游戏数据精细化分析很难吗？其实用好事件探索功能就够了
前几天，发布了一篇文章《TalkingData应用统计分析推出“事件探索”新功能，快来抢先体验吧！》，看到有小伙伴对我们的事件探索功能还存在着不少疑惑，比如这个功能可以提供哪些特有数据？产品有什么优势？具体怎么使用等等。
今天，我们就以游戏行业为例，来看一下如何利用事件探索功能驱动产品优化？
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找准数据需求，自定义设定探索指标
关于游戏，游戏运营人员在进行数据分析的时候，往往会关注几个常规的数据指标，包括设备激活、日活跃量和月活跃量等。可是光看这些常规指标，就去判断产品是否优秀显然是不够的，这时候怎么办呢？
要知道一款游戏产品，从测试到上线再到后续的调整，是一个不断进行优化的过程。这里面除了要了解用户的需求外，还要对每个阶段的数据进行洞察，这就要求运营人员能够精细化运营，通过自定义一些事件来获取指标数据，从而对产品进行更好地分析。
比如，一款游戏产品处于推广期，就需要重点关注以下几个数据指标：
一是游戏在各个推广平台上的注册转化数据。像iOS平台转化、Android或者小程序等，通过不同平台的转化情况，来判断游戏的广告推广在哪个平台上转化效果更好，以此来加大推广力度，吸引更多的玩家用户。
截图来自TalkingData 应用统计分析产品事件探索功能Demo
二是游戏收入数据。像充值金额、充值人数、ARPU（所选时段平均每活跃玩家收入）和ARPPU（所选时段平均每付费玩家收入）、付费渗透率等。尤其是ARPU和ARPPU这两个数据，因为它们的高低直接关系到用户对游戏的付费意愿，也能侧面反映游戏的品质与耐玩性。这个时候就需要游戏运营者根据收入的趋势走向，来进行产品优化或者活动推广。
然而，很多游戏运营认为想要做到数据精细化分析并非易事。其实不然，借助应用统计分析的事件探索功能设置自定义事件，就可以探索想要的计算指标，实现运营效果增长。
如果你想要知道游戏产品的ARPU，直接添加两个事件，A事件“游戏产品活跃人数”，B事件“游戏产品付费金额”，然后利用计算公式：ARPU=付费金额/活跃人数，即B/A即可得到结果。目前事件探索功能支持查看当日和7日内的数据情况，游戏运营者可以通过每天的记录来观测整体的游戏用户付费变化。
同理，如果游戏上线了活动，这个时候就可以看ARPPU的数据。通过观察它在活动期间的数据变化，来看活动对付费用户的影响，即这个活动策划能不能吸引付费玩家。
如果发现ARPPU数据比较低，说明大部分用户可能是微氪玩家，这个时候就可以针对这部分玩家，多增加一些阶段成长性的游戏礼包。
截图来自TalkingData 应用统计分析产品事件探索功能Demo
除此之外，像“游戏关卡进入和死亡次数”、“玩家查看礼包次数和购买礼包次数”等，都可以通过事件探索功能进行自定义事件，得到数据的变化情况，从而判断是否需要对游戏各个阶段的运营进行调整。
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数据可横纵向对比，下载自由
要想做好游戏分析，更好地优化产品，有时候还需要对数据进行横纵向对比。通过横向的比较，能知道同类游戏之间的数据差距；通过纵向对比，就可以知道游戏在不同时期的形态，总结经验教训，以便为接下来的优化策略做指导。
比如：
比较游戏活动上线前后的用户付费情况。
比较游戏测试期与推广期的用户注册量情况。
比较安卓玩家和苹果玩家的差别。
毕竟游戏行为会涉及很多重复性的操作，要统计所有的数据进行分析也不大可能，所以可以通过对比分析，迅速找准关键点，找到影响游戏成功的因素。
截图来自TalkingData 应用统计分析产品事件探索功能Demo
在事件探索功能中，如果想要对比两组数据，直接进行事件设置，选择要对比的时间范围，就可以看到数据的趋势。另外为了使数据看起来更直观，还可以一键切换图表类型，不管是折线图还是柱状图，都可以立即实现。
更重要的是，数据支持自由下载到本地，方便二次操作。当然，如果还想探索其他数据，点击“重新开始探索”就可以了。
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事件探索功能带你完成数据高效探索与分析
事件探索功能通过设置自定义事件，选择事件计算指标，针对事件运营的不同平台、不同场景，帮助用户更好地进行数据统计分析。
数据可探索维度多和跨平台的特点，可让游戏运营者更好地理解玩家行为，针对性地进行游戏优化，完善用户体验，成为游戏运营不可或缺的好帮手。
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