京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下移动游戏如何进行精细化运营
根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。毫无疑问,现在正处于大数据的时代下。而在这样的背景下,大数据对移动游戏有哪些影响呢?开发者们又应该如何通过大数据进行精细化运营从而提高游戏的收入和延长生命周期,有以下的看法:
大数据下玩家信息获取成本降低成本降低,开发者竞争激烈
移动游戏和端游页游最大的区别就是有了渠道的整合。在端游时代,并没有专门的渠道把游戏放在一起,玩家可能只知道CF或者是DNF,但是却很难知道这些游戏的竞品有哪些,在哪里。但是到了移动游戏或者说移动互联网时代,由于有了像AppStore,GooglePlay和国内众多渠道,游戏或者应用就会被放在一起比较。这样就导致了两个结果,第一,用户很清楚自己有多少个选择,并且会知道每一款游戏或者应用的评分是怎么样的。第二,用户的切换成本会降低了许多。举个例子,在PC时代,大家看新闻都会惯性地上同一个门户网站,并没有人会告诉你各个门户的排名和得分之类的信息,在同一个垂直领域并没有知道他们的排名是怎么样的。但在移动互联网时代,这个格局已经明显的改变了,开发者的游戏或者应用是和很多开发者一起去竞争。特别是在App Store上,是和全球的开发者竞争。
其次,随着信息的扁平化,全球信息的交流已经越来越快,时间差也渐渐减少,可能大城市发生的事情一分钟之后整个小山村里面的人都知道了。如果说10年前还是赚的是信息不对称的钱的话,随着大数据、信息化的时代到来,开发者游戏或者应用要脱颖而出,就变得非常困难。
玩家离开游戏主因有二:挫败感与孤独感
即使玩家已经进入游戏,但是也是极易流失的。而有腾讯相关人士曾透露,玩家离开游戏主因有二:挫败感与孤独感。
1.挫败感
挫败感是影响用户留存的最重要因素。腾讯曾通过对“失败数”、“连续失败数”、“任务完成情况”等这些数据进行分析,发现一旦这些数值超过一定的量,玩家离开游戏的流失率就会大大增加。通过对数据的研究,发现用户通过率比游戏设定的时候低的时候,这个时候就可以通过降低游戏的难度来提升用户留存。
对于那些因为挫败感离开了游戏的用户,开发者可以通过对消息的推送或者运营的活动把玩家拉回到游戏里面来。对于那些摇摇欲坠的用户,可以送他们一些道具或者礼包,帮助他通过面对的困难。所以这个就需要数据的支持,针对每一个用户,选择适合他们的运营,做精细化运营。
2.孤独感
现在的移动游戏总有一种孤独感。同样是网游,在端游时代,类似公会、国战、帮派这些玩法,大家用Q群或者YY在相互联系,大家的联系非常非常高。每一款游戏到中后期运营最重要的一定是社交因素。到目前为止,移动游戏在社交这方面还没有突破性的进展,现在的社交元素只是浅层次的社交。在端游时代,有很多中重度玩家,每天都和另外的玩家一起去打副本、PvP,这样才是最有效的留住玩家的方法。
社交感差导致玩家的孤独感,才是移动游戏平均寿命比较短的原因。一些好的端游和页游寿命长达10年,而在移动游戏时代,游戏寿命能有半年有已经非常不错了,很多开发商把游戏做出来捞一笔就走了。那些寿命比较长的游戏,玩家都是有感情在里面的,主要是里面有一群好的兄弟,这些才是大家留在一款游戏里面的最重要因素。现在的手游也是比较欠缺的。通过大数据统计,玩家的好友数量和在游戏上的时常是成正比的,好友数量越多,玩家在游戏里面的时间是越长的。
大数据的作用在于对未来的预测而非过去的总结
通过大数据的分析,开发者可以知道玩家的心理,知道哪些人会为你的游戏充值,埋单,
可以很清楚每一玩家喜欢那种类型的游戏,曾经在那款相同类型的充值。比如说一款游戏的付费率是1%,那剩下的99%的玩家里面,有谁是有欲望付费的,这些大数据能告诉你。哪20%的玩家最有可能付费,那些已经在同类型的游戏里面已经付过费了,或者从游戏里面的表现来说很有付费的意愿,这些都应该是要重点关注的玩家。这些玩家怎么才能让他们掏腰包,这个时候就需要你给他们一个付费的理由了,这个就是大数据的作用了。
大数据重要的不是提供给你历史和现状,而是通过分析做出对未来的预测。对历史数据的分析得出来的就是结果,已经没有办法改变了。但是大数据是通过的数据和研究,得出未来用户或者玩家的行为,这个才是最重要的。只有对未来的预测,才能更好的进行运营活动,甚至是修改游戏,这样才能留住玩家。这个就是大数据对游戏的最大作用,逆转未来,留住要走的玩家,并让他们把钱留下。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14