Unity deltaDNA：借助Unity高效完成數(shù)據(jù)捕捉與分析

一款游戲的成功，除了出色的游戲創(chuàng)意、美術(shù)效果，還需要優(yōu)秀的游戲運營，而游戲運營的基礎(chǔ)，正是對玩家行為數(shù)據(jù)的捕捉與分析。

玩家在游戲中會留下大量的行為數(shù)據(jù)，如注冊、付費、每日登陸等等。有的時候，數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論雖然正確，但是對業(yè)務(wù)指導(dǎo)的價值卻很小。如何在冗雜的行為數(shù)據(jù)中找到對你的游戲至關(guān)重要的數(shù)據(jù)并加以分析，才是游戲運營成功的關(guān)鍵所在。

常見的錯誤分析

在沒有游戲分析的經(jīng)驗時，開發(fā)者經(jīng)常從網(wǎng)頁分析借鑒一些分析方法，跟蹤每一次的點擊和網(wǎng)頁瀏覽行為。但是這種方法并不適用于游戲，跟蹤每一個行為會耗費大量存儲空間，數(shù)據(jù)分析起來會更加困難。我們來看看兩種常見的分析錯誤。

用戶流分析時常見的錯誤

游戲的用戶界面（UI）是讓開發(fā)者普遍感到頭痛的一點，在分析時，大家第一個想到的就是記錄玩家如何探索UI的不同分支。但這樣搜集來的數(shù)據(jù)集會有一些問題。

在游戲中，同一個行為或任務(wù)，玩家會有許多種不同的完成方法。將所有玩家的行為都記錄下來會產(chǎn)生幾近上百萬條路徑，但是結(jié)果卻是相同，所以無法為運營提供有價值的洞察。

比如，在建造類游戲中，同個子菜單被打開多少次、玩家在每個材料上懸停了多久根本不重要。重要的是任務(wù)最終被完成了。

搜集過程中常見的錯誤

開發(fā)者經(jīng)常會記錄一些毫無必要的行為，在以收集資源為核心機制的游戲中，多余的行為跟蹤更為常見（問題也更多）。

以收集金幣為例，一項任務(wù)需要玩家收集126枚金幣，每獲得一個金幣都是一個玩家行為。這種重復(fù)性行為中，與其一個個分析126次單獨的事件，不如在收獲結(jié)束時發(fā)送一個數(shù)據(jù)點：“玩家在‘y’時間內(nèi)收集了126枚金幣?！?/span>

“放棄”的重要性

要想做好游戲分析，關(guān)鍵在于大膽摒棄多余信息，只抓取最重要的數(shù)據(jù)。游戲行為注定會涉及大量的重復(fù)性操作，要記錄下所有數(shù)據(jù)用于分析幾乎是不可能的。這種精心捕捉“所有”事件的方法不僅會成為數(shù)據(jù)分析的障礙，還很有可能會限制游戲的潛力。找出最關(guān)鍵的部分，使用累計記錄，可以有效地減少數(shù)據(jù)集的大小和干擾。

比如以下例子：

不要記錄商店內(nèi)的點擊率，記錄已取消和已完成的交易。

不要記錄FPS里每次射擊，記錄每場任務(wù)的命中和未命中的總數(shù)。

不要記錄每棵被砍到的樹木，記錄任務(wù)中木材收集的總數(shù)。

兼顧數(shù)據(jù)分析的目的

數(shù)據(jù)分析也要考慮運營的目標(biāo)，有時是為了日常維護，有時是為了發(fā)布新賽季，有時是為了游戲優(yōu)化。

如果是用于日常維護，DAU（日活躍用戶）、ARPU（平均每用戶收入）、ARPPU（平均每付費用戶收入）等指標(biāo)是重點記錄對象；如果是為了游戲優(yōu)化，除了日常維護的數(shù)據(jù)，最好在優(yōu)化前進行A/B測試，通過觀察實驗組和對照組的不同行為數(shù)據(jù)，來明確此次優(yōu)化是否是有效的（我們此前發(fā)布了一篇A/B測試的相關(guān)案例，點擊文末鏈接回看）。

借助Unity高效完成數(shù)據(jù)捕捉與分析

Unity的deltaDNA是為游戲制作者準(zhǔn)備的游戲運營優(yōu)化工具，采用了深度數(shù)據(jù)分析技術(shù)。deltaDNA是一個端對端方案，具有跨平臺和數(shù)據(jù)種類多的特點，可讓發(fā)行商和開發(fā)者更好地理解玩家行為，針對性地定制個人化體驗，成為游戲運營不可或缺的好幫手。

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