休閑游戲用戶全生命周期數(shù)據(jù)分析，五大分析場景逐一拆解

游戲賽道產(chǎn)品同質(zhì)化、流量成本高漲、游戲變現(xiàn)難等現(xiàn)狀，一直困擾著出海游戲廠商，但休閑/超休閑游戲依舊保持著極強(qiáng)的競爭力。

6月28日，數(shù)數(shù)科技首席數(shù)據(jù)分析師安思聰，在與Meta&Adjust&TradPlus四家聯(lián)合舉辦的線上直播活動(dòng)上，分享了主題為《休閑游戲的用戶全生命周期數(shù)據(jù)分析》的內(nèi)容，從游戲全生命周期出發(fā)，探討不同階段的數(shù)據(jù)分析場景解決方案。

以下為分享內(nèi)容的文字稿整理，略有刪減和調(diào)整。

大家好，今天我的主題是「全生命周期的分析方法」，在正式介紹之前先給大家看一組數(shù)據(jù)。如果在買量得到用戶之后，用戶在游戲中的停留時(shí)間過短的話，游戲?qū)o法長時(shí)間聚攏一批用戶，并給游戲帶來長期的正向收益。

那么，留存率要達(dá)到怎樣的水平，才能夠讓用戶長期留存下來。如下圖，爆款休閑游戲的次留至少要達(dá)到40%，7留達(dá)到15%，30留達(dá)到6%。

但實(shí)際上很多優(yōu)秀的休閑游戲次留能達(dá)到60%，甚至70%、80%的水平。我們調(diào)研過的一些研發(fā)團(tuán)隊(duì)甚至表示，內(nèi)測時(shí)次留達(dá)到50%以上，才會(huì)開始游戲后續(xù)的迭代?？偠灾?，我們需要保證游戲次留保持在相似的水平，才能夠讓用戶在游戲中不斷地參與更重的內(nèi)容。

那我們該如何讓用戶愿意留存在游戲當(dāng)中，提升用戶留存率？主要可以在以下幾個(gè)階段尋找觸點(diǎn)：驗(yàn)證玩法的內(nèi)測階段、買量投放階段以及穩(wěn)定運(yùn)營階段。

內(nèi)測階段

在內(nèi)測階段，我們可以通過數(shù)據(jù)分析用戶可能出現(xiàn)在哪里，哪些環(huán)節(jié)的體驗(yàn)不是很好，哪種玩法更受歡迎等，從而達(dá)到游戲調(diào)優(yōu)的目的。下面將通過實(shí)例演示如何通過數(shù)據(jù)分析找到內(nèi)測階段的調(diào)優(yōu)方向。

//新用戶從激活到注冊轉(zhuǎn)化率為85%，該如何優(yōu)化

「激活到注冊的轉(zhuǎn)化率為85%」，這個(gè)數(shù)據(jù)該如何理解？

通常，當(dāng)用戶點(diǎn)擊廣告完成應(yīng)用下載，并打開游戲之后，我們就認(rèn)為該用戶被激活了。也就說，該游戲有85%的用戶在打開游戲之后完成了注冊。但該游戲團(tuán)隊(duì)認(rèn)為85%的轉(zhuǎn)化率有點(diǎn)偏低，那么可以從哪些方面進(jìn)行優(yōu)化呢？

首先，可以先對用戶從最初了解該游戲到成為深度玩家的行為進(jìn)行拆分，了解用戶詳細(xì)的行為路徑。從最開始廣告投放素材的點(diǎn)擊，到應(yīng)用的下載，到游戲的安裝、打開，到匿名IP的獲取，到ID注冊，再到新手引導(dǎo)的參與，最后經(jīng)過一段時(shí)間的游戲體驗(yàn)成為深度用戶。這個(gè)轉(zhuǎn)變需要經(jīng)歷很長的過程。

所以，當(dāng)我們考慮轉(zhuǎn)化率時(shí)，需要將考慮轉(zhuǎn)化的范疇放得更寬廣一些。對于激活到注冊轉(zhuǎn)化低的現(xiàn)象，不僅僅可以分析激活這一環(huán)節(jié)，還可以在投放和引導(dǎo)環(huán)節(jié)著手分析。針對轉(zhuǎn)化過程中每一個(gè)環(huán)節(jié)做漏斗分析，觀察整個(gè)鏈路的轉(zhuǎn)化率，并定位轉(zhuǎn)化低的原因進(jìn)行優(yōu)化，比如資源在加載時(shí)用時(shí)較長，或SDK初始化耗時(shí)太長，用戶沒有耐心就走了。

//玩家反饋游戲后期頻繁出現(xiàn)卡頓現(xiàn)象，如何分析？

這是一家休閑游戲遇到的問題，游戲后期各種技能Buff疊加，整個(gè)畫面效果非常炫酷，對用戶設(shè)備性能要求較高。

這就需要游戲廠商在游戲埋點(diǎn)中增加「游戲運(yùn)行幀率」這一指標(biāo)，記錄下用戶發(fā)生行為時(shí)的幀率情況，并觀察這一數(shù)據(jù)是否有明顯的下降/異常。一般來說，一些第三方的工具可以捕捉游戲過程中的異常，并將異常數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)平臺(tái)當(dāng)中，分析用戶發(fā)生異常的時(shí)機(jī)、異常前的行為，或者是發(fā)生異常的地區(qū)、版本、機(jī)型等。

通常，我們會(huì)從業(yè)務(wù)場景出發(fā)，分析游戲異常的狀況。但業(yè)務(wù)之外的因素也是不容忽視的。所謂業(yè)務(wù)之外，就是與設(shè)備硬件相關(guān)的數(shù)據(jù)，如下圖，雖然內(nèi)圈是很核心的硬件性能指標(biāo)，外圈重要程度一般，但這些對游戲分析都有很大的幫助。如：

·電池電量

當(dāng)游戲?qū)﹄姵氐南姆浅４髸r(shí)，即用戶手機(jī)的電池相對較小，可能短時(shí)間內(nèi)的游戲運(yùn)行就會(huì)消耗較多的電量。對于一個(gè)用戶而言，在非辦公室或者非居家場景玩游戲的可能性就會(huì)大大降低。因此，游戲可以在電量消耗上針對不同用戶進(jìn)行優(yōu)化，如通過鎖幀降低電量消耗。

·語言

用戶的語言使用情況可以幫助判斷用戶的地域情況，如沙特、中東、東南亞的用戶，他們的使用情況包括手機(jī)性能的差異是非常大的。其中，沙特、中東用戶的手機(jī)型號(hào)非常好，可支持更強(qiáng)大的游戲、圖形界面。而非洲用戶的手機(jī)性能明顯不足，需要在保留玩法的情況下，精簡畫面內(nèi)容，保證游戲體驗(yàn)。

所以，用戶設(shè)備的硬件能力決定了其游戲體驗(yàn)的上下限。在對用戶行為展開全面分析的時(shí)候，除了業(yè)務(wù)分析之外，我們還可以關(guān)注硬件本身的性能。這也就要求游戲廠商在前期埋點(diǎn)時(shí)，盡可能做得更豐富，采集更多的數(shù)據(jù)信息。

投放階段

在投放階段，我們會(huì)更多地關(guān)注投放的效果，評(píng)價(jià)用戶的投放成本和用戶帶來的收益，這也就是我們常見的ROAS指標(biāo)。ROAS由三部分?jǐn)?shù)據(jù)組成，投放成本和來源渠道以及收益。

·投放成本：在廣告渠道花費(fèi)的買量費(fèi)用。通常廣告平臺(tái)提供的這類數(shù)據(jù)是聚合數(shù)據(jù)，即一行數(shù)據(jù)包含曝光量、點(diǎn)擊數(shù)、消耗費(fèi)用、轉(zhuǎn)化率等，展示投放總體情況。

·來源渠道：每個(gè)用戶級(jí)別的歸因數(shù)據(jù)，如某個(gè)客戶來源于渠道A/B，幫助了解不同渠道來源的用戶數(shù)量。

·收益數(shù)據(jù)：這里主要可以分為兩種，內(nèi)購充值和廣告變現(xiàn)。內(nèi)購充值這類數(shù)據(jù)是非常詳細(xì)的，可以具體到每一個(gè)用戶的充值行為；但是變現(xiàn)平臺(tái)提供的變現(xiàn)數(shù)據(jù)通常是聚合數(shù)據(jù)，不會(huì)細(xì)化到用戶級(jí)別。我們也可以通過預(yù)估ECPM值，大致估算用戶一次點(diǎn)擊之后的預(yù)估收益，從而計(jì)算最終的預(yù)估收益，這個(gè)數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)往往不會(huì)有太大的差異。

有了這三部分?jǐn)?shù)據(jù)之后就可以開始計(jì)算ROAS（ROAS=收益/廣告投放成本）。

·當(dāng)收益來源于內(nèi)購時(shí)，收益數(shù)據(jù)是用戶單條充值數(shù)據(jù)的總和，買量成本則可以根據(jù)來源渠道和投放成本，計(jì)算出每個(gè)渠道的買量成本。

·當(dāng)收益存在廣告變現(xiàn)的部分，會(huì)面臨不同渠道用戶訪問同一廣告的情況。但變現(xiàn)數(shù)據(jù)是聚合數(shù)據(jù)，是每個(gè)渠道用戶點(diǎn)擊某個(gè)廣告后的收益總和，很難重新計(jì)算到每一個(gè)渠道上。通常，我們會(huì)采取按照點(diǎn)擊廣告人數(shù)/次數(shù)進(jìn)行收益的平均，或者通過上文提及的預(yù)估ECPM值，按照點(diǎn)擊廣告的明細(xì)計(jì)算預(yù)估的渠道收益。

這里還有一個(gè)問題，就是該如何打通市場投放數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)。廣告投放數(shù)據(jù)和游戲內(nèi)用戶行為數(shù)據(jù)是不同源的兩種數(shù)據(jù)，需要第三方歸因平臺(tái)才能夠?qū)⑦@兩類數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。通過歸因平臺(tái)可以獲悉下載應(yīng)用的用戶是從哪個(gè)渠道而來，并且能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)傳給游戲開發(fā)商或者任何對數(shù)據(jù)具有使用權(quán)限的一方。

數(shù)數(shù)科技研發(fā)的專業(yè)游戲大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Thinking Analytics也集成了這類功能，能夠幫助游戲廠商打通在自有平臺(tái)內(nèi)部、第三方廣告歸因平臺(tái)、變現(xiàn)平臺(tái)及媒體渠道的數(shù)據(jù)，快速了解不同渠道來源用戶的轉(zhuǎn)化率、付費(fèi)率、留存率等，為投放策略優(yōu)化提供新的思路。

運(yùn)營階段

//如何識(shí)別新手階段用戶的流失傾向？

投放調(diào)整得不錯(cuò)后，就會(huì)進(jìn)入大規(guī)模地鋪量推廣。相較于其他游戲，休閑游戲生命周期相對較短，一旦發(fā)現(xiàn)游戲前期流失特別高，則需要重點(diǎn)關(guān)注新手階段的流失傾向。

有一家休閑游戲反饋過一個(gè)問題，「用戶在進(jìn)入游戲第三、四天后，出現(xiàn)了明顯的流失」。出現(xiàn)這個(gè)問題其實(shí)是因?yàn)檫@款游戲有一個(gè)加速用戶成長的按鈕。通過點(diǎn)擊成長按鈕，用戶可以通過觀看廣告獲得額外的收益。但三、四天之后，用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)觀看廣告并不能帶來更快的成長速率，所以用戶就不愿意點(diǎn)擊，并造成了后續(xù)的流失。

另外，針對用戶新手階段的流失，可以更多地關(guān)注一下用戶在新手階段的行為信息，甚至包括一些非有效操作的信息，如用戶對屏幕的點(diǎn)擊，多次的屏幕點(diǎn)擊說明用戶在新手引導(dǎo)的過程中，并不知道下一步要做什么。所以針對不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)情況，可以對新手引導(dǎo)進(jìn)行調(diào)整。

//如何做用戶流失預(yù)警

當(dāng)用戶體驗(yàn)了深度的游戲之后，仍會(huì)出現(xiàn)一批流失用戶。對于這些用戶，該如何識(shí)別并及時(shí)預(yù)警？這里可以利用流失用戶回訪率曲線進(jìn)行分析，如下圖，該曲線橫軸代表用戶從這次登錄到下一次登錄之間的時(shí)長，這里的下一次登錄只計(jì)算首次回流時(shí)間，如用戶連續(xù)登錄三天，則流失時(shí)長為一天。

得出曲線之后，可以根據(jù)回流曲線的整體走勢確定拐點(diǎn)，即在拐點(diǎn)之后，隨著時(shí)間的推移用戶的留存率不會(huì)有大幅增加。那么，針對這個(gè)時(shí)間段，我們就需要制定一些運(yùn)營的策略。同時(shí)，關(guān)注用戶在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)的成長情況，如果在4周內(nèi)大部分玩家還處于前期階段，則可加速用戶的成長進(jìn)度，讓用戶體驗(yàn)到更深度的玩法，獲取更大的成就感。