京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
小白学数据分析--基于数据驱动的最佳渠道评估策略
对于游戏数据分析来说,我们要从很多方面下手,具体从数据分析角度来说,作为游戏CP需要作三块工作,第一是游戏推广,第二是游戏质量,第三是游戏运营,就这三点来看,推广是未来游戏是否有稳定人气,获得稳定收入的关键一环。

关于手机游戏的渠道分析,是很重要的分析方向,对于这一点,其实无论是端游,页游还是如今火热的手游都是一样的,也确实是作为游戏CP很头疼的事情。原因很多,就手机游戏来看,比如苹果商店的封闭性,不能进行多渠道的转化追踪;而多渠道时(比如国内现在的多个安卓渠道),追踪转化分析又太过麻烦,基本上每家的游戏少说也有20+的渠道。这点导致了,我们在做安卓市场时,面临适配,系统,分辨率等等问题。所以大家都选择在ios上先发和投入,如果OK,在进行下一步的研发运营。因为会觉得,少了适配等一些列的硬伤,倒是做起来比较容易。

然而这点其实又规避了另一个问题,那就是,国内现在无论在官方的ios商店,还是第三方的市场商店,解决了适配,但是依旧要面临对渠道的追踪。因为尽管游戏下载的最终入口是在官方[未破解情况下],抑或是第三方的破解渠道,作为CP必须面对的就是渠道转化,用户质量,谁都不想自己做一笔糊涂账。实则我们的研发之路避开了机型适配等问题,但是却面临渠道转化的障碍,进而就是如何进行优化投放。
既然大家现在很关心渠道推广优化,那么以上的问题就必须有个解决的办法。这个解决办法就是如下的最佳渠道评估策略。
所谓最佳渠道评估策略有三部分构成:

数量:
渠道获取用户能力
作为渠道而言,对于游戏的首要价值,就是大量的用户资源,这点成为了目前粗放推广最为关注的部分,因此成就了今天很多的大渠道,也因此使得很多小的CP没有竞争实力,推广上架无比艰难。
数量分析揭示了渠道的用户获取能力,再更加实际的来说,可以探测用户对渠道的粘性和忠诚度,这点对于渠道推广是有帮助的,因为如果一个渠道本身用户的成长体系不完善,不存在具有粘性的核心用户群,那么给予CP的用户资源也是有限的。
在这数量这一最粗放的力度上,我们将注重关注以下的指标:

以上几个指标,似乎是大家很常用的,但是仅仅到这个层级是远远不够的,因为我们并没有准确的去监控和识别用户的行为信息,仅仅是数量级的分析。实际上,对于某些大渠道来说,我们可以关注,玩家在活动或者更新周期,返回渠道的概率分析,这点也是值得的。
一般而言,我们可以通过安装后的注册转化率来了解渠道用户是否目标用户,当然这只是分析目标用户的第一个重要标准,同时这个转化率连带的会引发很多的实际的问题进行分析。

以上是第一个层级的分析策略,当然基于以上这些因素的分析,这里不再展开,可以根据自己的实际需要,有目的的进行实施就可以了。
质量:
玩家参与游戏情况
目前的移动互联网环境下,很多的游戏产品对于渠道推广投放,有很多是停留在数量这个层级上,稍微好一些的会关注渠道收入贡献情况,这点也是在渠道能够带来收入的前提下来进行的,不过我们似乎忽略了一些问题,那就是,在收入之前,连渠道用户的质量都不了解,就不能谈收入。因为这种情况下,会一直存在CAC〉LTV,即单用户的贡献远远小于用户获取成本。
因此,质量的分析,快速的优化,决定未来投放渠道的收入增长潜力。

以上四个指标作为质量控制的重要要素存在,帮助我们在渠道投放初期就要去了解渠道的投放质量,这点实际上相比较玉前一个层级,重点解决投放质量的问题。
平均日活跃用于了解该渠道的长期日活跃走势和平均水平,而一日玩家比例了解新增玩家中,只有在新增当天进行过游戏的玩家的比例,由于这点对于后续的留存率影响很大,所以必须要去了解留存率的水分有多少,真实的用户留存是什么水平。有关于这点在后续的文章中会继续与大家探讨。
刚才谈到了留存率,作为质量控制的一个节点,次日留存率水平在衡量渠道质量这方面还是有作用的,这是衡量渠道质量必须要考核的指标之一。
最后是首周付费比例,这点是辅助的分析渠道接下来营收能力的一个重要因素,因为渠道的用户资源最终还是要转为收入,不能完成这一步,不能完全判断一个渠道质量的价值。首周付费比例,决定了渠道推广后,用户的付费质量情况,这点可以和非推广时期的用户首周付费比例作一个对比分析。
收入
渠道收入能力情况
一如刚才所说的,渠道的用户资源,最终还是要转化为实在的收入,这是体现渠道价值的最佳方式,在这点上,我们重点覆盖以下的指标:

这几个指标的使用应该来说大家很熟悉,刚才也谈到了游戏产品的终极形态一定是要营收的,这是我们做游戏的目的,在这点的关注上,其实我们不必聚焦于详细的细分数据,只需要知道渠道究竟有多大的收入价值就可以了。当然在长期持续的过程中,我们要不断的监控和衡量渠道收益能力,做好用户获取成本和单用户收益之间的杠杆。
而以上所说的,实在宏观全局上,了解渠道与渠道之间的差异。实际上在渠道整体的策略上存在一个完整的闭环过程。

我们刚才的策略是构建了一个完整的基于渠道分析的数据体系,也就是做渠道分析该去看那些指标,以及如何作出分析。后续的其实还有详细的渠道分析,真正从具体的业务逻辑上实际分析把控,说的简单点,了解一些渠道本身的特点。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12