游戏数据分析(腾讯资料)
腾讯数据分析报告

腾讯数据分析报告1. 引言数据分析在当今信息时代中扮演着至关重要的角色。
腾讯作为一家领先的科技公司,拥有庞大的用户基础和海量的数据资源。
通过对这些数据的分析,腾讯可以获取有价值的洞察,为产品开发、营销策略等方面提供支持。
本报告将对腾讯的数据分析工作进行探讨和总结。
2. 数据采集腾讯作为一家互联网公司,可以从多个渠道获取数据。
首先,腾讯拥有自己的产品和服务,如社交媒体平台、在线游戏等。
通过用户在这些产品和服务上的行为,腾讯可以收集到大量的用户数据。
其次,腾讯还可以通过合作伙伴、第三方数据提供商等途径获取更多的数据资源。
通过多渠道的数据采集,腾讯可以获得全面和多样化的数据集。
3. 数据清洗与预处理腾讯获得的原始数据通常需要进行清洗和预处理,以便后续的分析工作。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
数据预处理则包括数据转换、数据标准化、特征提取等。
通过数据清洗和预处理,可以保证数据的质量,提高后续分析的准确性和可信度。
4. 数据分析方法腾讯采用多种数据分析方法来挖掘数据中的有价值信息。
其中,统计分析是最常用的方法之一。
通过对数据进行描述性统计、相关性分析、假设检验等,可以揭示数据的分布情况、变量之间的关系以及数据之间的差异等。
此外,机器学习算法也被广泛应用于腾讯的数据分析工作中。
通过构建模型、训练和调优,可以实现对数据的预测和分类等任务。
5. 数据可视化与报告数据可视化是将数据转化为图表、图形等可视化形式,以便更直观地展现数据的特征和趋势。
腾讯在数据分析过程中大量使用数据可视化技术,如绘制折线图、柱状图、散点图等。
通过数据可视化,腾讯可以更好地理解数据,发现潜在的规律和趋势,并将分析结果以报告的形式呈现给相关团队和决策者。
6. 数据分析应用案例腾讯的数据分析工作广泛应用于多个领域。
以广告营销为例,腾讯可以通过分析用户行为、偏好和购买历史等数据,为广告主提供有针对性的广告投放策略。
此外,腾讯还可以通过数据分析优化产品设计,改进用户体验,提高用户满意度。
腾讯游戏运营管理部门在哪

腾讯游戏运营管理部门在哪腾讯是中国领先的互联网科技企业,旗下拥有众多知名的游戏产品。
为了更好地管理和运营这些游戏,腾讯设立了专门的游戏运营管理部门。
那么,腾讯游戏运营管理部门究竟在哪呢?本文将为您揭开这个谜底。
腾讯游戏运营管理部门的职责腾讯的游戏运营管理部门负责游戏的日常运营和管理工作,包括但不限于以下几个方面:1.玩家服务与支持:腾讯游戏运营管理部门负责提供优质的客户服务和技术支持,协助解决玩家在游戏中遇到的问题和困难。
2.游戏更新与维护:腾讯游戏运营管理部门会定期推出游戏更新和维护工作,以提升游戏的稳定性和用户体验。
3.游戏营销与推广:腾讯游戏运营管理部门负责制定游戏营销策略,推广游戏产品,吸引更多的玩家。
4.游戏数据分析与决策支持:腾讯游戏运营管理部门通过对游戏数据的收集和分析,为游戏决策提供科学依据,提高游戏的盈利性和用户满意度。
腾讯游戏运营管理部门的组织架构腾讯游戏运营管理部门是一个庞大且高效的组织,它由多个子部门组成,每个子部门负责不同的任务和职能。
以下是腾讯游戏运营管理部门的组织架构的一个简化版本:1.运营策划部门:负责制定游戏的运营策划方案,包括游戏内容更新、活动设计等。
2.运营推广部门:负责游戏的推广和市场营销工作,包括线上线下广告、合作推广等。
3.客户服务部门:负责处理玩家的咨询、投诉和建议等问题,提供优质的客户服务体验。
4.数据分析部门:负责收集和分析游戏数据,为游戏决策提供数据支持和统计报告。
5.技术支持部门:负责游戏的技术支持和故障排除,保证游戏的稳定运行。
6.市场监察部门:负责监控游戏市场,分析竞争对手的动态,并对游戏策略进行调整。
腾讯游戏运营管理部门的地理位置腾讯总部位于中国深圳,是中国最大的互联网公司之一。
腾讯的游戏运营管理部门总部也设在深圳总部大楼中的某一个部分。
此外,腾讯在全球各地设有多个分支机构和办公室,其中一些也设有游戏运营管理部门。
然而,具体到每个子部门的办公地点,由于腾讯的组织架构庞大而复杂,这些信息一直有限,相关的具体信息通常是保密的。
王者荣耀市场调研报告
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王者荣耀市场调研报告
《王者荣耀市场调研报告》
1. 市场概况
《王者荣耀》是一款由腾讯游戏开发并运营的多人在线竞技游戏。
游戏于2015年11月26日正式上线,并在全球范围内获
得了巨大成功。
截至目前,游戏已经成为了全球最受欢迎的手机游戏之一,其用户数量已经突破了数亿。
2. 调研对象
本次市场调研主要面向《王者荣耀》的玩家群体,并针对他们的游戏习惯、消费行为以及对游戏的满意度进行了深入调研。
3. 消费行为
通过对调研对象的问卷调查和数据分析,我们发现《王者荣耀》的玩家普遍具有较高的消费意愿。
他们愿意花费大量的时间和金钱在游戏中进行购买虚拟道具和游戏礼包。
而且,随着游戏的更新和推出新的英雄角色、皮肤等,游戏的收入持续保持增长。
4. 游戏习惯
多数玩家表示,他们每天都会花费数个小时在游戏中进行对战和练习。
尤其是在周末和节假日,游戏活跃度更是高达一个新的水平。
此外,大部分玩家还表示会主动参与游戏社区互动、观看游戏直播,以及参加与游戏相关的线下活动。
5. 游戏满意度
根据调研结果,大多数玩家对《王者荣耀》的游戏体验以及系统的改进表示满意。
他们认为游戏画面精美,玩法多样,社区氛围友好。
但也有部分玩家指出游戏存在一些平衡性问题和BUG,希望游戏公司能够及时解决。
综合来看,虽然《王者荣耀》在市场上取得了巨大的成功,但是仍有一些需要进一步改进和优化的地方。
希望游戏开发者能够根据调研结果,进一步完善游戏,提升玩家的游戏体验。
腾讯,五力模型分析

腾讯,五力模型分析腾讯网络游戏的产业环境分析——五力模型 1) 现有企业竞争强度分析网络游戏作为近十年来新兴的一种产业,吸引了大量投资和技术,同时也使得同一价值环节上竞争对手的数量较多,几家比较大的网络游戏公司的力量对比差距很小,在共同的产业活动规律性的支配下,各企业在获取资源的能力、为了争夺市场所能支配的资源量、可能采取的竞争方式、能供利用的产业协作体系,甚至企业对市场的影响力和影响方式等方面都是相近的。
这种竞争方式使那些经营相近风格网络游戏的企业面对着更大的威胁,他们互相学习对方的在线服务模式,降低点卡和相关游戏产品的价格,增加服务器容量,提高硬件技术水平,以求更高的市场份额。
由于网络游戏刚刚发展了10年左右,导致很多产业中的经营模式不够完善,在互相学习借鉴的过程中必定产生优胜劣汰,当一些企业没有足够的资金技术人力作为坚实的后盾,结果将是迅速被淹没在滚滚而来的新生代网络游戏洪流中。
当然,从另一方面看,仅仅发展了10年的一个产业仍有很大的市场开拓机遇和产品差异化的开发可能性。
电脑、网络的普及使得更多人有机会接触到这项娱乐性、互动性和竞争性更强的休闲活动,从20-30年龄段的消费群逐渐向两端扩大。
但这仅仅是相互竞争中可以利用的一个机遇,如何取得自己产品独特吸引力才是在竞争中立于不败之地的根本方法。
企业产出所表现出的不同差异可以将这个不断扩大中的市场划分为一个个较小的、具有明显差别的市场,比如针对女性开发的卡通风格游戏,针对职业玩家开发的竞技类游戏等等,使企业在这一小的细分市场中期的一定的垄断地位。
当产业中的产品具有各自不同的差异性时,产业的竞争强度就较低。
经营卡通风格游戏大话西游、梦幻西游的网易公司成为拥有国内最多玩家的网游公司;经营对立竞争风格游戏魔兽世界的九城公司在1年运营时间内获取了4.5亿的收入;以QQ为基础而开发的休闲类QQ游戏为广大游戏玩家所认可,使得腾讯公司销售增长率每季度提高9%之多。
腾讯移动数据分析

腾讯移动数据分析
1. 腾讯移动数据分析
1.1 腾讯移动分析概述
腾讯移动分析是一款专业的移动应用统计分析工具,支持主流智能手机平台。
开发者可以方便地通过嵌入统计SDK,实现对移动应用的全面监测,实时掌握产品表现,准确洞察用户行为。
不仅仅是记录,移动APP统计还分析每个环节,利用数据透过现象看本质。
腾讯移动分析还同时提供业内市场排名趋势、竞品排名监控等情报信息,让您在应用开发运营过程中,知己知彼,百战百胜。
1.2 如何接入腾讯移动数据分析
1.2.1 登入方式
登录后,进入管理中心首页,选择相应的应用进入应用能力列表,在系统能力支持一栏可看到“腾讯移动分析”按钮。
点击“腾讯移动分析”按钮即可。
1.2.2 相关说明
移动app需要嵌入mta的sdk之后,才能有数据,左侧有sdk嵌入说明的导航,点击接入即可。
接入后可看到应用的一些关键数据,活跃数,渠道分析,用户分析,收入分析等等。
2024年游戏用户分析资料

国际法律法规
如国际知识产权法、国际互联网治理原则等,对跨国游戏公司的运 营和合作具有指导意义。
行业自律规范
游戏行业协会、组织等制定的自律规范,对游戏公司的经营行为提 出了具体要求。
知识产权保护意识培养
需求。
分享内容与渠道
02
分析用户分享游戏内容的方式和渠道,以评估游戏的传播效果
和口碑。
社交互动对留存影响
03
研究社交互动对用户留存率的影响,探索提高用户黏性的方法
。
流失预警及挽回策略
流失用户识别
通过数据分析,识别出可能流失 的用户群体,包括长时间未登录
、消费骤减等特征。
流失原因分析
深入了解流失用户的离开原因,包 括游戏体验、社交互动、付费体验 等方面。
渠道拓展及合作成果展示
01
新渠道拓展
积极开拓海外市场、社交媒体、 短视频平台等新渠道,扩大了游 戏用户群体。
02
合作伙伴关系建立
03
合作成果展示
与多家知名游戏厂商、媒体和电 商平台建立了深度合作关系,实 现了资源共享和互利共赢。
通过联合推广、品牌联动等形式 ,提升了游戏知名度和用户满意 度。
数据分析在运营中应用
05
竞品分析与优势挖掘
竞品选择及定位差异阐述
竞品选择
选取市场上同类型、同风格、同 受众的热门游戏作为竞品对象, 如《王者荣耀》、《和平精英》 等。
定位差异
分析竞品在游戏类型、风格、受 众等方面的定位差异,以及各自 在市场中的竞争优劣势。
功能特点和玩法对比
功能特点
对比竞品在游戏画面、音效、操作方 式、社交功能等方面的特点和优劣, 分析各自的功能亮点和不足之处。
腾讯游戏品牌目标市场及市场定位分析

腾讯游戏品牌目标市场及市场定位分析一、引言随着互联网的快速发展,游戏行业成为了一个具有巨大潜力和市场需求的领域。
作为中国领先的互联网公司,腾讯在游戏领域拥有丰富的经验和庞大的用户群体。
本文将对腾讯游戏品牌的目标市场和市场定位进行详细分析。
二、目标市场分析1. 主要目标市场腾讯游戏的主要目标市场是中国市场。
中国拥有庞大的互联网用户群体,游戏市场潜力巨大。
根据中国游戏产业报告,中国游戏市场规模在不断扩大,预计将在未来几年内保持稳定增长。
腾讯游戏品牌将致力于在中国市场中保持领先地位。
2. 潜在目标市场除了中国市场,腾讯游戏品牌还有一些潜在的目标市场。
首先是亚洲其他国家和地区,如日本、韩国、东南亚等。
这些地区的互联网普及率较高,游戏市场也相对发达。
其次是北美和欧洲市场,这些地区的游戏市场规模庞大,用户需求多样化。
三、市场定位分析1. 市场定位目标腾讯游戏品牌的市场定位目标是成为全球领先的游戏开发和发行公司。
通过不断创新和提供高质量的游戏内容,腾讯游戏品牌将争取在全球范围内赢得用户的信任和喜爱。
2. 市场定位策略为了实现市场定位目标,腾讯游戏品牌将采取以下策略:- 多元化游戏内容:腾讯游戏将不断推出各类游戏,涵盖不同类型和风格,以满足不同用户的需求。
例如,角色扮演游戏、策略游戏、休闲游戏等。
- 技术创新:腾讯游戏将不断投入研发和创新,提升游戏品质和用户体验。
例如,引入虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术,为用户带来更加沉浸式的游戏体验。
- 用户互动和社交:腾讯游戏将注重用户互动和社交功能的开发,通过游戏内社交平台和活动,促进用户之间的互动和交流,增强用户黏性和忠诚度。
- 全球化发展:腾讯游戏将加强与国际游戏开发和发行公司的合作,拓展海外市场。
同时,腾讯游戏将适应不同地区的文化和用户习惯,进行本土化运营和推广。
四、市场分析数据以下是一些腾讯游戏品牌在目标市场的市场分析数据(数据仅供参考):- 中国市场:根据中国游戏产业报告,中国游戏市场规模在2019年达到了1000亿元人民币,预计在未来几年内将保持稳定增长。
腾讯游戏数据分析平台

自研位图分布式 存储计算系统
分布式 存储计算
低频数据
TDW
低频数据适时准备数据, 时间换空间
注:TDW为腾讯分布式数据仓库
自研列式存储 bitmap计算引擎
多维立方体
用
画像、下钻、
户
透视
按
需
发
提取,跟踪, 交叉
起
腾讯游戏分析平台——数据特点和更新计算方式
游戏数据特点
• 游戏分析的数据类型
号码
• 游戏基础数据
秒级在线运算,提取,跟踪,交叉,多维分析
腾讯游戏分析平台
系统架构和设计思路
腾讯游戏分析平台——腾讯游戏数据
• 目前200+大中型游戏,每天30T新增数据量 • 主要星级和精品游戏核心基础数据200T+ • 特性数据P级 • 单机时代—短且慢 • Hadoop时代—较慢
腾讯游戏分析平台——目标和解决思路
消费时间 pay_time
消费金额 t pay_accoun
uin/commid
充值时间 deposit_tim
e 充值金额 deposit_accou
......
......
分片 数据
分片
更新
数据
• 大区数据分片,全排序
分片 流水
腾讯游戏分析平台——目前架构
WebProxy
OSS
任务调 度管理
JobScheduler
• 结构化充值bit 1 10..01..11 10....110....01 10..10
• Bitmap存储核心数据 • PB存储每日流水 • 全账号时间切分和全时间账号切分
每日流水文件数据结构
登录文件
消费充值文件
第五人格数据分析报告

沙盒
穿越火线
腾讯技
部落冲突
昆仑乐享
84
恋与制作人
叠纸
326 卡牌/养成
跳舞的线
叠纸
84
全军出击
腾讯
314
射击
王者荣耀
腾讯
83
我的世界
网易
306
沙盒
我的世界
网易
83
QQ飞车
腾讯
253
竞速
弓箭手大作战
腾讯
62
Source:XXX Games Time:2019.4
类型 XXXA MMO 射击 音乐 射击 竞速 射击 养成 射击 射击 SLG 音乐 XXXA 沙盒 休闲竞技
玩家来源去向
五格主要竞品为吃鸡类手游
装机中卸载
APP名称
发行商 TGI
QQ炫舞
腾讯
620
楚留香
网易
574
刺激战场
腾讯
419
全军出击
腾讯
333
旅行青蛙
HitPoint
257
QQ飞车
腾讯
239
终结者2
网易
206
荒野行动
网易
186
穿越火线
腾讯
138
我的世界
网易
120
王者荣耀
腾讯
115
部落冲突
昆仑乐享 106
QQ飞车
因五格玩法及风格独树一帜,因 此暂无可替代性竞品,但当下热 门的吃鸡手游确实是影响五格活 跃的主要竞品,尤其腾讯系吃鸡 手游。
王者荣耀 荒野行动 穿越火线 迷你世界
Source:XXX Games Time:2019.4
发行商 TGI
腾讯
腾讯数据分析岗位面试题

腾讯数据分析岗位面试题
现有一张用户活跃表(user_active)
字段结构如下:
date:日期
user_id:用户ID
device:设备类型
active_score:活跃度
问题① :请计算每日的用户次留率
解题思路:
①表进行自关联,日期+1天错开匹配
② 当天数据不进行次留计算
问题②:
根据不同设备,按照用户活跃度进行排名,并输出每个设备活跃度TOP100的用户ID及活跃日期、活跃度。
解题思路:
①考察窗口函数
②对于相同活跃度如何排名
面试真题2 :
除了distinct外还有什么方法可以去重?
解题思路:
SQL去重的方法主要有三种
① DISTINCT(题目中已提到)
② GROUP BY
③ ROW_NUMBER()函数
以王者荣耀为例,怎么划分用户的生命周期?
解题思路:
用户的生命周期划分定义如下:
(可根据实际业务情况做调整)
①导入期:用户获取阶段,所有的新用户都是属于导入期。
②成长期:注册登录并激活,首次体验王者荣耀游戏。
③成熟期:深入使用王者荣耀游戏,如频繁登录,购买相关游戏产品,这部分用户对平台的贡献和收益最大。
④休眠期:这个阶段的用户价值开始走下坡,从数据上的表现,例如,登录频率或购买频率下降,游戏时长下降等。
⑤流失期:一段时间未登录的用户。
具体时长可以以王者荣耀登录的用户间隔分布进行分析定义。
电子游戏行业中的大数据应用案例

电子游戏行业中的大数据应用案例在当今数字化时代,大数据的应用已经蔓延到各行各业。
电子游戏行业也不例外,大数据的应用在游戏开发、市场营销以及用户体验等方面起到了重要的作用。
下面将介绍几个电子游戏行业中的大数据应用案例。
案例一:游戏数据分析在游戏开发中,开发商通过收集与分析游戏数据来提高游戏品质和用户体验。
通过收集游戏中的各类数据,如用户行为数据、游戏通关数据等,开发商可以更好地了解玩家的喜好和需求。
例如,《王者荣耀》游戏开发商腾讯公司通过收集游戏内的数据,不断优化和平衡英雄角色的技能和属性,以提供更好的游戏平衡性和游戏体验。
案例二:市场营销决策大数据在电子游戏行业中被广泛应用于市场营销决策。
通过分析玩家行为数据和消费数据,游戏发行商可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯等,从而制定更精准的市场推广策略。
例如,腾讯游戏在推广新游戏时,通过对玩家数据的分析,选择性地向潜在目标用户进行广告投放,提高游戏的曝光率和用户转化率。
案例三:反作弊系统电子游戏中的反作弊系统也是大数据应用的一个重要方面。
游戏开发商通过收集玩家的游戏行为和交互数据,建立起庞大的作弊行为数据库,并利用大数据分析方法识别和封禁作弊玩家。
例如,《绝地求生》游戏中,开发商通过分析玩家的游戏行为数据,识别出使用外挂等作弊行为,采取相应的封禁措施,维护游戏的公平性和可玩性。
案例四:个性化推荐通过大数据分析玩家的游戏行为和兴趣爱好等数据,游戏开发商可以实现个性化推荐功能,向玩家推荐更符合其需求的游戏和游戏内容。
例如,Steam平台通过分析用户的游戏收藏和购买记录,将相似兴趣的游戏推荐给用户,提高用户的游戏体验和忠诚度。
综上所述,电子游戏行业中的大数据应用案例千变万化,从游戏数据分析到市场营销决策,再到反作弊系统和个性化推荐等方面,大数据都扮演着不可或缺的角色。
随着技术的不断发展,大数据的应用在电子游戏行业中将发挥越来越重要的作用,为游戏开发商和玩家带来更好的游戏体验和商业价值。
电子游戏市场数据分析

电子游戏市场数据分析随着科技的飞速发展和网络的普及,电子游戏已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
电子游戏市场规模也在逐年扩大,成为一个庞大且具有巨大潜力的产业。
本文将对电子游戏市场的数据进行分析,以了解该行业的发展趋势和未来的发展空间。
1.市场规模及增长趋势根据最新的统计数据显示,电子游戏市场规模在过去几年持续增长。
截至目前,全球电子游戏市场规模已经超过1000亿美元,并且预计在未来几年还将继续保持高速增长。
这一增长趋势主要得益于以下几个方面的因素:首先,技术的进步使得游戏开发更加便捷和高效。
随着游戏引擎和图形处理技术的不断提升,游戏的画面和效果越来越逼真,吸引了更多的玩家。
同时,开发团队也可以更好地利用这些技术来设计出更具创意和深度的游戏,进一步提升了用户体验。
其次,移动游戏的兴起也为电子游戏市场的发展带来巨大机遇。
智能手机的普及以及网络的快速发展,使得移动游戏成为了人们日常娱乐的首选。
不仅如此,移动游戏的市场更加广阔,涵盖了不同年龄段的用户,因此也为游戏开发商提供了更多的商机。
最后,电子竞技的崛起也为电子游戏市场带来了新的增长点。
电子竞技不再仅仅是一项娱乐活动,而是逐渐成为了一项大型体育赛事。
无论是游戏厂商、赛事运营商还是投资方,都在不断加大对电子竞技的投入,进一步推动了电子游戏市场的繁荣。
2.用户画像及消费习惯了解用户画像和消费习惯对于电子游戏行业的发展至关重要。
通过深入研究用户行为和需求,游戏开发商可以更好地调整产品策略,提供更符合用户口味的游戏。
根据调查数据,电子游戏的用户群体相对年轻化,以15-30岁的青年人居多。
同时,男性用户在整体用户中占据主导地位,但女性用户在近年来的增长率明显超过男性用户。
这也意味着游戏开发商需要重视女性用户的需求,推出更多适合女性的游戏产品。
此外,数据还显示,游戏玩家的消费习惯也在发生变化。
过去,用户主要通过购买游戏软件本体实现消费,但现在,道具和周边产品的销售也成为了游戏开发商的重要收入来源。
各软件数据分析报告(3篇)

第1篇一、报告概述随着大数据时代的到来,数据分析在各个领域都扮演着越来越重要的角色。
软件行业作为技术创新的前沿,对数据的需求尤为迫切。
本报告旨在通过对某软件公司产品使用数据的分析,揭示用户行为、产品性能、市场趋势等方面的信息,为该公司提供决策支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某软件公司产品后台日志、用户反馈、市场调研等渠道,涵盖了用户注册、登录、使用、购买、反馈等多个方面。
2. 数据处理(1)数据清洗:对原始数据进行去重、填补缺失值、异常值处理等操作,确保数据质量。
(2)数据转换:将不同来源的数据进行格式统一,便于后续分析。
(3)数据可视化:运用图表展示数据,直观地呈现分析结果。
三、用户行为分析1. 用户画像通过对用户的基本信息、使用习惯、购买行为等数据进行综合分析,得出以下用户画像:(1)用户年龄:主要集中在18-35岁,占比约为60%。
(2)用户职业:以学生、白领、自由职业者为主,占比约为80%。
(3)用户地域:覆盖全国各大城市,以一线城市和二线城市为主。
2. 用户活跃度分析(1)用户活跃度分布:新用户占比约为30%,老用户占比约为70%。
(2)用户活跃度趋势:随着时间的推移,用户活跃度呈上升趋势,说明产品具有一定的用户粘性。
3. 用户流失率分析(1)用户流失率:月流失率约为5%,年流失率约为30%。
(2)流失原因分析:主要原因是产品功能单一、用户体验不佳、同类竞品竞争激烈等。
四、产品性能分析1. 产品功能使用情况(1)功能使用率:主要功能使用率较高,次要功能使用率较低。
(2)功能满意度:用户对主要功能的满意度较高,对次要功能的满意度有待提高。
2. 产品性能指标(1)响应速度:平均响应时间约为0.5秒,符合行业标准。
(2)稳定性:产品运行稳定,故障率较低。
五、市场趋势分析1. 市场规模根据行业报告,我国软件市场规模逐年增长,预计未来几年仍将保持较高增速。
2. 市场竞争目前,市场上同类软件产品众多,竞争激烈。
游戏运营-游戏数据分析

游戏运营 --数据分析
*
目录
重点运营环节介绍分析 市场推广 游戏活动 数据分析 商务合作 客户服务 销售渠道 技术运维
点击此处添加正文,请言简意赅的阐述观点。
网络游戏运营概述
点击此处添加正文,请言简意赅的阐述观点。
核心数据
二、重点运营环节-数据分析
核心数据 同时在线人数 最高在线PCU(Peak Concurrent User) 平均在线ACU(Average Concurrent User) 人均消费ARPU(Average Rate Per Unit) 活跃用户AU(网游通常按照UV计算) 登录用户UV 付费账号PU、活跃付费账号APA、充值与消耗金额 实时监控(按天统计分析)、精确到每小时 收入 充值金额 消耗金额、消耗ARPU、用于上市公司财务统计 实时监控、按天分析
主要工作:
二、重点运营环节-销售渠道
主要工作: 保证用户能方便快捷地进行充值,目前主流充值方式包括: 网上银行卡(易宝网银、快钱) 实物卡(盛大卡、征途卡、QQ卡、完美卡等) 声讯(固定电话、手机充值) 支付宝等(支付宝、财付通) 短信(手机短信) 卡密(神州行) 网吧直充等(网上销售平台) 控制渠道,进行一定的推广工作 用户推广平台、当前很多具有规模的公司都有 推广平台(对网站主、对推广员、对推广商)
二、重点运营环节-数据分析
*
ACU、PCU按天分析图
二、重点运营环节-数据分析
某游戏流失率重要节点分布
游戏玩家角色各等级流失率趋势分布图
2
某产品进入游戏后、前10级流失总比例在60%-80%
1
二、重点运营环节-数据分析
二、重点运营环节-数据分析
*
ACU、PCU实时分析图
网络游戏市场分析及媒体投放分析报告
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网络游戏市场分析及媒体投放分析报告一、网络游戏市场分析1. 市场规模:网络游戏市场作为一个庞大的产业,其市场规模逐年增长。
根据最新调研数据显示,全球网络游戏市场规模预计在2021年达到5000亿美元以上。
2. 用户增长:随着网络普及和技术进步,越来越多的人开始参与网络游戏。
据统计,全球游戏用户数量在2020年达到29亿人左右,并且预计在未来几年内将继续稳步增长。
3. 消费模式:网络游戏市场呈现出多元化的消费模式。
除了传统的游戏购买收费模式外,免费游戏、广告植入、虚拟物品销售等新型消费方式也逐渐流行,为游戏开发商带来了更多的收入渠道。
4. 游戏类型:在网络游戏市场中,各种类型的游戏都有自己的受众群体。
射击类、角色扮演类、休闲益智类等游戏类型备受欢迎。
此外,随着虚拟现实和增强现实技术的发展,AR/VR 游戏也开始崭露头角。
5. 地区分布:网络游戏市场的地区分布不均衡,主要集中在发达国家和地区,如美国、日本、中国、韩国等。
然而,随着新兴市场的兴起,如印度、巴西等地,网络游戏市场正逐渐呈现出更加均衡的格局。
二、媒体投放分析1. 媒体选择:在进行网络游戏市场的媒体投放时,需要根据目标受众和预算等因素选择合适的媒体渠道。
常见的媒体包括电视广告、互联网广告、社交媒体广告等。
2. 渠道分析:电视广告是传统的媒体渠道,可以覆盖广大的观众群体,但成本较高。
互联网广告可以更精准地定位目标用户,可以选择合适的平台进行投放,如搜索引擎、游戏专题网站等。
社交媒体广告可以通过定向广告投放,准确选择目标用户群体,如Facebook、Instagram等。
3. 内容创意:对于网络游戏市场的媒体投放,创意内容是至关重要的。
通过创意的广告语言和图像,可以吸引用户的眼球,引起兴趣。
此外,还可以结合游戏的特点,制作有趣的视频广告或插图,增加用户留存和下载的可能性。
4. 数据分析:在媒体投放过程中,需要关注数据分析,不断监测广告效果。
通过数据分析,可以评估广告的曝光量、点击率、转化率等指标,进一步优化投放策略,提高广告效果。
MobTech-《第五人格》数据分析报告
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Source:Mob Games Time:2018.4
类型 音乐 MMO 射击 射击
养成
竞速 射击 射击 射击 沙盒 MOBA SLG 休闲 跑酷 休闲竞技
卸载后新装
较多五格玩家最终选择卸载音乐、
MMO类手游,而从卸载大于新 装TGI可知,养成、竞速类手游 同样被五格抢走部分玩家。
APP名称 刺激战场
基本属性
五格玩家学历、收入均较高
五格拥有更需要智慧及胆魄的玩法,造成游戏的成就感更多来自智商的碾压与团队配合,因此,较其他竞技游戏更吸引高学历、高收入人群。
学历分布
11.0%
高0%
21.8%
39.2%
Source:Mob Games Time:2018.4
收入分布
1.7% 1.5% 1.4% 1.2% 1.1%
X9 X20A X7 Y66 X9S
2.6% 2.2% 1.7% 1.6% 1.0%
14.30%
5.00%
MI 6 REDMI NOTE 4X MI 5X MIX 2 M5 NOTE
3.8% 1.8% 1.5% 1.3% 1.2%
Source:Mob Games Time:2018.4
Source:Mob Games Time:2018.4
占比 23.3% 17.9% 16.3% 12.1% 7.3% 4.4% 3.6% 3.6% 2.8% 1.7%
01. 第五人格活跃趋势分析 02. 第五人格渠道分析 03. 第五人格玩家流动分析 04. 第五人格玩家画像分析
目录
玩家来源去向
42.3%
29.0%
7.6%
16.5%
3.7%
<3K
3-5K
腾讯互娱公开课:游戏数据分析详细操作解读
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8月9日,腾讯互娱携手极客公园在北京腾讯汇召开《探秘游戏方法论-数字占星术》公开课。
本期公开课由腾讯互动娱乐高级数据营销经理陆金贤、数据营销经理王常伦进行分享,内容围绕“数据决策”展开。
本期公开课视频、PPT等内容近期将陆续放出。
据了解腾讯互娱在未来的时间内还将陆续对外召开多期公开课。
以下是整理的要点内容:导言今天为什么还要来讲数据,并不是想告诉大家大数据是什么,或者大数据应该怎么去用,而是要告诉大家腾讯互娱是怎么来应用这个数据的。
如果关注一下我们腾讯过往的信息和资料,会发现其实腾讯很少在公共场合去讲大数据。
因为腾讯不是没有数据,而是数据太多了,而且腾讯自己也不一定知道大数据是怎么一回事。
所以我们更多的反而是关注怎么去运用数据,这才是数据应该具有的价值,以及希望这堂课能够带给同学们的直观的感受。
数据从哪里来:布点采集与筛选已有1.游戏数据:游戏运营数据 、游戏市场数据;2.平台数据:游戏间交叉数据 、腾讯平台行为数据;3.外部数据:可直接获取外部数据 、外部合作数据;其实内部数据和外部数据的获取都是一模一样的,就是布点,在你所关注的关键路径上,你所需要获得的关键数据上去布点,按照一定的时间维度去进行数据的采集。
作为腾讯来说,腾讯互娱关注用户数据采集的过程,跟刚才大家提的说关注游戏本身的数据还不太一样,我们会从整个用户全生命周期采集数据。
从整个过程来说叫做SaaS,这种模型并不是腾讯所创的,最早是Google提出来的。
如何预测产品与市场走势——游戏新进量级的预估1.百度指数与网吧点击的数据预测高达90%准确在预测一个游戏新进用户量的时候,我们发现两个指标对他未来这款产品到底能否上线影响甚大。
第一,百度指数。
百度指数代表市场热度,代表用户的关注度。
对于游戏来讲,我们认为网吧里面的点击率代表了我们想针对的游戏用户群体对我们前期的关注度。
我们分析了大量的游戏,每一个游戏上线之前百度指数、资源的转化率、网吧的点击率我们发现有比较明显的线性的关系。
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2.2 在线数据
2.2.1 最高同时在线 PCU (Peak Concurrent Users)
在一个瞬间极点上达到的同时在线的用户总数。 PCU代表了在一个特殊点上该游戏的规模和受欢迎的程度。 PCU是厂商宣传产品知名度的重点标杆之一。
3.3 经济系统统计
经济的产出: 任务产出(完成任务获得系统给与的奖励) NPC产出(打败NPC获得系统给与的奖励)
经济的消耗: 基本生存开销(血瓶/魔瓶) 道具开销(武器/防具/修理/升级/合成) 其他(洗点/声望/宠物)
经济的存量: 服务器存量(金币/一般等价物/原材料)
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 3 要有能够大量消耗资源的途径
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ACU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。
计算方法: 每小时收费为0.4元的网络游戏,每1个ACU每月贡献的收入为: 0.4*24*30=288
练习:九城魔兽世界在Q3的营收为3.737亿元,点卡费用0.45元/小时, 那么九城在Q3魔兽世界的ACU是多少?
4.2.3 核心道具使用率
知识点:核心道具使用率 1 决定了当前游戏的走向 2 要保证持有量的持续稳定
4.3 排名统计
ACG由于其内容竞争性激烈,所以提供排名系统以进一步增加荣誉感 并且创造目标追求
Q&A Thank you
JIM FENG 冯一迟
运营数据分析
目录
1 运营数据的概念和作用 2 全局数据 3 个体数据--MMORPG 4 个体数据--ACG
1 运营数据的概念和作用
1.1 运营中产生的数据
1.1.1 全局数据
全局数据:通用于所有游戏的数据,是每个游戏在腾迅内部平台上都 需要监控和记录的数据。用以给公司提供客观的数据来衡量和判断游 戏的运营情况。
实例
1 产出大于消耗,使得游戏内经济体系迅速奔溃,最终游戏内玩家每人坐 拥上亿游戏金币,整个游戏世界已经没有值得购买的道具。新道具只能 被迫调高售价,最终游戏道具的价格和玩家口袋里金币数量动辄以8个0 开始。
2 某个任务或者某个节点出现性价比极高的物品,造成玩家大量重复刷这 些任务,短时间内造成某项资源的通货膨胀,连带引起相关资源的价格 跳楼,连带引起持币待沽的玩家继续观望,连带引起资源所有者的恐慌 性抛售,最终一系列的效应引起某项资源的崩盘
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: 拥有极低的付费比例(MMO 10%以下,ACG 3%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) 没有收入瓶颈 付费玩家较不付费玩家有更好的游戏体验
知识点: 在2006年之后所有的MMORPG和ACG都是按照道具收费的
3 某个任务或者未来的节点需要某项原来并不重要的道具,由此该道具价 格立即扶摇直上。囤积和最优化采集成为玩家的必修课。
4 ห้องสมุดไป่ตู้金工作室介入,提供最具有市场价值的价格参考风向标。例如天堂2: 2004年9月 100万天堂2金币=400~500元 2005年4月 100万天堂2金币=5元 2005年6月 100万天堂2金币=50元
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
QQ游戏
300万
盛大--传奇
70万
网易--梦幻西游
230万
九城--魔兽世界
80万
久游--劲舞团
78万
巨人--征途
210万
2.2 在线数据
2.2.2 平均同时在线 ACU (Average Concurrent Users)
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,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
计算方法: ARPU=月总收入/月付费用户数
知识点:
征途--305~282元
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,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。 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
于ACG。免费游戏的在线时长高于时长收费游戏。
2.4 收费模式
2.4.1 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
职业等级分布 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 任务系统在游戏内的运作情况非常重要
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 系统中非常容易出问题的一个系统,所以需要密切关注。
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,每月进行 计算。 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 代表单个用户 对于游戏的黏着程度。 近似计算方法:用户在线时长(小时)=acu*24/活跃用户数
4 个体数据 ACG
职业等级分布 资源使用统计 排名统计
4.1 职业等级分布
宏观了解游戏目前玩家的结构分布
4.2 资源使用统计
ACG的游戏很大程度上是基于有限的资源来进行的。所以统计游戏内 资源内的消耗情况是非常必要的
4.2.1 游戏内的模式消耗
4.2.2 游戏内的地图消耗
知识点:地图消耗 1 要避免一家独大 2 要能从现象看出原因,为以后开发提供参考依据
盛大--MMORPG 54.7~49.6元
ACG
22.6元
2.5 商业化指标
2.5.2 渗透率 (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: 渗透率=月总付费人数/月总活跃用户数
知识点: 1 时长收费类游戏拥有极高的渗透率(95%) 2 道具收费类游戏拥有极低的渗透率(MMO 10%以下,ACG 3%以下)
3.4 活动统计
统计主要参数:活动参与人数,活动完成人数,奖励产量,意外预警。 案例:开心辞典
注:活动参与度:活动期间,参与活动的帐号与所有登录帐号的比例。
3.5 商城统计
商城统计工具的主要功能: 命名/定价/上下架/分类/预览/条件
3.5 商城统计
销量统计工具的功能:全局统计/销售排行/销量排行/TOP10热销
特点: 拥有极高的付费比例(95%以上) 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) 拥有收入瓶颈(一天24小时,一个月30天)
知识点: 在2006年之前几乎所有的MMORPG都是按照时长收费的,时至今日,
依然以时长收费的MMORPG只有: 魔兽世界 梦幻西游 大话西游
实际工作截图
实际工作截图 练习:上面的曲线出现了什么特征?
收入变化的规律
总体变化波动情况和人数波动情况相符 。 MMORPG不论是渗透率还是ARPU都会高于ACG,这是由游戏特性决 定的。 节假日、周末等日期可以有效地拉高收入 要改变收入,就是要改变ARPU和渗透率。
3 个体数据 MMORPG
实际工作截图 练习:1天里的曲线有什么变化规律?
实际工作截图 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?
同时在线变化的规律
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ACG决定。通 常认为MMO的用户较成熟,受到周末效应影响较小。反之ACG用户较 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,则可以 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
1.1.2 个体数据
个体数据:每个游戏自行记录和处理的数据。用以给项目自身提供参 考,并以数据支撑的前提下优化未来的版本开发中。其中按照游戏类 型的区别大致分为MMORPG和ACG两大类
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,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, ARPU升高等等,道具销量异常增高
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。 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, 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
1.2.2 修正当前版本
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,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。
2 全局运营数据
注册用户数 ACU / PCU 活跃用户 / 在线时长 时长收费 / 道具收费 ARPU / 渗透率 / 收入