付费习惯分析(三):打折PK送券,怎么做收益最大化?

作者:黎湘艳 数据驱动游戏 2020-01-20

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


图1

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。

图2

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%。

图3

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。

图4

图5

(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。

图6

(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。

图7

(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。

图8

(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%。

图9

表1

(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。

表2

(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。

表3

(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。

相关阅读:
MMO游戏付费习惯分析(一)
付费习惯分析(二)


作者:黎湘艳
来源:数据驱动游戏
原地址:https://mp.weixin.qq.com/s/tlz8HILJgIcrSoTbBjEJtw

最新评论
暂无评论
参与评论

商务合作 查看更多

编辑推荐 查看更多