游戏用户数据分析的维度

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1、游戏用户数据分析的维度每日:    ---------用户数量描述    在线人数:(取的当日某个时刻最高在线,一般发生在9:30左右【网游终端平台不同、类型不同峰值时间不一定相同】)    新进入用户数量:(单日登录的新用户数量)    当日登录用户数量:    每日登录/在线:    ---------盈利状况描述    每日消耗构成:(根据金额和数量做构成的饼状图)    每日消耗金额:    每日消费用户数量:    每日充值金额:    每日充值用户数量:    每日充值途径:    ---------产品受关注程度描述    官网首页访问量:    客户端安装量

2、:(根据安装完成弹出的页面)    客户端下载量:    客户端下载点击量:    安装率:下载安装/下载量    ---------游戏系统描述    每日金钱增量、消耗和净增值:    等级分布:    忠诚用户等级分布:    特征物品市场价格(如联众游戏豆):  每周:    ---------用户群体描述    活跃用户数量:当周登录过游戏的用户数量    忠诚用户数量:本周登陆3次以上(当天重复登陆算1次),最高角色等级超过15级,在线时长超过14小时的帐号    流失用户数量:上周登录但本周没有登录的用户数量    流失率:流失用户/上周活跃数量    忠诚流

3、失率:上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量    忠诚度:忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值(新进人数的变化比例)    转化率:上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例    ---------盈利变化描述    ARPU值(周):当周充值总额/当周付费用户数量;当周充值总额/当周平均最高在线    付费用户:该周有过付费行为的玩家数量    新增付费用户数量:本周新增的付费用户    付费率:该周付费用户数量/该周登录用户    付费用户流失数量:上周付费用户本周未登录数量    付费流失率:上周付费用户本周未登录的比例    注册转付费:某一天注册的用

4、户在一周后付费的用户数量及比例  每月:    ARPU值:该月充值总额/当月付费用户数量;当月充值总额/当月平均最高在线    付费用户:该月有过付费行为的玩家数量    新增付费用户数量:    付费用户流失数量:    付费流失率:    活跃用户数量:该月登录过的用户;  针对道具:    每日购买量:    每日使用量:    转卖数量:购买然后在手里出售给其他玩家的数量    转卖价格:    流通速度:转卖总次数/参与转卖的道具数量    购买者等级分布:    使用者等级分布:产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持,也是指导日常运营的重要参考。是运营

5、工作中的核心内容之一。但和其他行业一样,即便做了非常多的数据分析和其他信息收集,我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论,经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。产品分析分为:一、从信息收集渠道上来看:(一)数据分析(通过数据库或后台查询的数据)        1.例行数据分析(每日、每周、每半月、每月,每季度……)        2.项目数据分析(非例行/重复,如开区效果评估,游戏修改评估等)            项目数据调查一般遵循这样的过程:            1.确定调查分析目的(证实、探索、预测)            2.达到这个调查分析目的你

6、需要哪些结论来支撑            3.获得原始数据后如何分析(分析模型)            4.如何获取原始数据  (二)客服问题反馈(流程)  (三)自身游戏体验  (四)玩家直接交流(游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等)二、从内容上来看:(例行的)  (一)产品现状描述:通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况   1.游戏世界描述(高峰/均在线,金钱监控,等级分布,特征怪物/物品/道具价格等)   2.运维平台及其它(下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等)  (二)玩家游戏行为分析:物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述   1.

7、用户物理特征(性别、年龄等)   2.外部行为特征(登陆频率、时长、时间段等)   3.游戏行为特征(流失等级及变化)   4.群体行为描述(峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等)  (三)玩家消费行为分析:修正盈利设计,捕捉用户需求,新增道具设计   1.付费用户描述(付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等)   2.盈利描述(盈利状况、消耗构成及变化趋势等)   3.道具分析(使用范围、使用深度、使用/放弃原因等)   4.付费意愿分析   (1)消费偏好分析(

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