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

TalkingData

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2021-09-18 03:44

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?



1

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。



2

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。



3

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。


如果您想要了解更多关于事件探索功能的信息,可以通过扫码以下二维码,添加"support”微信小助手,备注“事件探索”进行咨询。


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