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游戲行業(yè)指標(biāo)體系大全(二)
發(fā)布時(shí)間：2024-08-18 15:32:11 瀏覽量：182次
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Abstract
指標(biāo)體系概覽
上一期的分享，我們從核心數(shù)據(jù)，游戲推廣渠道優(yōu)劣，區(qū)服分析以及系統(tǒng)分析方面進(jìn)行講解，今天的這一期分享將圍繞用戶分析展開，用戶分析主要分為新增用戶分析，付費(fèi)用戶分析，活躍用戶分析，流失用戶分析，用戶養(yǎng)成以及用戶分層轉(zhuǎn)化。
01
新增用戶分析
新增用戶分析包括了新增數(shù)據(jù)預(yù)覽，來源分析，新增留存，當(dāng)日付費(fèi)情況，新手引導(dǎo)情況以及LTV，詳見腦圖。
02
付費(fèi)分析
付費(fèi)分析主要包括付費(fèi)數(shù)據(jù)分析以及付費(fèi)用戶研究?jī)蓚€(gè)方向，付費(fèi)數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵指標(biāo)包括付費(fèi)數(shù)據(jù)縱覽，首充分析，充值習(xí)慣分析以及充值排行等；付費(fèi)用戶研究主要包括付費(fèi)用戶累充分布，付費(fèi)流失留存情況以及不同段位用戶的充值金額的分布。
03
活躍分析
活躍分析主要包括留存分析，等級(jí)分布以及在線時(shí)長(zhǎng)三個(gè)方面，詳見腦圖。
04
流失分析
對(duì)于流失分析，我們首先要定義什么樣的用戶為流失用戶，可以參照流失拐點(diǎn)理論進(jìn)行計(jì)算；其次我們需要從外因，內(nèi)因等所有可能的流失環(huán)節(jié)進(jìn)行分析；最后針對(duì)內(nèi)因外因分析出的結(jié)論，發(fā)放調(diào)查問卷，驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析的結(jié)論，詳見腦圖。
外因包括了玩家的游戲環(huán)境，例如玩家的手機(jī)性能，網(wǎng)絡(luò)狀況；競(jìng)品以及宏觀的經(jīng)濟(jì)政策大環(huán)境。
內(nèi)因包括用戶特征，用戶體驗(yàn)，游戲社交以及游戲商業(yè)化四個(gè)方面。在流失用戶行為特征分析中主要包括個(gè)人屬性，游戲?qū)傩砸约熬謨?nèi)表現(xiàn)，通常情況下個(gè)人屬性的數(shù)據(jù)會(huì)很難拿到，所以這一部分可以選擇性分析。
用戶體驗(yàn)方面主要包括新手玩家是否在游戲中能樹立目標(biāo)感，能夠玩懂游戲；其次，玩家在游戲中是否有卡頓重連等現(xiàn)象；最后，就是游戲的匹配機(jī)制，看匹配機(jī)制是否公平以及匹配時(shí)長(zhǎng)是否合理。
玩家游戲社交情況主要包括好友組隊(duì)情況分析，戰(zhàn)績(jī)分享情況分析，隊(duì)友招募情況等。因?yàn)榇蟛糠钟螒蚝秃糜呀M隊(duì)一起玩，樂趣會(huì)加倍，因此用戶流失的概率會(huì)降低。
最后，游戲商業(yè)化層面，主要從付費(fèi)活動(dòng)以及活躍活動(dòng)等方面著手，需要驗(yàn)證是否是因?yàn)槟承┗顒?dòng)的存在促進(jìn)了用戶活躍，而活動(dòng)結(jié)束活躍下降。
05
用戶分層
用戶轉(zhuǎn)化分析主要包括了用戶行為路徑分析，聚類分析，擊殺熱圖等。用戶行為路徑分析主要可以從行為事件，路徑漏斗，留存分析以及分布分析展開。聚類分析也是用戶分層的主要方法，該方法可以運(yùn)用于玩家消費(fèi)水平分層，游戲?qū)傩苑謱拥确矫妗?/p>
PS：如果你看不懂文中的某些指標(biāo)縮寫，請(qǐng)參照上一篇文章《游戲關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)解讀》，結(jié)合《游戲行業(yè)指標(biāo)體系大全（一）》閱讀效果更佳，點(diǎn)擊閱讀原文跳轉(zhuǎn)。
End
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