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、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11