费能力。
    这2个值低一般是付费深度不足,付费深度不是单一的指给用户提供的足够的填坑空间,而是系统的分析用户每个阶段的付费深度,性价比和反馈场景。
    每个用户的平均收入提升可以从不同的玩家付费习惯进行分别考虑,游戏需要给普通付费玩家提供必要的日常消耗和阶段性促销。而针对付费能力比较强的玩家需要提供独特的服务或者道具,并且这些东西物有所值,获得对应的社会性反馈,便利性反馈,能力反馈和对应的突破系统障碍方面的反馈。
    这些是在阅读数据总表时可以看到的数据,当数据总表中的数据发生问题了,我们就需要从游戏内数据进行进一步的分析,游戏内数据分析包含等级驻留人数分布分析,任务驻留人数分布,系统使用次数分析,道具使用数量分析,道具销售数量分析,货币分析等,我们再下一个章节详细进行介绍。

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