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小白学数据分析--基于数据驱动的最佳渠道评估策略
对于游戏数据分析来说,我们要从很多方面下手,具体从数据分析角度来说,作为游戏CP需要作三块工作,第一是游戏推广,第二是游戏质量,第三是游戏运营,就这三点来看,推广是未来游戏是否有稳定人气,获得稳定收入的关键一环。

关于手机游戏的渠道分析,是很重要的分析方向,对于这一点,其实无论是端游,页游还是如今火热的手游都是一样的,也确实是作为游戏CP很头疼的事情。原因很多,就手机游戏来看,比如苹果商店的封闭性,不能进行多渠道的转化追踪;而多渠道时(比如国内现在的多个安卓渠道),追踪转化分析又太过麻烦,基本上每家的游戏少说也有20+的渠道。这点导致了,我们在做安卓市场时,面临适配,系统,分辨率等等问题。所以大家都选择在ios上先发和投入,如果OK,在进行下一步的研发运营。因为会觉得,少了适配等一些列的硬伤,倒是做起来比较容易。

然而这点其实又规避了另一个问题,那就是,国内现在无论在官方的ios商店,还是第三方的市场商店,解决了适配,但是依旧要面临对渠道的追踪。因为尽管游戏下载的最终入口是在官方[未破解情况下],抑或是第三方的破解渠道,作为CP必须面对的就是渠道转化,用户质量,谁都不想自己做一笔糊涂账。实则我们的研发之路避开了机型适配等问题,但是却面临渠道转化的障碍,进而就是如何进行优化投放。
既然大家现在很关心渠道推广优化,那么以上的问题就必须有个解决的办法。这个解决办法就是如下的最佳渠道评估策略。
所谓最佳渠道评估策略有三部分构成:

数量:
渠道获取用户能力
作为渠道而言,对于游戏的首要价值,就是大量的用户资源,这点成为了目前粗放推广最为关注的部分,因此成就了今天很多的大渠道,也因此使得很多小的CP没有竞争实力,推广上架无比艰难。
数量分析揭示了渠道的用户获取能力,再更加实际的来说,可以探测用户对渠道的粘性和忠诚度,这点对于渠道推广是有帮助的,因为如果一个渠道本身用户的成长体系不完善,不存在具有粘性的核心用户群,那么给予CP的用户资源也是有限的。
在这数量这一最粗放的力度上,我们将注重关注以下的指标:

以上几个指标,似乎是大家很常用的,但是仅仅到这个层级是远远不够的,因为我们并没有准确的去监控和识别用户的行为信息,仅仅是数量级的分析。实际上,对于某些大渠道来说,我们可以关注,玩家在活动或者更新周期,返回渠道的概率分析,这点也是值得的。
一般而言,我们可以通过安装后的注册转化率来了解渠道用户是否目标用户,当然这只是分析目标用户的第一个重要标准,同时这个转化率连带的会引发很多的实际的问题进行分析。

以上是第一个层级的分析策略,当然基于以上这些因素的分析,这里不再展开,可以根据自己的实际需要,有目的的进行实施就可以了。
质量:
玩家参与游戏情况
目前的移动互联网环境下,很多的游戏产品对于渠道推广投放,有很多是停留在数量这个层级上,稍微好一些的会关注渠道收入贡献情况,这点也是在渠道能够带来收入的前提下来进行的,不过我们似乎忽略了一些问题,那就是,在收入之前,连渠道用户的质量都不了解,就不能谈收入。因为这种情况下,会一直存在CAC〉LTV,即单用户的贡献远远小于用户获取成本。
因此,质量的分析,快速的优化,决定未来投放渠道的收入增长潜力。

以上四个指标作为质量控制的重要要素存在,帮助我们在渠道投放初期就要去了解渠道的投放质量,这点实际上相比较玉前一个层级,重点解决投放质量的问题。
平均日活跃用于了解该渠道的长期日活跃走势和平均水平,而一日玩家比例了解新增玩家中,只有在新增当天进行过游戏的玩家的比例,由于这点对于后续的留存率影响很大,所以必须要去了解留存率的水分有多少,真实的用户留存是什么水平。有关于这点在后续的文章中会继续与大家探讨。
刚才谈到了留存率,作为质量控制的一个节点,次日留存率水平在衡量渠道质量这方面还是有作用的,这是衡量渠道质量必须要考核的指标之一。
最后是首周付费比例,这点是辅助的分析渠道接下来营收能力的一个重要因素,因为渠道的用户资源最终还是要转为收入,不能完成这一步,不能完全判断一个渠道质量的价值。首周付费比例,决定了渠道推广后,用户的付费质量情况,这点可以和非推广时期的用户首周付费比例作一个对比分析。
收入
渠道收入能力情况
一如刚才所说的,渠道的用户资源,最终还是要转化为实在的收入,这是体现渠道价值的最佳方式,在这点上,我们重点覆盖以下的指标:

这几个指标的使用应该来说大家很熟悉,刚才也谈到了游戏产品的终极形态一定是要营收的,这是我们做游戏的目的,在这点的关注上,其实我们不必聚焦于详细的细分数据,只需要知道渠道究竟有多大的收入价值就可以了。当然在长期持续的过程中,我们要不断的监控和衡量渠道收益能力,做好用户获取成本和单用户收益之间的杠杆。
而以上所说的,实在宏观全局上,了解渠道与渠道之间的差异。实际上在渠道整体的策略上存在一个完整的闭环过程。

我们刚才的策略是构建了一个完整的基于渠道分析的数据体系,也就是做渠道分析该去看那些指标,以及如何作出分析。后续的其实还有详细的渠道分析,真正从具体的业务逻辑上实际分析把控,说的简单点,了解一些渠道本身的特点。
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