京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从提高游戏的使用率到提高转化率带来更高收入,手游数据是可以帮助开发商做出更好决策的工具,跟着感觉走有时候可能会有用,但如果有了准确的数据分析,你可能会更成功。
知识就是力量,这对于手游开发商们来说尤其重要。有数据和分析情况下做出的决定总会比毫无了解好的多。通过数据分析,你可以清晰的看到自己手游的表现,也可以知道如何增加游戏的价值并且能提前看到未来发展中的挑战。
以下是手游营销平台Leadbolt公司CEO Dale Carr给出的7个方法,可以通过数据分析帮助手游开发商们提高用户参与度、增加收入并且帮助你的手游成功:
1.节约时间和资源
开发商们一定要知道玩家们最常使用的是哪些功能、以及这些功能被使用的频率,因为你可以通过专注研发和分析让游戏变得更优秀,让你把时间和资源用在最合适的地方。
一个优秀的分析工具可以帮助你追踪特定的用户行为,每一次用户在游戏中使用特定功能的习惯都可以被追踪到。如果你可以把这些数据按照特定的类别统计分析,比如玩家们在游戏中购买武器的次数、或者说在特定日期、周或者长期之内某些功能被使用频率。如果这些数据显示,没有人使用某一个功能,你在未来的研发中就可以避免做无用功了。
2.把游戏做到易于上手
用户量:要知道你的游戏是否易于上手,可以从用户体验的不同阶段看出来。比如,如果你的游戏中,玩家们还没有完成关卡就离开了游戏,那么你就可以通过玩家们离开游戏的具体原因。一旦确定了问题的来源,比如特定的手游设备上有BUG而不能完成关卡,那么这个问题就好解决了。手游分析数据的使用可以让开发商们很轻易的解决一些游戏中的问题,带来优秀的用户体验,这样就可以提高用户的参与度。
用户参与度:这个数据也可以了解你的游戏难度做的是否恰当。让用户下载游戏是一回事,但他们是否会经常玩,却是另外一回事。有了手游数据分析,你可以追踪用户的使用频率,还可以了解他们每次的游戏时长,这个数据可以清楚的告诉你所做的决定是否正确,尤其是在游戏设计和功能方面。
3.追踪ROI 知道谁是VIP
有句话说的好,不会花钱的人不会挣钱。这句话的意思是,你要把资金和资源用在合适的地方才能够带来最大的ROI。如果你一直都不优化自己的市场营销渠道,那么你很可能不必要的浪费了很多资金。以下是追踪手游ROI的一些基本过程:
安装追踪:在玩家们下载你的游戏之前,你一定想知道你的用户从哪儿来。换句话说,你想要知道自己的潜在用户来自哪个渠道,哪些广告网络可以给你带来最多的新用户。更进一步的话,了解哪个渠道带来的用户LTV最高,你就可以知道哪些渠道的用户是最有价值的。
研究结果:通过对市场营销渠道的分类和追踪,你可以找出哪些活动在哪个渠道表现最好,哪些可以带来最多的收入,对于收益较低的渠道,你就可以节约一部分开支。了解用户的LTV是追踪ROI最佳的方式之一,这听起来可能比较浅显,但有些用户对于你来说是非常重要的(VIP)。了解哪些用户消费最多,或者了解哪些用户忠实度最高,这样你可以使用不同的市场营销方式提高他们的参与度和LTV。
4.下载量和使用率
对于手游开发商们来说,了解游戏的下载量与使用率之间的差异是非常重要的。在下载游戏的用户中,只有一部分人会打开并经常使用,这也是激励型下载措施并非最佳方案的原因之一,虽然激励型方式可以增加你的游戏下载量,但如果用户只是下载了游戏,或者只进入过一次游戏,那很可能他们对你的游戏没有兴趣,这样的话,你的平均用户LTV就会大幅下滑。
5.做好市场营销策略
不要跟着感觉走。要做一个带来最佳ROI的市场营销策略,你需要借助可靠的数据、精确的分析,这样可以帮助你制定清晰的目标,如果你自己都不知道用户使用哪个功能最多,不了解哪些数据对你最有价值,那么你再多的市场营销费用也很可能是打水漂。
6.检测并解决特定设备上的问题
如果可以实现只提供一个游戏版本就可以完美适配所有的机型,让用户们都有同样优秀的体验,手游开发商们就不会有这么多的问题,但这种情况从来不会发生,而且也是所有开发商都心知肚明的。然而,开发商们并非无能为力,我们可以找到发生问题的设备,找到哪些功能受到了影响,提供报错功能是非常重要的。
7.提高付费转化率
了解哪些是玩家们消费时考虑最主要的因素,可以帮助你提高收入表现。虽然推出一个伟大的手游可以让你非常出名,但只有获得了收入,你才可能把游戏做到更好,更不用说养家糊口了。通过对单个用户的游戏行为和IAP活动追踪,你可以找到玩家们在哪些方面消费最多,哪些促销活动可以带来销售收入的提高,诸如此类。
从提高游戏的使用率到提高转化率带来更高收入,手游数据是可以帮助开发商做出更好决策的工具,跟着感觉走有时候可能会有用,但如果有了准确的数据分析,你可能会更成功。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06