
小白学数据分析--你的游戏数据分析做好了吗
“策划和数据的关系和SM一样,你穿皮衣,握着鞭子的时候,才会体验到驾驭数据的刺激,前提是你很坚定你必须站着,一次都不要跪。如果你是跪在地上的那个,那永远永远只能被牵着走。”
我们作为游戏运营一直在说数据重要,数据化运营,然而,往往给出来的就是留存率、流失率、活跃、付费渗透率,这些是目前大家都在做的,而且做了很久很久,可惜的是目前还没有形成一些统一的规范,因此我们有了ARPU的质疑,有了一次又一次的质疑,虽然再各自为战,但是没有战出一个所以然。
其实我觉得太多的时候我们只是注意了怎么炫,怎么把握行业,却忘记了怎么做好产品。我不觉得你跟我说说留存、流失、活跃就是数据化运营,懂得数据了,有段时间我觉得自己懂得这些指标挺NB的,因为别人不会,别人不懂,但是其实你根本就不NB,因为你的所谓NB没有解决什么问题。
刚才说到了一堆指标,忽然之间,你会发现,这些指标
第一是宏观的“大数据”;
第二你拿到的必然是历史数据;
第三你即使意识到了问题(数据),但是你推动不了策划和设计者进行修正和改进,因为你有数据,但是你没有解决方案;
第四,你的运营永远乏力,因为你不知道问题所在。
有些时候我倒觉得更加实在和实际一点比较好,告诉我那个按钮设计错了,怎么改进。在游资网看到牛牛的文章,感慨颇多,有着相同的感受,游戏的数据分析不但是一种指标化的衡量和分析了,这点与电商分析,网站分析都是不相同的。玩家背后这种内在的分析最终能够帮助我们将流量转化为金钱的。但是我们现在只是看到了流量。
换句话,我们现在停留在了流量的层面上,因此我们一直在关注付费渗透率,因为我们相信高渗透率,高流量,就会带来高收入。但是这不一定就是对的。因为我们的运营策略是粗放的,我们总是用群体的意识和目光在观察我们的群体,诸如付费用户,在付费用户背后的蕴藏的价值似乎我们的挖掘是不到位的。
此外,一个游戏的价值不仅仅就用钱来衡量,还要看用户的流量质量,这点我们一直是粗放增长的,也就是我们没有考虑怎么增加这部分隐形的价值,这部分隐形价值就是用户对于游戏的反馈,注意这种反馈不是宏观大数据的反馈,而是反映游戏内在设计和用户体验的数据,这点似乎我们并没有做的很到位,因为我们认为这和RMB没关系,其实,这部分是和RMB紧密联系的,因为这就像一个组织一样,最怕的不是外来力量的袭扰,而是内部滋生的破坏力量,在一个游戏中,如果我们没有通过解决好游戏设计和体验的深层次问题,谈何留存、流失、收入、活跃?!
所以,一款游戏的成功必然是好的设计和好的运营共同作用的。好的设计不是天然的,是通过不断修正和改良的,好的运营是建立在好的产品上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11