周四. 10月 17th, 2019

黑色格言

博主蓝颜

如何做游戏运营数据报表

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由于系统开发和数据指标设计的复杂化,我们面临的数据指标多达几十种甚至百种,但是我们每日、每周、每月所要关注和分析的数据是有限的,为此数据指标的运营要遵循“奥卡姆剃刀原则”即如无必要,勿增实体,切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情。因此,日报、周报等数据报告如果能够用尽量少的指标就能解释和分析问题,切勿增加过多数据量化指标进行分析,耗时耗力。
如何做游戏运营数据报表插图

由于系统开发和数据指标设计的复杂化,我们面临的数据指标多达几十种甚至百种,但是我们每日、每周、每月所要关注和分析的数据是有限的,为此数据指标的运营要遵循“奥卡姆剃刀原则”即如无必要,勿增实体,切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情。因此,日报、周报等数据报告如果能够用尽量少的指标就能解释和分析问题,切勿增加过多数据量化指标进行分析,耗时耗力。

黑色格言:http://hsgeyan.com
数据指标的运营要遵循“奥卡姆剃刀原则”即如无必要

数据日报制作目的

监控重点数据,是否存在异常情况;了解渠道数据,实时了解渠道表现。

关注指标

用户动态

  • 日活跃用户[DAU]:日活跃是否波动很大,比如受到节日、推广、版本更新、事故、老用户流失影响。
  • 日新登用户[DNU]:日新登是否波动很大,比如推广、事故、节日刺激。
  • 次日留存率[Day 1 Retention Ratio]:新登用户次日是否登录游戏,可以看出游戏是否符合用户预期,留存率波动是否存在特殊因素,比如网络问题、运营事故、新增渠道,等等。
  • 日均在线时长[AT]:在线时长是否稳定,是否新用户大量倒入,例如一次性用户,导致在线
  • 时长变低。
  • PS:关注维度主要是昨日与前日的数据对比,同期数据表现,历史平均水平

游戏收入

  • 日充值额[ 每日充值总金额]:每日充值金额的变化情况,比如充值活动、节日刺激、新道具或者版本上线。
  • 日充值用户数[ 每日充值的总用户数]:每日充值用户数的变化情况,比如充值活动、新版本等是否拉动充值人数变化。
  • PS:如果需要,可以加入日消耗金额和日消耗用户数,用于观察用户消费是否符合该时期主推的消费主题,例如: 当季新消费点、新消费道具。关注维度主要是昨日与前日的对比,同期数据对比,历史水平,历史版本对比等。

渠道情况

  • 渠道每日充值总量:了解每天每个渠道充值总量、把握渠道收益情况。根据需要还可关注重点渠道新增充值量。
  • 渠道每日新用户份额:对比了解,各个渠道每日的新用户增长情况,是否存在异常,渠道用户在推广与非推广时期的表现,版本、事故等影响范围。
  • 渠道次日留存率:日常监控指标,对渠道用户质量衡量的标准之一。

数据周报制作目的

了解周期性变化趋势,快速响应制定策略;重点渠道、用户跟踪,分析转化、质量等;周期性数据分析总结,制定下个周期计划。

关注指标

用户质量

  • 周活跃用户[WAU] 及历史平均WAU:WAU 在较短一个周期内[ 每周],可以快速衡量目前游戏处于极度活跃期的用户规模,新登用户和老用户在每周的活跃是一个相对完整的周期性循环,通过同期数据对比[ 上周,上个月同周,去年同期],有效衡量游戏用户的稳定性。
  • 周新登用户[WNU] 及历史平均WNU:WNU 为该周7 天内新登用户数累计之和,WNU 在WAU 中所占比例有助于帮助运营人员分析目前周活跃用户的大致结构[ 新登为主or 老用户为主]。此外WNU 的对比分析帮助运营人员了解目前推广、自然增长期[ 非推广阶段]、版本更新、事故、节日因素的干扰和影响,从周期性数据的角度了解游戏的生命力。
  • 周参与天数[WED Weekly Engagement Day] 及历史平均WED:周参与天数就是用户一周内有几天登录过或者参与过游戏,统计该数据宏观了解在以周为周期的时间粒度内,用户的活跃程度,以及具体活跃的时间[ 比如很多的游戏用户集中活跃在周五、周六],有效制定活动策略。此外,通过用户的细分,比如新登用户、老用户、回流用户等具体分析每个群体的参与习惯和来源。有助于典型用户的寻找,例如用户一周参与天数达到某个标准,即为忠诚用户,衡量该群体的规模以及渠道来源。
  • 7 天DAU&DNU 趋势数据:WAU 和WNU 只能是了解用户的规模,以周为周期,还要了解这一周DAU 和DNU 的变化趋势同时可加入上期及历史同期数据对比,找出本周趋势变化较大的原因。同时,结合其他数据挖掘用户的上线活跃习惯。

流动性

  • 留存率:留存率主要可以针对新用户在本周内的表现进行分析,因为每一周都会有相应的事件发生诸如上述的,版本、事故等等,这些因素可能会对新用户的留存造成影响,此外渠道在这方面的影响也比较大,留存率可作为用户周期性流动的指标予以关注。
  • 流失率[ 典型用户流失率]:在宏观层面上,我们了解流失率是针对所有流失用户的定义,此处我们针对典型用户进行流失率的分析和控制。所谓典型用户,此处给出一种定义就是活跃天数达到一定标准,在线时长达到一定标准的用户,还可以根据是否付费对典型用户进行进一步的细分,确定流失率和评估用户流动性,因为这部分用户是周活跃用户的核心群体,是最容易产生和转化消费的群体。

用户收入

收入部分在指标解析及日报部分有所表述,这里简单描述一下。

  • ARPPU&ARPU:周期性付费用户与活跃用户的人均贡献收益,帮助分析周期性调整或者事件效果的评估。
  • 周付费率WPR:通过与历史数据进行对比,判断趋势,付费率是否正常。必要可进行付费率的二度分析。
  • 付费用户[APA]:了解周期性的付费用户规模,长期趋势跟踪,了解游戏目前付费设计是否符合玩家口味。
  • 新增APA:了解周期内新贡献的付费用户有多少,跟踪了解目前游戏的付费潜力如何。调整策略是否奏效,营销活动是否合理。
  • 新增APA 贡献:了解游戏周期性收入中,核心收入贡献规模,新增APA 的贡献收入属于不稳定收入,确定此部分的比例,利于运营管理者有效了解下一阶段收入走势。
  • APA 流失:了解目前付费用户的流失情况,有效的制定下阶段的挽留策略,稳定收入。例如是鲸鱼用户、海豚用户还是小鱼用户流失。

渠道情况,渠道情况分析将以上重点关注部分,从渠道的角度进行分解,多数是看渠道的份额和贡献情况。

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