付费习惯分析（三）：打折PK送券，怎么做收益最大化？

某游戏之前做过道具打折活动，现在想试试满额送券活动，并希望对此了解哪种活动方式带来的收入更好，数据分析师通过分析报告来评估回答了上述问题。具体是如何评估的，请见本篇。

01 分析思路

数据分析师根据历史的道具销售记录，作了以下六个步骤的分析，如图1所示。

• 分析用户消费特征
• 确定“满额”的基数
• 确定“送券”的额度
• 对比“满额送券”和“道具打8折”活动的道具购买人数
• 对比“满额送券”和“道具打8折”活动的收入
• 确定活动方案
  

02 详细的分析过程

（1）用户消费记录描述性统计

从图2可以看出，用户消费能力呈右偏态分布。


进一步汇总统计得出，57%的用户消费次数小于3次，56%的用户累计消费金额小于300元，用户属于低频低额消费群体。

根据用户历史消耗金额，求出1/4分位数128元，1/2分位数256元，3/4分位数584元。

（2）用户购买频数&平均购买金额区间分布

根据图3所示的用户累计消费次数分布，可得出57%的用户消费次数小于3次，31%的用户只进行一次消费，累计消费10次以上的用户占比15.69%，累计消费15次以上的用户占比10.04%。


细看累计消费次数大于15次的用户购买的道具类型，TOP3的道具为时装、功能道具和等级直升，如图4所示。

[85,95],[125,135]是用户消费均值的两个峰值，如图5所示。


（3）畅销道具TOP30：

目前畅销的TOP30道具中， 128元、88元和70元的道具数量最多，如图6所示。


（4）单个用户每日平均ARPPU为100元，除了个别的活动时间之外，其余时间均比较稳定，如图7所示。


（5）从历史数据看，用户平均每天购买次数的道具金额集中在[90,130]区间，如图8所示。


（6）历史活动效果：

《烈日纷争》之前做过部分道具打折活动，折扣范围在7-8折之间，本次满减送券活动的折扣范围也希望保持在7-8折之间，因此历史活动的数据有很好的参考性。

道具打折活动，共有12837名用户参与了折扣购买行为，图9是打折活动期间的道具购买数量分布，表1是打折道具的购买人数情况，此次活动累计创造收入235万元，活动期间每个用户平均付费金额(ARPPU)为183元，比未进行满减活动的单个用户ARPPU提高47%。


（7）对比两种方案

参考之前的8折活动数据，即满额a，按照历史的8折得到三个档次的基数(根据用户消费能力得出的1/4分位数128元，1/2分位数256元，3/4分位数584元)，那么满额a=基数/0.8 (分别为160元，320元，730元)。

参考活动时期ARPPU提升47%作为目标，即满额a，按照现在的基数提升47%，那么满额a=基数*1.47（分别为188元，376元，858元）。

应用二八原则，80%的收入来源于20%的高端用户，累计消耗大于730元的比例为19.8%，大于858元的比例为16.5%，730元相比858元更加合理，因此定730元满额的第三个档次。

目前主流道具的金额在128元，88元，70元，如果用户分别购买了这三个主流必要道具，还需花费的差额实现容易程度，第二个档次中160元相比188元用户更容易选择其他金额的道具来实现满额，提升幅度分别为20%、18%、4%，如表2所示。


（8）商城经历的7次历史活动时间段，按照目前的满额送券活动效果：

历史道具商城经历7次大型活动，第三次活动是分水岭，前两次活动中商城道具数量较少，活跃用户处于较低的水平，从第三次活动开始，道具数量增加，对应期间的活跃和付费人数增加，直到第7次均属于比较稳定的水平。因此，采用历史上第三次至第七次的数据为参考数据，来确定不同消耗档次的用户比例，第一档55%，第二档25%，第三档20%（尽量取整数原则）。并将5次活动的付费率均值作为本次活动的付费率即为14.34%。

表3为7次活动不同档次的消耗金额占比和付费率。


（9）预估活动期间收入：说明：默认本次活动和历次活动的活动周期接近，均在15天左右。

a.满额送券活动

根据目前两周的活跃用户量，再根据历史5次活动处于三个档次消费的人数比例：55%、25%、20%，可以得出购买三个档次的人数（n1,n2,n3），n1=活跃用户量*55%；n2=活跃用户量*25%；n3=活跃用户量*20%。

计算本次活动的总收入，总收入=160*n1+320*n2+730*n3

b.道具打折活动

若所有的道具均为8折，计算活动期间商城中每种道具的购买人数。

因历史的商城活动中做过部分道具打折活动，所以先求出8折折扣道具的购买人数占该道具历史购买人数的比例，将该比例作为本次活动道具的购买人数。

根据历史数据得出：道具单价小于160元，购买人数占比9.98%；单价在[160,320] 的道具购买人数占比17.10%，单价大于320元的道具购买人数占比16.29%。

道具购买人数=各道具历史购买人数*8折活动期间购买占比

总收入=单价*购买人数*0.8

对比满额送券和道具打折活动的收入，得出道具打折比满额送券带来的收入低128万元。

03 分析结论

根据《烈日纷争》用户购买道具数据分析，建议本月道具销售满额送券活动方案为：满160元送50元券，满320元送120元券，满720元送300元券，预计该活动能带来630万的收入，比直接打8折的收入高30万元。分析步骤及结论如下 ：

（1）根据历史道具购买记录，分析用户消费特征：

a.畅销top30的道具金额主要为128元，88元，70元。

b.用户属于低频低额消费群体，31%的用户只进行一次消费，57%的用户消费次数小于3次，消费10次以上的用户累计占比15.69%，时装是用户主要购买的道具类型；85-95元和125-135元是用户消费均值的两个峰值。

c.其消费能力呈右偏态分布，56%的用户累计消费金额小于300元，众数128元。

d.单个用户每日产生的价值（道具购买金额）为100元，除了个别的活动时间之外，其余时间均比较稳定。

说明：用户消费特征和道具定价和道具属性（是否能重复购买）有关。

（2）确定“满额”的基数：

a.将历史消费金额呈现的4分位数，初步划分三个“满额”档次的断点(满额a)： 1/4分位数128元，1/2分位数256元，3/4分位数584元。结合道具单价可以看出，128元为众数和1/4分位数主要是由于商城道具的单价决定，且128元处于用户消费均值的峰值区间内，因此作为第一个基数具有合理性。

b.参考历史道具8折销售活动，即满额a，按照历史消费情况8折转换得到三个档次的基数，那么满额a=基数/0.8 (分别为160元，320元，730元，考虑到730是奇数的10倍，因此选择与之接近的偶数720元)。

c.将历史道具销售活动提升的ARPPU值作为目标(上涨47%)，即满额a，若按照现在的基数提升47%，那么满额a=基数*1.47（分别为188元，376元，858元）。

d.假设用户分别购买三个主流道具(128元，88元，70元)，对比以上第2点和第3点的“满额”基数，160元相比188元用户更容易选择其他畅销道具来实现满额，提升幅度分别为20%、18%、4%。

e.根据二八原则(80%的收入来源于20%的高端用户)，累计消耗大于720元的比例为19.8%，大于858元的比例为16.5%，因此定义720元相比858元更加合理。

结合以上5点，确定“满额”的基数为：160元，320元，720元。

（3）确定“送券”的额度：

考虑主流道具金额和送券金额不低于道具8折后优惠两个要素，再按照该算法取整，确定送券的金额分别为：满160元送50元券，满320元送120元券，满720元送300元券。

（4）“满额送券”和“道具打8折”活动收入预估：

a.根据“满额送券”活动，估算本月活动期间收入1630万元。

i.总收入=160*n1+320*n2+730*n3 。其中n是购买道具人数=周活跃*付费率，根据历史7次活动处于三个档次消费的人数比例： 55%，25%，20%，因此得出n1、n2和n3的值，最终得出总收入。

b.根据“打8折”活动，估算活动期间收入1500万元。

i.总收入=∑道具单价*购买人数*0.8。其中道具购买人数=各道具历史购买人数*8折活动期间购买占比

综上，预计本月本月进行的“满额送券”活动比“道具打8折”活动带来的收入高130万元。

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作者：黎湘艳
来源：数据驱动游戏
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