京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
只有合适的数据才能获得ROI_数据分析师
应用业务中的很多分析方法,比如下载量跟踪和IAP分析可以为应用开发商带来很好的效果,比如对购买过程,用户早期离开原因,或者使用率不高等的分析,都可以为应用带来足够的收入。
分析还可以在市场资源之间做出对比甚至在创意之间进行对比(比如哪个广告更有效率?)
这可以让开发商们知道哪种市场资源可以给他们的应用带来什么类型的用户以及用户的行为规律。
但是,当你要为产品推广并寻找数据的时候,应该注意哪些呢?
获得足够的数据
如果你的游戏需要靠IAP挣钱,那么就得保证有足够的用户量才能够实现盈利。
如果只有2000次下载,而且你觉得可以了解用户的习惯,那只能说,这个数量是远远不够的。
我曾遇到很多客户说用户或者广告资源都是基于很小的样本群体,这样数据分析得出的结果只能带来灾难。
什么才是你的KPI(关键绩效指标)?
很多的公司都把产品组和营销团队分离开来。产品团队专注于保证游戏质量带来的高参与度,营销人员则专注于为游戏带来最适合的玩家群。
相似的是,当说到数据的时候,你需要知道游戏处于哪个阶段而且要知道可以从什么地方提高。
KPI 1:首次消费时间
当然,理解为什么玩家在你的游戏中进行第一次消费的原因是非常重要的,因为这可以帮助你理解他们喜欢的游戏体验。
比如,如果你知道平均用户周期短于第一次消费的时间,那么你的游戏一定是有问题了。
不过,如何开发游戏并在KPI的基础上进行优化是非常复杂的。
大公司都有10到20人左右的内部分析团队专门对特定的游戏进行分析并找出有针对性的问题。
他们会观察哪个菜单界面需要被修改,如何促进玩家们早一点进行消费,以及用户获取策略等。他们还必须理解特殊游戏的销售盲点并进行优化。
KPI 2: 平均每用户终身收入(即每用户的LTV)
前7天和30天的ARPU非常的重要。这些可以告诉你什么时候才能赚回投入在市场营销和用户获取方面的开支。
了解用户的平均LTV也非常的重要,但“终身”可能是一个很长的时期。玩家们有可能对你的游戏感兴趣长达几个月甚至数年,但你的市场营销开支通常是早期投入较多,所以你需要知道什么时候才能够把钱赚回来。
KPI 3: 一次性用户比例
一次性用户比例(也就是首日保留率)能够很好的体验你的游戏对用户的吸引力。
比如,一次性用户比例达到60%的话,就意味着第二天有60%的玩家会离开你的游戏。
因此,对特定用户离开游戏的时间要足够重视,在不同渠道获取的用户以及现有用户之间做出对比。
找到自己的亮点
优化KPI是非常复杂的工作,没有人能够给你一个通用的优化游戏方案。重要的是要确保能够获得足够多的用户和用户游戏行为的数据。
一旦游戏进行了优化,就需要对游戏中的付费用户进行研究,然后找到这些用户的获取渠道以及他们的消费习惯和原因,争取最大化ROI.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31