UWA学堂上新|如何构建数据分析体系

侑虎科技

如果一家公司有了数据分析体系,就能更有效率地支持业务。作为一名分析师,如何构建自己的分析体系,让自己的数据分析结果,成为可以切实推动业务发展的驱动力呢?

我在《数据驱动游戏运营》开头写的第一句话是:

作为数据分析师,最大的成就感莫过于自己的分析报告推动了业务的开展,并在业务开展过程中证实了其合理性,这也正是数据分析师的价值所在。

那么,作为一名分析师,如何构建自己的分析体系,让自己的数据分析结果,成为可以切实推动业务发展的驱动力?

本文将从以下几个方面来进行讲述:

1|数据分析的价值

2|数据分析的流程

3|数据驱动业务的流程

4|核心数据指标

5|常用数据指标

6|通过相关因素拆解来做数据分析

7|主要的分析框架及方法

8| 总结


我之前整理过多个版本的数据分析的价值,这是结合我目前的工作,整理出来的最新版本。
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我平时做过很多驱动业务的工作,主要是围绕产品、市场和运营三大业务场景。工作分别是为游戏、IP引进把关、为游戏立项把关、为游戏研发把关、为资源投放把关、为市场营销把关、为游戏运营把关。

1.1 IP把关:IP引进价值分析、引进/自研游戏成功率预测

当公司要引进一个IP时,我们通常都会先对IP的价值进行分析(包含用户价值、商业价值、内容价值和战略价值),我们会评估该IP是否值得引进,引进的价格区间是多少。

例如,我们之前想引进一个日本市场的国民级IP,但是经过一系列调查,发现这个IP在中国市场算一个小众IP。除此之外,我们内部还有一个新游戏成功率模型,可以根据新游戏的相关信息进行成功率预测。

1.2 立项把关:精准定位目标用户,评估不同研发方案的利弊,预估靠谱流水

“精准定位目标用户”的目的是要做“精准开发”,首先要知道我们的目标用户有哪些,找到用户未满足的需求,再做到极致。

我们一般通过爬虫的数据、问卷调研的数据、竞品游戏的数据,以及整个市场的数据来分析。比如:策划组纠结是做MOBA竞技玩法、吃鸡玩法,还是考虑融合Roguelike+关卡自适应功能等等,我们通常会分析各种玩法的利弊。当研发方向确定时,我们会预估相应流水等等,这些都是为游戏立项把关。

1.3 研发把关:个性埋点,点对点找出问题;付费模块、爆率设计的优化

在游戏研发阶段,游戏测试之前,我们会拉策划对齐整个测试的数据预期,发现不符合预期的地方,和策划一起定位问题。

比如,他们对于玩法、养成、商业化、职业等游戏玩法的预期参与度是多少?基础商业化构成,职业选择职业平衡等,策划有什么样的预期和关注点。然后我们会重点监控这几个模块的数据,发现不符合预期的地方,就拉着策划一起定位问题,比如:发现玩法参与率十分不符合预期,那就去分析用户行为、用户属性。

我们数据分析师的宗旨是:针对具体的病治病,不做纲领性建议。

1.4 投入把关:评估产品质量;构造收入、活跃预测框架和模型,优化买量

游戏测试阶段,可以根据游戏数据进行产品质量评级,给出最优市场费投放建议。游戏公测阶段,需要结合实际游戏数据、投放成本给出盈亏临界点。也会分析买量的效果数据,为买量优化提供数据参考。

例如:买量用户和运营数据连通,根据不同广告组的用户行为数据,判断哪些行为的用户是潜力付费用户,然后做类似受众,从而提升买量效果。

1.5 市场营销把关:用户调研,帮助产品市场定位,并制定有针对性的营销策略

在封测期间,通过市场问卷调研,可以对目标用户和产品卖点进行验证,比如,立项期间我们认为某款游戏的目标用户是3D MMORPG用户,日系游戏爱好者,喜欢动作/格斗游戏的用户。最后,根据数据结论来帮助制定市场宣传策略。

1.6 游戏运营把关:数据辅助运营制定运营策略,实现拉新、促活和提升收入

数据分析可以帮助运营解决运营情况,综合下来,分别可以列为三不。

  • 不能:不能影响玩家的登录
  • 不会:不会造成玩家的困惑
  • 不好:不让玩家觉得不好

数据分析也能辅助运营实现拉新、促活和提升收入。

比如:拉新活动中比较经典的案例,是新人的等级直升;促活的活动,比较有代表性的是根据流失用户分析,运营了解到有的玩家不会做任务,项目团队在游戏中做一个每日一喊话,传播正能量的活动;营收方面,项目组根据打折PK券的收益分析效果(满额送券获得的收益更高),做了满额送券的活动。

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