游戏数据分析
游戏数据分析专员岗位职责

游戏数据分析专员岗位职责游戏数据分析专员是游戏公司重要的职业之一,他们负责处理和分析游戏运营数据,以帮助制定游戏策略和提高游戏收益,其具体职责主要包括:1. 数据分析和报告制作游戏数据分析专员需要处理和分析大量游戏运营数据,包括用户留存率、付费习惯、道具使用情况、游戏时长、关卡通过率等数据,并结合游戏运营情况进行分析,为游戏决策提供依据。
此外,游戏数据分析专员还需要将分析结果制作成报告,为游戏精细化运营提供参考。
2. 数据挖掘和建模游戏数据分析专员需要使用一些软件和工具挖掘数据,如SQL、Excel以及Python等工具,进行数据预处理、数据清洗、数据挖掘等相关操作,并建立相应的数据模型以利于分析。
3. 游戏策略制定在分析游戏数据的过程中,游戏数据分析专员可以为游戏策略制定提供建议和参考,如新用户引进渠道的开发、虚拟货币价值调整、游戏流程优化等,为游戏精细化运营提供有效的数据支持。
4. 团队沟通游戏数据分析专员需要与游戏开发团队和其他相关部门保持紧密沟通,在决策制定和优化方面进行协调,为游戏企业的运营增长提供协助。
5. 数据监测和报警游戏数据分析专员需要定期监测数据指标,如用户留存率、ARPU、付费习惯等,及时发现异常数据并进行预警和反馈,为游戏运营保驾护航。
6. 游戏市场调研游戏数据分析专员需要了解游戏市场动态,调查用户需求、竞品分析等,并为企业决策提供参考。
同时,游戏数据分析专员还可以为游戏市场推广提供数据支持和解决方案。
总之,作为游戏公司重要的职位之一,游戏数据分析专员需要具备较强的数据分析能力、逻辑思维能力、沟通能力等,有效地协助企业实现营收增长和精细化运营的目标。
游戏数据分析实战

目录分析
01
1.1 “数 羊”的故事
02
1.2数据分 析的定义及 步骤
03
1.3数据分 析的价值
04
1.4一份好 的分析报告 应具备的要 点
06
1.6怎样成 为一名优秀 的数据分析 师
05
1.5图表制 作的要点
1.7游戏业务相 关数据
1.8案例:不同 写法的分析报 告分享
1.2数据分析的定义及步骤
8.5聊天内容分析
8.5.1案例1:《游戏A》游戏内聊天记录分析 8.5.2案例2:《游戏B》QQ群聊天记录分析 8.5.3案例3:《游戏C》贴吧发帖记录分析
作者介绍
同名作者介绍
这是《游戏数据分析实战》的读书笔记模板,暂无该书作者的介绍。
读书笔记
读书笔记
这是《游戏数据分析实战》的读书笔记模板,可以替换为自己的心得。
4.4游戏公测前期收入、活跃预测
4.4.1收入、活跃预测框架 4.4.2留存率预估模型 4.4.3案例:《全民×××》游戏实例分析 4.4.4项目成功要素和需要面临问题
4.5最优市场费投放预估
4.5.1公测最优市场费测算原理 4.5.2案例:《游戏A》的最优市场费投放预估
4.6案例:用户流失原因分析
6.3案例:预订且 登录用户分析
6.1用户流失原因分析
6.1.1案例1:合理定义流失用户 6.1.2案例2:玩家等级副本流失分析 6.1.3案例3:流失率与当前等级流失率分析 6.1.4案例4:等级付费转化率分析 6.1.5案例5:卸载客户端的用户流失分析 6.1.6案例6:应用5W1H分析法分析流失用户
3.2案例:预订用 户转化率预估
3.1案例:预订用 户分析
3.3案例:竞品分 析
游戏数据分析核心数据和算法公式详解.pdf
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游戏数据分析核心数据和算法公式详解一、运营数据(1)平均同时在线人数(ACU: Average concurrent users):即在一定时间段抓取一次数据,以一定周期为期限;周期内的ACU可取时间段的平均数据。
[例如:系统每一小时抓取一次数据,全天24小时共24个不同时刻的在线数据,则每天的ACU是这24个数据的平均值(每个公司有每个公司的定义,一般ACU 取平均值,若针对某一时刻,则直接在某时刻内直接统计用户数)(2)最高同时在线人数(PCU:Peak concurrent users):即在一定时间内,抓取最高在线数据。
(例如:单天最高在线:系统每小时统计一次数据,全天24小时共24个不同时刻的在线数据,则24个时间段内最高的用户在线数据为PCU)(3)充值金额(RMB):即在一定周期内充值总金额。
(4)元宝消费金额(RMB):即在一定周期内,玩家在游戏商城中的消费总金额(仔细看,充值金额与元宝消费金额有着明显区别,上者受活动影响,下者受商城道具需求影响。
)(5)每付费用户平均收益(ARPPU: Average Revenue Per Paying User:)相似于下载游戏的消费比率,(国内很多人以“ARPU”称呼,个人定义不同),此类数据主要衡量付费用户收益(公式:月总收入/月付费用户数)(6)平均每活跃用户收益(ARPU: Average Revenue Per User):主要衡量游戏整体贡献收益;毕竟除了付费收益,活跃用户也能产生收益,(一般国内以此数据为核心,各家算法不同)(公式:月总收入/月活跃用户)(7)平均生命周期:平均生命周期:有新增账户在首次进入游戏到最后一次参与游戏的时间天数。
比如记录某一个月,这个月里,每个新增用户的生命周期之和/MAU=平均生命周期。
(8)LTV生命周期价值(LTV: Life Time Value):约定一个计算的生命周期值(比如上个月的平均生命周期,或者约定为15日,即这个月有15日登陆记录的账户数),符合这个生命周期条件的账户数中,充值金额的和/条件账户数。
游戏大数据分析的探究和应用
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游戏大数据分析的探究和应用随着互联网技术的发展和普及,游戏产业不断壮大,成为了全球最受欢迎的娱乐形式之一。
伴随着游戏行业的增长,游戏数据分析也得到了越来越多的关注。
游戏大数据分析探究了玩家在游戏中的行为、偏好、习惯以及游戏市场的整体状况和趋势等相关信息,为游戏行业的发展提供了极大的帮助。
在本文中,我们将探究游戏大数据分析的意义和应用情况。
一、游戏大数据分析的意义1. 提高游戏产品质量通过对游戏中产生的数据进行分析,开发人员可以了解到玩家对游戏中的哪些部分比较感兴趣,哪些部分存在问题。
例如,游戏制作过程中的玩家定向测试,当玩家在游戏测试中出现问题时,开发团队就可以使用相关的数据信息来分析问题的原因。
这有助于游戏团队在开发过程中及时解决游戏中存在的问题,最终提高游戏产品的质量。
2. 帮助游戏营销构建更好的策略和决策游戏大数据分析可以帮助开发和营销人员更好地了解玩家的兴趣、需求和习惯等方面的信息。
对这些信息的了解可以帮助他们构建更好更有效的营销策略,以吸引更多的客户和提高销售额。
例如,某些游戏公司可能会使用大数据分析,收集玩家的消费习惯和游戏喜好等信息,以便更好地推出相关的游戏产品和服务。
3. 促进游戏社区建设和玩家互动游戏大数据分析还可以为游戏社区建设和玩家互动提供支持。
通过对玩家在游戏中互动、交流和分享的数据进行观察和分析,游戏社区管理者可以更好地了解玩家在游戏中的需求和意愿。
这有助于他们设置游戏的社区规则和政策,以满足玩家的需求,并建立稳定和健康的社区环境。
二、游戏大数据的应用1. 用户行为分析大数据分析可以帮助游戏开发公司了解玩家的行为和喜好。
玩家在游戏中的行为可以通过多种方式进行分析,其中包括游戏机制、购买行为模式、游戏巡回、社交媒体等。
通过对玩家行为数据进行分析,游戏公司可以进行精细化的客户细分,了解不同人群的需求和习惯,以便更好地为不同玩家提供游戏服务和相关产品。
2. 游戏市场分析游戏大数据分析可以帮助游戏公司了解游戏市场现状和趋势。
游戏数据分析报告样例
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游戏数据分析报告样例1. 引言本报告旨在通过对游戏数据的分析,提供关于游戏运营和玩家行为的洞察,为游戏开发商和运营商提供决策支持。
本报告采用的数据来源包括用户注册信息、游戏内的玩家数据以及游戏服务器的日志记录。
2. 数据收集与整理为了进行数据分析,我们首先收集了游戏的注册用户信息。
通过这些信息,我们可以了解到游戏的用户人群特征,例如年龄分布、性别比例等等。
另外,我们还收集了游戏内的玩家数据,包括游戏时长、等级、道具使用情况等。
最后,我们也获取了游戏服务器的日志记录,其中包含了玩家的行为数据,例如每日活跃用户数、付费用户数等。
3. 数据分析3.1 用户人群特征分析通过对注册用户信息的分析,我们可以得到以下结论:•游戏的用户主要集中在年龄段为18至35岁之间。
•游戏的用户中男性占比约为60%,女性占比约为40%。
•用户的地理分布主要集中在城市地区。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商更好地了解他们的目标用户,并制定相应的市场策略。
3.2 玩家活跃度分析通过分析游戏服务器的日志记录,我们可以得到以下结论:•游戏的每日活跃用户数呈现出较为稳定的趋势,大约在5000人左右。
•在每周的周末,游戏的活跃用户数会有所增加。
•游戏的平均游戏时长为2小时。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商在运营活动中选择合适的时间段,并根据用户的活跃程度进行相应的推广和奖励活动。
3.3 付费用户分析通过分析游戏服务器的日志记录,我们可以得到以下结论:•游戏的付费用户占注册用户的比例约为10%。
•游戏的付费用户主要集中在30至40岁之间的男性用户。
•游戏的付费用户的付费额度平均为100元。
这些结果可以帮助游戏开发商和运营商了解游戏的付费用户群体,并制定相应的营销策略,以提高付费用户的比例。
4. 结论与建议基于以上的数据分析结果,我们可以得出以下结论和建议:•游戏的目标用户主要是年龄在18至35岁之间的男性用户,因此在游戏的宣传和推广中,可以重点关注这一用户群体。
游戏数据分析报告
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游戏数据分析报告简介:随着科技的迅速发展,游戏产业逐渐崛起为一种热门行业,吸引着大量玩家的关注。
然而,对于游戏制作商和开发者来说,了解游戏数据是非常重要的。
本报告旨在通过对游戏数据的分析,为游戏制作商和开发者提供有价值的洞察,帮助他们更好地了解并优化游戏体验。
一、用户数据分析1. 用户数量与增长趋势通过对用户数据的跟踪和记录,可以了解游戏的用户数量以及用户增长的趋势。
这对于制作商来说非常重要,因为他们需要了解游戏的受欢迎程度,以便制定相应的推广和营销策略。
2. 用户流失率分析游戏制作商需要了解用户流失率,即有多少用户在游戏中停留时间较短并最终离开。
通过对用户流失率的分析,制作商可以针对问题进行改进,增加用户留存率。
3. 用户行为分析游戏数据分析可以帮助制作商深入了解用户的行为模式。
他们可以了解用户最常玩的游戏模式、购买习惯和游戏时长等。
这些信息可以帮助制作商更好地优化游戏内容和设计。
二、游戏性能分析1. 服务器负载分析对游戏服务器的负载进行分析可以帮助制作商确定服务器的性能需求。
如果服务器负载过高,可能会导致游戏延迟和崩溃等问题,影响用户体验。
2. 游戏响应时间分析游戏响应时间是衡量一款游戏性能的重要指标之一。
通过对游戏响应时间的分析,制作商可以了解游戏的流畅性,并根据结果进行相应的优化。
3. 游戏错误分析游戏数据分析可以帮助制作商找出游戏中的错误和漏洞。
通过对错误和漏洞的分析,制作商可以及时修复这些问题,提高游戏的稳定性和可玩性。
三、用户反馈分析1. 用户评论与评分分析用户评论和评分是得到用户意见和反馈的重要渠道。
通过对用户评论和评分的分析,制作商可以了解用户对游戏的喜好和意见,并作出相应的改进。
2. 社交媒体反馈分析除了用户评论和评分,制作商还可以通过社交媒体上的用户反馈来了解游戏的口碑和用户体验。
这些反馈可以帮助制作商迅速发现问题并作出改进。
结论:游戏数据分析是游戏制作商和开发者的重要工具。
基于大数据的网络游戏数据分析与优化

基于大数据的网络游戏数据分析与优化网络游戏作为一项充满竞争的娱乐活动,一直以来备受玩家的关注。
而在今天,随着科技的迅猛发展和数据挖掘技术的成熟,我们可以通过对游戏中的数据进行分析,洞察游戏玩家的行为规律,从而实现游戏的优化。
基于大数据的网络游戏数据分析与优化已经成为了现代游戏业界的一项重要技术,下面,我们就来探讨一下这一领域的相关内容。
一、数据采集与处理首先,基于大数据的网络游戏数据分析与优化的过程需要搜集游戏中大量的数据,相信很多人都有过玩网络游戏的经历,比如玩家在游戏中通过不断地攻击敌人来获取经验、金币等游戏资源,游戏数据就会发生变化,这些变化会被记录在游戏服务器上,可以说,游戏服务器是大数据分析的第一手数据源。
而在游戏开发者和运营商看来,游戏中的数据同样是重要的,从游戏的流量、留存和收入等方向来考虑,通过数据分析,可以发现玩家使用的设备、游戏时长、购买行为等等重要信息。
然而,为了保护用户的隐私,不同游戏开发商和运营商之间将游戏数据处理的方式也有所不同。
在数据采集和处理过程中,如何保证数据的准确性和有效性也是需要考虑的一个方面。
因此,游戏开发商和运营商必须认真对待数据的采集和处理过程,以确保分析结果的可靠性。
二、游戏数据分析接下来,我们要做的就是对数据进行分析,根据数据可以轻松地发现游戏中的玩家行为规律,比如哪些关卡难度比较大,哪些道具没有玩家愿意购买等等。
在这个过程中,数据科学家所使用的工具是各种数据分析软件。
大数据分析的本质是从各个方向解析给定的数据,可以根据需求进行全方位的数据统计,比如可以基于用户活跃度、用户付费的行为数据、用户喜欢的物品、用户玩家的游戏风格等等细节来对用户进行分类、标记和分组,然后对于每一个用户的行为进行统计,这将会为用户的分析和精准运营提供有力支持。
三、游戏优化最后,我们要考虑的就是对游戏进行优化,解决玩家在游戏中遇到的问题,提高玩家的满意度,这也是大数据分析的重要任务。
游戏运营数据分析指标

游戏运营数据分析指标首先,玩家留存率是一个非常重要的指标。
留存率可以衡量游戏的吸引力和用户忠诚度。
通常,留存率可以分为日留存率、周留存率和月留存率。
如果留存率高,说明玩家对游戏非常满意,并且愿意继续留在游戏中。
然后,付费率是另一个重要的指标。
付费率可以衡量玩家对游戏的付费意愿和游戏的盈利能力。
付费率可以分为日付费率、周付费率和月付费率。
如果付费率高,说明玩家对游戏非常认可,并且愿意为游戏付费购买虚拟物品或者升级服务。
接下来,平均每用户收入(ARPU)也是非常重要的指标之一、ARPU可以衡量游戏公司从每个用户身上获得的平均收入。
ARPU可以根据游戏公司的经营策略和用户群体进行调整。
如果ARPU高,说明游戏公司的盈利能力较强。
同时,用户流失率也是需要关注的指标。
用户流失率可以衡量用户在一段时间内停止使用游戏的比例。
如果用户流失率高,说明游戏存在一些问题,需要进行优化和改进,以避免用户的流失。
除了上述指标外,还有一些其他的常用指标,包括用户平均在线时长、用户平均日活跃人数、每用户平均游戏次数等。
这些指标可以帮助游戏公司了解用户的活跃程度和用户体验,从而优化游戏设计和运营策略。
除了关注这些指标之外,游戏公司还可以使用数据分析工具来进行数据挖掘和模型构建。
通过数据挖掘,可以发现用户行为的规律,识别用户的偏好和需求,从而提供更好的游戏体验和服务。
通过模型构建,可以预测用户的行为和需求,从而指导游戏公司的运营决策。
总之,游戏运营数据分析是游戏公司进行优化和改进的重要环节。
通过关注留存率、付费率、ARPU、用户流失率等指标,并结合数据挖掘和模型构建,可以帮助游戏公司提高游戏质量,增加用户粘性,提升盈利能力。
游戏运营数据分析

游戏运营数据分析引言概述:游戏运营数据分析是指通过对游戏运营过程中产生的各种数据进行采集、整理和分析,以获取有关游戏运营情况的信息。
这些数据包括用户行为、收入、留存率等,通过对这些数据进行深入分析,游戏运营者可以更好地了解用户需求、优化游戏体验、提高用户留存率和收入。
一、用户行为数据分析1.1 用户活跃度分析:通过统计每日、每周、每月的用户活跃度,了解用户对游戏的使用频率和时长。
可以根据活跃度数据,确定用户的使用习惯和游戏的受欢迎程度,进而调整推送策略、活动安排等,以提高用户黏性和留存率。
1.2 用户流失率分析:分析用户在游戏中的流失率,找出用户流失的原因和流失节点。
可以通过追踪用户行为数据,了解用户在游戏中的痛点和不满意之处,并及时进行优化和改进,以提高用户留存率和游戏体验。
1.3 用户付费率分析:通过分析用户的付费行为和付费金额,了解用户的消费习惯和付费意愿。
可以根据用户付费率数据,优化游戏内购系统、设计更有吸引力的虚拟商品,并针对不同用户群体制定个性化的付费策略,以提高游戏收入。
二、收入数据分析2.1 收入来源分析:通过分析游戏的收入来源,了解哪些渠道和产品贡献了主要的收入。
可以根据收入来源数据,优化渠道合作关系、调整产品定价策略,以提高收入的稳定性和增长性。
2.2 付费习惯分析:分析用户的付费习惯和付费行为,了解用户的消费偏好和消费习惯。
可以根据付费习惯数据,设计更有吸引力的付费活动、优化付费方式,以提高用户付费率和收入。
2.3 收入趋势分析:通过对收入数据的趋势分析,了解游戏收入的变化趋势和原因。
可以根据收入趋势数据,及时调整运营策略、推出新的变现方式,以应对市场变化和提高收入。
三、留存率数据分析3.1 新用户留存率分析:通过分析新用户的留存率,了解新用户的流失情况和留存质量。
可以根据新用户留存率数据,优化新手引导流程、改进游戏难度平衡,以提高新用户留存率和游戏体验。
3.2 老用户留存率分析:分析老用户的留存率,了解老用户的流失原因和留存动力。
如何进行有效的游戏数据分析

如何进行有效的游戏数据分析标题:如何进行有效的游戏数据分析引言:游戏数据分析是游戏产业中至关重要的一环,它帮助开发者和运营团队了解玩家行为、优化游戏内容和运营策略。
通过有效的游戏数据分析,你可以获得宝贵的信息和见解,以支持游戏的成功和持续发展。
本文将为你提供一些有用的提示和建议,帮助你进行有效的游戏数据分析。
第一部分:数据收集和整理1. 确定关键指标:根据游戏类型和目标,确定关键指标,如用户留存率、付费率、关卡通关率等。
这些指标将帮助你评估游戏的表现和玩家行为。
2. 收集数据:使用合适的分析工具和技术,收集游戏相关的数据。
包括用户行为数据、游戏事件数据、付费数据等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 整理和存储数据:整理和存储收集到的数据,建立数据库或数据仓库。
确保数据的结构化和易于分析。
第二部分:数据分析工具和技术1. 数据分析工具:选择合适的数据分析工具,如Google Analytics、Unity Analytics、Mixpanel等。
了解工具的功能和使用方法,以便更好地分析游戏数据。
2. 数据可视化技术:利用数据可视化技术,将数据转化为可视化图表和报表。
这将帮助你更直观地理解数据和趋势,并更好地与其他团队成员分享和交流。
3. 数据挖掘技术:使用数据挖掘技术,如聚类分析、关联规则挖掘等,深入挖掘数据背后的关系和模式。
这将帮助你发现隐藏的洞察力和机会。
第三部分:数据分析和解读1. 定期分析数据:建立定期的数据分析流程,如每周或每月分析。
及时了解游戏的表现和玩家行为,以便及时采取调整和优化措施。
2. 比较和对比数据:比较不同时间段的数据,以及不同玩家群体的数据。
找到差异和趋势,分析原因和影响因素。
3. 解读数据背后的故事:将数据与游戏设计、玩家反馈和市场趋势等综合考虑,解读数据背后的故事。
发现问题和机会,并提出相应的改进和策略。
第四部分:优化游戏内容和运营策略1. 根据数据改进游戏内容:根据数据分析结果和玩家反馈,优化游戏的内容、关卡设计、游戏系统和功能等。
游戏数据分析报告(共3篇)

游戏数据分析报告(共3篇)一、游戏玩家行为分析1. 玩家活跃度分析通过对游戏玩家的登录次数、在线时长等数据进行统计,我们发现该款游戏的玩家活跃度较高。
在统计周期内,玩家日均登录次数达到2.5次,日均在线时长为1.5小时。
这表明玩家对游戏具有较高的粘性,愿意投入时间和精力进行游戏。
2. 玩家付费行为分析在付费方面,该款游戏的玩家付费意愿较为强烈。
根据统计数据,付费玩家占比达到30%,其中付费金额主要集中在1050元之间。
这表明游戏内付费道具的设计较为合理,能够吸引玩家进行消费。
3. 玩家社交行为分析游戏内的社交功能也是玩家行为的重要组成部分。
通过分析玩家的社交行为,我们发现玩家在游戏内的好友数量平均为50人,日均发起社交互动次数为20次。
这表明玩家在游戏内愿意与其他玩家进行互动,社交需求较为强烈。
4. 玩家流失分析尽管该款游戏的玩家活跃度和付费意愿较高,但仍存在一定的玩家流失现象。
通过对流失玩家的行为进行分析,我们发现流失原因主要包括游戏难度过高、游戏内容单调、玩家间竞争激烈等。
针对这些问题,游戏开发者可以采取相应措施,如降低游戏难度、丰富游戏内容、优化玩家竞争机制等,以提高玩家留存率。
二、游戏内容优化建议1. 降低游戏难度:适当降低游戏难度,使新手玩家能够更快地适应游戏环境,提高游戏体验。
2. 丰富游戏内容:增加游戏内的活动、任务、副本等,提高游戏的可玩性和趣味性,满足玩家的多样化需求。
3. 优化玩家竞争机制:平衡玩家间的竞争关系,避免过度竞争导致玩家流失。
同时,可以引入更多合作玩法,促进玩家之间的合作与交流。
4. 加强社交功能:完善游戏内的社交功能,提高玩家之间的互动性,满足玩家的社交需求。
5. 引入更多付费道具:根据玩家的消费习惯,设计更多具有吸引力的付费道具,提高玩家的付费意愿。
四、游戏市场趋势分析1. 竞品分析通过对该款游戏的主要竞品进行分析,我们发现同类游戏中存在一定的竞争压力。
然而,该款游戏在画面、音效、玩法等方面具有一定的优势,能够吸引一部分玩家。
游戏数据分析留存率分析

游戏数据分析留存率分析留存率是一个非常关键的指标,对于任何一个游戏开发公司或者运营商来说都非常重要。
留存率是指用户在某段时间内继续使用一款游戏的比例。
通过分析留存率,可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度,从而对游戏的运营策略进行调整和优化。
为了进行游戏数据的留存率分析,首先需要收集游戏的用户数据。
用户数据可以从游戏的服务器端获取,包括用户的注册信息、登录信息、游戏时长、游戏等级等。
这些用户数据对于分析留存率非常重要,因为留存率是根据用户的登录行为来计算的。
在进行留存率分析之前,首先需要定义留存的时间周期。
通常情况下,我们将用户的留存周期定为7天、30天和90天三个时间段,这样可以看到不同时间段内的用户留存情况。
一般来说,留存率分析可以按照以下步骤进行:1. 确定数据分析的目标:在进行留存率分析之前,首先需要明确分析的目标是什么。
是想了解游戏的整体留存情况,还是想对不同用户群体的留存情况进行分析?2. 收集用户数据:根据分析的目标,收集相应的用户数据。
可以从游戏的服务器端获取用户的注册信息、登录信息、游戏时长等相关数据。
3. 计算留存率:根据收集到的用户数据,计算每个时间段内的留存率。
留存率的计算公式是:留存率= 留存用户数 / 新增用户数。
4. 分析留存率变化:通过比较不同时间段内的留存率,可以了解到游戏的用户留存状态。
如果留存率较高,说明游戏的用户群体较为活跃,并且对游戏比较满意;如果留存率较低,说明游戏存在一定的问题,需要进行相应的优化和改进。
5. 探索留存率下降的原因:如果发现留存率出现下降,就需要进一步探索留存率下降的原因。
可能是因为游戏内容不够吸引人,用户体验不佳,或者竞争对手推出了相似的游戏等原因。
通过分析留存率下降的原因,可以采取相应的措施来提高留存率。
总结:游戏数据分析留存率分析是游戏运营和开发中非常关键的一环。
通过分析留存率,可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度,从。
游戏行业大数据分析的应用案例

游戏行业大数据分析的应用案例游戏行业是一个充满激烈竞争的市场,随着互联网技术的发展,大数据分析作为一种强大的工具,开始在游戏行业中得到广泛应用。
通过对海量的游戏数据进行深入分析,游戏开发者和运营商可以更好地了解玩家需求、优化游戏设计和提升用户体验。
本文将通过几个实际案例来展示游戏行业大数据分析的应用。
案例一:用户行为分析通过游戏内部的数据统计工具,开发者可以获取到玩家在游戏中的各种行为数据,如游戏时间、关卡通关速度、道具获取情况等。
利用大数据分析技术,开发者可以对这些数据进行挖掘,了解玩家的喜好、行为习惯以及痛点。
通过这些数据,游戏开发者可以深入了解玩家需求,有针对性地进行游戏更新和优化,从而提升玩家满意度和游戏的可玩性。
案例二:游戏平衡调整对于多人在线游戏而言,游戏平衡是一个重要的问题。
通过大数据分析,开发者可以获取到游戏中的各种数据,如胜率、使用率等。
通过分析这些数据,开发者可以了解到游戏中的不平衡现象,比如某些角色或武器过于强大,影响了游戏的公平性。
基于这些分析结果,开发者可以进行相应调整,对游戏进行平衡性改善,提升游戏的整体体验。
案例三:用户留存预测对于游戏运营商而言,提高用户的留存率是一个重要的目标。
通过大数据分析,可以研究不同因素对用户留存率的影响。
比如通过分析玩家在游戏中的活跃度、付费情况、社交关系等数据,可以预测到不同类型玩家的留存概率,进而制定相应策略,如提供活动福利、加强社交互动等,从而增加用户的留存率。
案例四:游戏推荐系统对于游戏平台而言,推荐系统是一个重要的组成部分。
通过大数据分析,可以针对不同玩家的偏好、兴趣进行推荐。
通过分析玩家在游戏中的行为数据、游戏评分、社交互动等等大量信息,可以建立起一个个性化的推荐模型。
通过这个推荐模型,游戏平台可以精准地向玩家推荐适合他们的游戏,提升用户体验和游戏的用户参与度。
综上所述,游戏行业大数据分析在游戏开发和运营中的应用是非常广泛的。
游戏运营数据分析

游戏运营数据分析引言概述:游戏运营数据分析是指通过对游戏中的各项数据进行采集、整理和分析,以便游戏运营者能够更好地了解玩家行为、优化游戏体验、提升盈利能力。
本文将从五个方面详细阐述游戏运营数据分析的重要性和方法。
一、用户行为分析1.1 玩家活跃度分析:通过统计玩家的登录次数、在线时长等数据,了解玩家对游戏的兴趣程度和参预度。
1.2 玩家流失率分析:分析玩家的流失率,找出导致玩家流失的原因,以便采取相应措施提高留存率。
1.3 玩家付费行为分析:研究玩家的付费行为模式,包括付费金额、付费频率等,以便优化游戏的付费策略。
二、游戏内容分析2.1 关卡难度分析:通过分析玩家在各个关卡中的通过率和失败率,调整游戏的难度,提升游戏的可玩性。
2.2 游戏道具使用分析:分析玩家对游戏道具的使用情况,了解哪些道具更受欢迎,以便进行相应的道具设计和推广。
2.3 游戏任务完成率分析:统计玩家完成游戏任务的情况,了解任务的难易程度,以便调整任务设计和奖励机制。
三、社交互动分析3.1 好友互动分析:分析玩家之间的好友互动情况,了解玩家对社交功能的需求,以便优化社交系统。
3.2 社交分享分析:统计玩家的社交分享行为,了解哪些内容更容易引起其他玩家的关注,以便优化游戏的社交推广策略。
3.3 社交活动参预分析:分析玩家参预社交活动的情况,了解活动的吸引力和参预度,以便设计更具吸引力的社交活动。
四、营销策略分析4.1 广告效果分析:通过分析不同广告渠道的点击率和转化率,了解广告的效果,以便优化广告投放策略。
4.2 促销活动分析:统计促销活动的参预度和转化率,了解活动的吸引力和效果,以便设计更具吸引力的促销策略。
4.3 用户反馈分析:分析玩家的反馈意见和建议,了解玩家对游戏的满意度和需求,以便改进游戏的营销策略。
五、盈利能力分析5.1 游戏收入分析:统计游戏的收入来源和收入比例,了解不同付费方式的盈利能力,以便优化游戏的收费策略。
5.2 用户付费习惯分析:分析玩家的付费习惯,了解玩家的付费偏好和消费能力,以便制定个性化的付费推荐策略。
游戏行业大数据分析个性化游戏推荐
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游戏行业大数据分析个性化游戏推荐随着科技的不断发展,游戏行业已经成为了人们娱乐休闲的重要部分。
游戏厂商为了吸引更多的玩家,并提供更好的体验,开始利用大数据分析来进行个性化游戏推荐。
本文将探讨游戏行业大数据分析在个性化游戏推荐中的应用和优势。
一、游戏行业大数据分析的定义及作用游戏行业大数据分析指的是利用各种数据分析方法和技术,对大量游戏相关数据进行处理和推演,以发现玩家需求、用户行为和游戏趋势等。
通过分析这些数据,可以为游戏厂商提供关键的借鉴信息,进而设计和推出更符合玩家需求的个性化游戏。
二、游戏行业大数据分析的应用1.用户行为分析通过对玩家在游戏中的各种行为进行分析,包括游戏时长、收集物品情况、任务完成情况等,可以了解玩家的兴趣爱好、游戏习惯等。
这些分析结果可以用于个性化游戏推荐,为玩家提供更符合其特点和需求的游戏。
2.游戏趋势预测通过对游戏市场的数据进行分析,可以预测游戏的趋势和未来的发展方向。
游戏厂商可以根据这些趋势,进行游戏的研发和推广,提前抢占市场份额。
3.营销策略优化通过对玩家购买行为、广告点击率等数据进行分析,游戏厂商可以了解到不同玩家的消费习惯和购买意愿。
根据这些分析结果,游戏厂商可以优化其营销策略,提高用户转化率和收入。
三、个性化游戏推荐的优势1.提高用户满意度通过个性化游戏推荐,玩家可以更快地找到符合自己兴趣和需求的游戏,提高游戏体验,增加对游戏的满意度。
2.增加游戏的用户粘性个性化游戏推荐可以更好地满足玩家的需求,帮助玩家解决游戏中的问题。
这样一来,玩家在游戏中遇到困难时,更容易选择继续玩下去,增加游戏的用户粘性。
3.提高游戏的盈利能力通过个性化游戏推荐,游戏厂商可以更准确地向用户推荐一些付费内容,如道具、装备等。
这样不仅可以增加游戏的收入,也满足了玩家的需求。
四、游戏行业大数据分析个性化游戏推荐的挑战和解决方案1.隐私保护在进行个性化游戏推荐时,用户的个人信息和游戏数据需要被收集和分析。
今天游戏情况分析报告
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今天游戏情况分析报告今天我们将对游戏情况进行分析。
在这份分析报告中,我们将从不同的角度来评估游戏的表现,并提供相关数据和观察结果。
首先,我们将关注游戏的用户群体和玩家数量。
根据我们的数据统计,这款游戏在过去的一个月内吸引了大量的用户。
具体来说,每天平均有超过一百万的玩家在线。
这显示出游戏在市场上的受欢迎程度,并且也为我们之后的分析提供了坚实的基础。
接下来,我们将对游戏的用户行为进行分析。
通过收集玩家的活跃数据、游戏时长和频率等信息,我们可以了解他们对游戏的投入程度。
我们的数据显示,大部分玩家每天平均游戏时长为两小时,其中约有30%的玩家每天游戏时间超过三小时。
这表明玩家对游戏的兴趣相当高,且他们对游戏的吸引力持续存在。
此外,我们还对玩家的付费行为进行了研究。
我们发现,大约15%的玩家在过去一个月内进行了付费。
虽然这个比例相对较低,但通过进一步的分析,我们可以看到这些付费玩家的消费金额较高,平均每位付费玩家的消费额超过了50美元。
这表明游戏在经济方面取得了不错的成就,并且有潜力吸引更多的玩家进行付费。
最后,我们对游戏的用户互动进行了调查。
通过玩家反馈和社交媒体的讨论,我们了解到玩家之间的互动和社区建设对游戏体验具有重要作用。
我们发现,玩家之间的互动活跃度较高,社区讨论和活动频繁进行。
这不仅加强了玩家之间的联系,还增加了游戏的可持续性和用户忠诚度。
综上所述,通过对游戏情况的分析,我们可以得出结论:这款游戏在用户群体、用户行为和用户互动等方面表现出色。
然而,我们在继续发展和推广游戏时,仍需关注提升用户付费比例以及进一步增强社区建设的重要性。
通过持续跟踪和分析游戏情况,我们将能够更好地满足玩家的需求并提升游戏的竞争力。
手机游戏运营必备的数据分析指标
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手机游戏运营必备的数据分析指标1.DAU(日活跃用户)和MAU(月活跃用户):这两个指标用来衡量游戏的用户活跃程度。
DAU指标反映每天有多少用户启动游戏,而MAU则反映每月有多少用户启动游戏。
通过对比DAU和MAU的变化趋势,可以了解用户群体的活跃度和用户粘性。
2.用户留存率:用户留存率是衡量用户对游戏的忠诚度和粘性的重要指标。
通常分为1日留存、3日留存和7日留存等不同时间段,用来表示用户在游戏中持续参与的情况。
通过监测和分析用户留存率,可以了解用户流失的原因,并采取相应措施提高用户留存率。
3.用户付费率和ARPU(平均每用户收入):用户付费率指的是在游戏中进行付费的用户占总用户数的比例。
ARPU则是总收入除以总用户数得到的平均值。
这两个指标可以帮助运营商了解游戏的付费用户比例及其付费行为,以便优化游戏的收入策略和推广策略。
4.平均游戏时长:平均游戏时长是指玩家在每次启动游戏后的平均游戏时间。
这个指标可以帮助开发者了解游戏的可玩性和用户体验,以便进行相应的优化和改进。
5.点击率和转化率:点击率指的是广告或促销活动的点击数量与展示数量之比,转化率指的是点击后实际进行购买或其他目标行为的数量与点击数量之比。
这两个指标可以评估游戏推广活动的效果和用户的购买意愿,以便优化广告投放和促销策略。
6.LTV(用户生命周期价值):用户生命周期价值是指一个用户在其游戏生命周期内的总价值。
通过对不同用户群体的LTV进行分析,可以了解不同用户群体的价值和行为特点,以便进行有针对性的用户运营和推广策略。
7.ROI(投资回报率):ROI是指投资获得的收益与投资成本之比。
在游戏运营中,ROI可以帮助运营商评估不同推广渠道和策略的效果,以便进行投资决策和资源分配。
以上是手机游戏运营必备的一些数据分析指标。
通过对这些指标的监测和分析,游戏开发者和运营商可以更好地了解游戏的运营情况和用户行为,以便进行相应的优化和改进,提高用户留存和收入。
游戏运营数据分析
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游戏运营数据分析游戏运营数据分析是指通过对游戏内各项数据进行收集、整理和分析,以获取对游戏运营情况的深入了解和洞察。
通过对游戏运营数据的分析,可以帮助游戏运营团队做出更明智的决策,优化游戏玩法和功能,提升用户体验,提高游戏的盈利能力。
一、用户数据分析1. 用户留存率分析通过统计用户的留存情况,可以了解用户的忠诚度和游戏吸引力。
可以分析不同时间段的留存率,找出用户流失的原因,并采取相应的措施提高留存率。
2. 用户活跃度分析通过分析用户的活跃度,可以了解用户对游戏的兴趣程度和参与度。
可以统计每日、每周、每月的活跃用户数,分析用户活跃时间段和活跃地区,为游戏的运营策略提供依据。
3. 用户付费率分析通过统计用户的付费情况,可以了解游戏的盈利能力和用户的消费习惯。
可以分析不同用户群体的付费率,找出付费用户的特征和行为习惯,为游戏的商业模式和营销策略提供参考。
二、游戏内容分析1. 关卡难度分析通过分析用户在游戏关卡中的通关情况,可以了解关卡的难度是否合理,是否需要进行调整。
可以统计不同关卡的通关率和失败率,找出用户普遍遇到的问题,并提供相应的解决方案。
2. 游戏道具分析通过统计用户对游戏道具的使用情况,可以了解道具的受欢迎程度和使用频率。
可以分析不同道具的购买率和使用率,找出用户对道具的需求和偏好,为游戏的道具设计和销售策略提供指导。
3. 游戏活动分析通过统计用户参与游戏活动的情况,可以了解活动的吸引力和效果。
可以分析不同活动的参与人数和参与率,找出用户对活动的反馈和建议,为游戏的活动策划和运营提供改进方向。
三、市场竞争分析1. 游戏市场份额分析通过对游戏市场的竞争对手进行分析,可以了解游戏在市场中的地位和竞争力。
可以统计不同游戏的下载量和收入情况,找出游戏的优势和劣势,为游戏的市场定位和推广策略提供依据。
2. 游戏评价分析通过分析用户对游戏的评价和反馈,可以了解游戏的口碑和用户满意度。
可以统计用户给出的评分和评论,找出游戏的优点和不足,为游戏的改进和优化提供参考。
游戏数据分析教程
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游戏数据分析教程游戏数据分析是指通过收集、处理和分析游戏产生的各种数据,以便从中获取有关游戏性能、用户行为和市场趋势等方面的洞察和知识的过程。
它在游戏开发和运营过程中起着至关重要的作用,可以帮助开发者和运营商做出更明智的决策,提高游戏质量和用户体验。
游戏数据分析的步骤可以分为三个阶段:收集数据、处理数据和分析数据。
首先,收集数据是游戏数据分析的基础。
开发者和运营商可以通过在游戏中添加特定的数据采集代码,来收集游戏过程中产生的各种数据,如游戏事件、玩家行为和游戏性能等。
此外,还可以利用各种分析工具或平台来收集数据,如Google Analytics、Flurry和Unity Analytics等。
收集到的数据可以包括玩家数量、游戏时长、关卡完成率、付费情况和游戏崩溃报告等。
接下来,处理数据是为了将收集到的数据转化为可用于分析的形式。
这一步骤包括数据清洗、数据整合和数据转化等。
数据清洗是指对收集到的数据进行清理和修复,确保数据的准确性和一致性。
数据整合是将来自不同数据源的数据进行合并和关联,以便后续分析使用。
数据转化是将原始数据转化为可描述游戏特性和玩家行为的指标,如ARPU(每用户平均收入)、DAU(日活跃用户数)和LTV(用户生命周期价值)等。
最后,分析数据是根据收集和处理后的数据,通过运用统计学和数据分析方法,来发现游戏存在的问题和机会,为决策提供依据。
常用的数据分析方法包括描述性分析、趋势分析、关联分析和预测分析等。
通过这些方法,可以了解用户行为模式、热门游戏特性、用户留存率等关键指标,从而优化游戏设计、改进营销策略和提高用户留存率。
游戏数据分析不仅对游戏公司和开发者有益,也对玩家有益。
通过对玩家行为数据的分析,游戏公司可以根据玩家的需求和偏好来改进游戏内容和体验,为玩家提供更好的游戏环境和服务。
总之,游戏数据分析是一门重要的技术和方法,对于游戏开发和运营来说至关重要。
通过收集、处理和分析游戏数据,可以获得有关游戏性能、用户行为和市场趋势等方面的洞察和知识,从而提高游戏质量和用户体验。
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实际工作截图
练习: 周里的曲线有什么变化规律 周里的曲线有什么变化规律? 练习:1周里的曲线有什么变化规律?
实际工作截图
2008/05/01-2008/09/30
练习:上面的曲线出现了什么特征? 练习:上面的曲线出现了什么特征?
同时在线变化的规律
一天内凌晨最低, 一天内凌晨最低,下午和晚上有两个波峰 。 一周内周末人数会升高。升高的幅度由游戏是MMO还是 还是ACG决定。通 决定。 一周内周末人数会升高。升高的幅度由游戏是 还是 决定 常认为MMO的用户较成熟,受到周末效应影响较小。反之 的用户较成熟, 常认为 的用户较成熟 受到周末效应影响较小。反之ACG用户较 用户较 低龄,受到周末效应影响较大。 低龄,受到周末效应影响较大。 一年内寒暑假人数会升高。如果一个游戏在寒暑假人数平稳, 一年内寒暑假人数会升高。如果一个游戏在寒暑假人数平稳,则可以 反推出其用户的大部分为学生。 反推出其用户的大部分为学生。 节假日是冲击最高人数的有利时机
注册用户数 ACU / PCU
2 全局运营数据
活跃用户 / 在线时长 时长收费 / 道具收费 ARPU / 渗透率 / 收入
2.1 注册用户数
注册用户数就是注册了某应用(服务或者游戏)的用户总数。 注册用户数就是注册了某应用(服务或者游戏)的用户总数。 注册用户数的数量很大程度上代表了这个产品受欢迎的程度, 注册用户数的数量很大程度上代表了这个产品受欢迎的程度,几乎等 同于历史上使用过这个产品的人数。 同于历史上使用过这个产品的人数。 注册用户数是厂商宣传产品知名度的重点标杆之一。 注册用户数是厂商宣传产品知名度的重点标杆之一。 注意:腾迅使用了QQ帐号作为在腾迅平台上各个应用的统一帐号, 帐号作为在腾迅平台上各个应用的统一帐号, 注意:腾迅使用了 帐号作为在腾迅平台上各个应用的统一帐号 所以腾迅平台上的各个游戏并不需要额外注册。 所以腾迅平台上的各个游戏并不需要额外注册。目前几乎所有的游 戏公司都已经使用类似的平台统一帐号 知识点:中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据: 知识点:中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据: 腾迅--即时通信注册帐户总数超过 亿 腾迅 即时通信注册帐户总数超过8.5亿 即时通信注册帐户总数超过 盛大--注册帐户总数超过 注册帐户总数超过5亿 盛大 注册帐户总数超过 亿 网易--注册帐户总数超过 注册帐户总数超过2亿 网易 注册帐户总数超过 亿 九城--注册帐户总数超过 注册帐户总数超过4000万 九城 注册帐户总数超过 万
2.5 商业化指标
2.5.2 渗透率 (付费率 付费率) 付费率
指的是付费人数占据总活跃用户数的比例 表示一个游戏中付费潜力的重要指标 计算方法: 计算方法: 渗透率=月总付费人数 月总付费人数/月总活跃用户数 渗透率 月总付费人数 月总活跃用户数 知识点: 知识点: 1 时长收费类游戏拥有极高的渗透率(95%) 时长收费类游戏拥有极高的渗透率( ) 2 道具收费类游戏拥有极低的渗透率(MMO 10%以下,ACG 3%以下) 道具收费类游戏拥有极低的渗透率( 以下, 以下) 以下 以下
练习:九城魔兽世界在 的营收为 的营收为3.737亿元,点卡费用 亿元, 小时, 练习:九城魔兽世界在Q3的营收为 亿元 点卡费用0.45元/小时, 元 小时 那么九城在Q3魔兽世界的 魔兽世界的ACU是多少? 是多少? 那么九城在 魔兽世界的 是多少
实际工作截图
练习: 天里的曲线有什么变化规律 天里的曲线有什么变化规律? 练习:1天里的曲线有什么变化规律?
1.2 数据的作用
1.2.1 了解游戏现状
从数据反映的各项趋势, 从数据反映的各项趋势,由运营经验的人员可以马上了解到游戏中出现的各类 异常状况并且相应的进行处理。常见的异常:人数掉线,新用户增长异常, 异常状况并且相应的进行处理。常见的异常:人数掉线,新用户增长异常, ARPU升高等等,道具销量异常增高 升高等等, 升高等等
知识点: 知识点: 年之后所有的MMORPG和ACG都是按照道具收费的 在2006年之后所有的 年之后所有的 和 都是按照道具收费的
2.5 商业化指标
2.5.1 ARPU (Average Revenue Per User)
指的是一段时间内游戏能从用户身上获取收益的能力, 指的是一段时间内游戏能从用户身上获取收益的能力,衡量盈利能力 的指标 表示一个付费用户的付费能力的重要指标 通常以月ARPU作为参考依据 通常以月 作为参考依据 计算方法: 计算方法: ARPU=月总收入 月付费用户数 月总收入/月付费用户数 月总收入 知识点: 知识点: 征途--305~282元 征途 元 盛大--MMORPG 54.7~49.6元 盛大 元 ACG 22.6元 元
职业等级分布
3 个体数据 MMORPG
任务统计 经济系统统计 活动统计 商城统计 / 销量统计
3.1 职业等级分布
宏观了解游戏目前玩家的结构分布
3.2 任务统计
目前任务系统作为绝大多数游戏非常重要的一个游戏体验,因此了解 目前任务系统作为绝大多数游戏非常重要的一个游戏体验, 任务系统在游戏内的运作情况非常重要
2.4 收费模式
2.4.1 时长收费
按照玩家在游戏中消耗的时间来收取费用的游戏 特点: 特点: 拥有极高的付费比例( 以上) 拥有极高的付费比例(95%以上) 以上 拥有固定的收费价格( 元 小时 小时) 拥有固定的收费价格(X元/小时) 拥有稳定的收入来源(人数*时间 费用) 时间*费用 拥有稳定的收入来源(人数 时间 费用) 拥有收入瓶颈(一天24小时 一个月30天 小时, 拥有收入瓶颈(一天 小时,一个月 天) 知识点: 知识点: 年之前几乎所有的MMORPG都是按照时长收费的,时至今日, 都是按照时长收费的, 在2006年之前几乎所有的 年之前几乎所有的 都是按照时长收费的 时至今日, 依然以时长收费的MMORPG只有: 只有: 依然以时长收费的 只有 魔兽世界 梦幻西游 大话西游
1.2.2 修正当前版本
从运营中发现的各种问题, 从运营中发现的各种问题,及时指导开发团队修正游戏版本
1.2.3 指导未来开发
为未来开发新版本和新功能提供决策依据, 为未来开发新版本和新功能提供决策依据,也可以为新功能的测试提 供用户反馈。在某个功能的一步步完善前,都要用数据说话。 供用户反馈。在某个功能的一步步完善前,都要用数据说话。
知识点:中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据: 知识点:中国各个游戏产品注册用户的几个历史数据: 腾迅--地下城与勇士 100万 腾迅 地下城与勇士 万 QQ游戏 游戏 300万 万 盛大--传奇 70万 盛大 传奇 万 网易--梦幻西游 230万 网易 梦幻西游 万劲舞团 万 巨人--征途 巨人 征途 210万 万
2.3 活跃用户与在线时长
2.3.1 活跃用户
一般指一段时间登陆过游戏的帐号数。可以以每天,每周, 一般指一段时间登陆过游戏的帐号数。可以以每天,每周,每月进行 计算。 计算。 代表了一段时间内游戏拥有的所有的用户的数量。 代表了一段时间内游戏拥有的所有的用户的数量。
2.3.2 在线时长
用户在线时长(小时 =活跃用户在线时长之和/活跃用户 用户在线时长 小时)=活跃用户在线时长之和 活跃用户 代表单个用户 小时 对于游戏的黏着程度。 对于游戏的黏着程度。 近似计算方法:用户在线时长(小时 小时)= 近似计算方法:用户在线时长 小时 =acu*24/活跃用户数 活跃用户数 知识点: 知识点: 此数据会受到游戏内容很大影响,如游戏内是否有挂机系统, 此数据会受到游戏内容很大影响,如游戏内是否有挂机系统,游戏是 否有摆摊开店系统。在线时长的变化是否和游戏版本内容更新有关。 否有摆摊开店系统。在线时长的变化是否和游戏版本内容更新有关。 不同的游戏类型的用户在线时长会不同。普遍来说 不同的游戏类型的用户在线时长会不同。普遍来说MMO的在线时长高 的在线时长高 于ACG。免费游戏的在线时长高于时长收费游戏。 。免费游戏的在线时长高于时长收费游戏。
2.4 收费模式
2.4.2 道具收费
按照玩家在游戏中购买的道具来收取费用的游戏 游戏本身是免费的 特点: 特点: 拥有极低的付费比例( 以下, 以下) 拥有极低的付费比例(MMO 10%以下,ACG 3%以下) 以下 以下 拥有变动的道具价格 拥有波动的收入来源(节日/促销 新品) 促销/新品 拥有波动的收入来源(节日 促销 新品) 没有收入瓶颈 付费玩家较不付费玩家有更好的游戏体验
3.3 经济系统统计
游戏内经济情况最重要衡量指标,玩家的重要追求之一。也是各游戏 游戏内经济情况最重要衡量指标,玩家的重要追求之一。 系统中非常容易出问题的一个系统,所以需要密切关注。 系统中非常容易出问题的一个系统,所以需要密切关注。
3.3 经济系统统计
经济的产出: 经济的产出: 任务产出(完成任务获得系统给与的奖励) 任务产出(完成任务获得系统给与的奖励) NPC产出(打败 产出( 获得系统给与的奖励) 产出 打败NPC获得系统给与的奖励) 获得系统给与的奖励 经济的消耗: 经济的消耗: 基本生存开销(血瓶/魔瓶 魔瓶) 基本生存开销(血瓶 魔瓶) 道具开销(武器/防具 修理/升级 合成) 防具/修理 升级/合成 道具开销(武器 防具 修理 升级 合成) 其他(洗点/声望 宠物) 声望/宠物 其他(洗点 声望 宠物) 经济的存量: 经济的存量: 服务器存量(金币/一般等价物 原材料) 一般等价物/原材料 服务器存量(金币 一般等价物 原材料) 知识点: 知识点:良性经济系统 1 产出比例性略高于消耗 2 消耗要拉开层次,低层次消耗要能被简单满足 消耗要拉开层次, 3 要有能够大量消耗资源的途径
2.2 在线数据
2.2.2 平均同时在线 ACU (Average Concurrent Users)
将一段时间内( 周 月 内各时间点的在线数进行平均后的结果。 将一段时间内(天/周/月)内各时间点的在线数进行平均后的结果。 ACU最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。(因为 最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。(因为ACU最为客观) 最为客观) 最能代表一个游戏的规模和受欢迎的程度。(因为 最为客观 按游戏时长收费的游戏可以通过ACU计算推论得出营收。 计算推论得出营收。 按游戏时长收费的游戏可以通过 计算推论得出营收 计算方法: 计算方法: 每小时收费为0.4元的网络游戏 元的网络游戏, 每月贡献的收入为: 每小时收费为 元的网络游戏,每1个ACU每月贡献的收入为: 个 每月贡献的收入为 0.4*24*30=288