从公司运营的角度看游戏数据分析上面临的两大问题

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游戏数据分析
今天,游戏的平台从PC到PS4及Xbox,且逐步延伸到移动智能手机和平板平台,游戏的获取更加简单、快捷,我们逐步进入云端的生活,比如我们的照片,资料,包括游戏都保存在云端,可以从云端下载体验。

伴随着移动互联网的进入快速发展,移动游戏快速进入了全民时代,移动游戏的开发也进入全民时代。用户与游戏产品之间的沟通从未像今天这般紧密,我们可以在地铁上、公交上、卫生间,甚至在吃饭时,随手从兜里拿出手机或者平板进行游戏。为此,游戏行业需要不断的改进产品,提升体验,提供更加有效的服务,来满足用户对于游戏的需要,而过去的单机游戏、大型客户端游戏则从未有过如此投入。同时,游戏数据分析逐步在成为一门学科,伴随着这种变化,在不断地发挥更大的作用。

不过没有改变的是,游戏创意依旧重要,只是我们更加专注和追求产品的设计、体验、运营和用户的获取。游戏数据分析则正是在这样的一种大的背景下,开始逐渐在游戏行业中变得重要,我们需要了解如何有效的获取用户、评估效果;我们需要了解如何激活用户、评估产品质量;我们也需要知道如何提升收益,并挖掘潜在的高价值用户。

本章是学习游戏数据分析的起点,我们将在本章中讲解游戏数据分析的概念、作用、流程以及游戏数据分析师的概念。

1.1游戏数据分析的概念

近些年,游戏行业不断创造的财富神话,使得一切和游戏产业相关的领域都变得热门起来。在移动游戏生态圈中,我们可以看到,有诸多的第三方服务提供商,例如云服务、推送服务、引擎服务、社交分享服务、安全服务,当然这其中,数据分析服务,则是一直以来非常重要的支撑。目前国内外,提供该项数据分析服务的公司多达数十家,例如国内迄今最大也是最早深入游戏统计分析领域的TalkingData的GameAnalytics,国外例如Kontagent,Localytics。可以说,今天游戏数据分析算得上一个方向,但是直到目前还算不上一个专业领域,甚至在多数的企业中,你根本看不到有一个职位叫做游戏数据分析师。无论是中国还是海外,除了我们每每听到Zynga通过数据分析增加了其游戏的收益和改善了品质之外,很多的时候我们接收了很多的关于游戏数据分析的消息,但是很少有更多的消息或文章在详细讲述通过数据分析真正提升游戏产品的价值。

在PC互联网时代,我们所熟悉的电子商务平台、门户网站等都需要做好数据分析,提升转化率和转化收益,而在如今的移动互联网时代,数据价值再次被人们所重视,通过数据分析发挥产品更多价值的思考,曾在无数人的脑海中闪现。

就游戏领域来说,尽管在多数游戏设计者看来,游戏是一件艺术品,是艺术灵感的最终产物,首先呈现的是对于人的欲望的满足,是在和用户心理和需求的博弈。在这个角度很多游戏设计者或者制作人并不认同通过数据挖掘来寻找用户需求,挖掘问题所在,优化产品。但同时几乎每一个开发者,都会建立自己的基础统计分析系统,来收集和统计游戏的数据,并进行分析,其目的是希望能够挖掘和转化更多的用户,转化更多的收入。然而这个过程的尴尬点在于,虽然就游戏数据分析的重要性达成了共识,但是如何通过数据分析改善和优化了游戏,却鲜有文章或案例说明,对于大多数人而言,游戏数据分析依旧是模糊的概念,一如大多数人都知道数据挖掘在游戏数据领域会有重大的作用,但是缺少有具体的方案或思维贡献出来,进而使大多数人从未真正体会和挖掘出价值。在最近的移动游戏市场,我们看到的关于游戏数据往往是游戏流水几何,研发投入、发行价格、推广费用、累计注册用户等,这些在如今的游戏数据分析领域,是不具备任何参考意义。

游戏产业是一个开放的产业,最近几年,我们看到不断有行业巨头开放自身的能力服务于开发者,然而就开发者本身的能力,尤其在数据的利用上,其实是滞后的,这一点不是一套完整的数据分析系统就能解决的问题,实际上需要更多的引导和转变意识。未来的走向,一定是通利用数据分析,更好地提升产品素质,延长产品的生命周期和收益。

游戏数据分析是一个很宽泛的概念,本书讨论和学习的是狭义的游戏数据分析,重点聚焦于渠道运营、流量分析、游戏运营以及部分产品设计分析。游戏数据分析侧重在实践和效果检验,以经验模型和业务驱动为先导,所以游戏数据分析将注重归纳、指标分析、方案演进,以及最终方案的实施和评估,操作性和实用性会更强一些。

1.2游戏数据分析的意义

这几年,一个明显的变化是,大家逐渐开始用数据说话,但是为什么偏偏当移动浪潮起来的时候,数据分析突然变得火热起来了?我们暂不从数据采集和用户标识等技术角度解读这个问题,我们从体验说起。

移动游戏,也是移动产品的一种形式。在移动介质上进行开发和运营,决定了我们注定要符合移动环境的设计法则和模式。如果用一句话来归纳,任何开发的移动产品,都是其移动环境内的一种解决方案。移动游戏多了触摸,陀螺仪等体验性更强的接口,因此,产品是否打动用户,用户是否能够长期留存,并很好地享受和体验产品,则成为了能否获取更多稳定活跃用户和收益的关键。于是,我们比以往更重视设备的适配,用户的分辨率,哪一些设备是为这款游戏付费最多的,哪些设备的崩溃率最高,哪些设备的注册转化率较低,哪些UI的布局不够合理,哪些反馈设计用户响应率较低,进而影响了转化,等等,而这些完全需要通过数据支持。从这个意义上来说,伴随智能机而诞生的诸多移动产品,实际上让开发者和用户更加在意除了产品核心素质(创意,业务解决方案)之外的体验和感受。

刚才我们提到了,从移动市场来看,数据分析的作用更加突出,此处我们从Android平台的设备机型来解读一下,如图1-1所示。

top android device in china

一个明显的情况,我们发现在开放的Android市场中,很难见到单款移动设备的市场份额是超过3%的,这也就意味着,作为游戏开发者,开发一款在Android平台运营的游戏要花费大量的时间和精力来解决机型适配、崩溃的问题,而这恰恰是难以承受的,因为在进行了大量的用户获取以后,如果用户无法登录游戏、体验游戏,则营销推广费用都将被浪费。

本书整体的数据分析介绍将偏向移动游戏数据分析为主,其原因在于,移动游戏数据分析比以往任何平台游戏,都更加注重用户获取,注重移动设备特性,注重用户的运营和维持。

其一,对于高度开放的移动游戏市场,其用户的来源更加分散,从第三方电子市场,到广告网络,再到各种流量渠道,多元的格局使开发者本身要更注重如何甄选和运营好渠道的用户。其二,上述所提到的移动设备特性,碎片化的设备分布,使得开发者必须关注用户设备的情况,及早解决因为设备问题而造成的无法体验游戏,但是该问题在PC、PS4、Xbox这些平台则不是主要的问题,因为PC设备的差异性不大,最多是在性能的表现上不同,这种较小的差异化使得适配、崩溃和闪退这类问题并不需要太关心,但在移动互联网时代,由于设备的差异化愈发明显,我们的产品对于用户来说是不公平的,比如有的用户在下载某款游戏时,并不清楚自己的设备无法流畅运行,或者不能安装、卸载以及闪退等问题,这迫使我们比任何时候都更加关心用户所持有的设备,甚至包括所处的位置和时间,以及是谁在使用设备。

这几年移动产品,尤其是游戏的数据分析能力不断进步、逐渐被重视。无论从产品研发方向,还是具体的产品调优,都需要数据的支撑,进而更加有效地进行产品的研发和运营。本节我们将重点介绍狭义游戏数据分析的相关内容,虽然偏向移动游戏市场,不过这些内容同时也符合PC游戏、网页游戏的游戏数据分析建设思路。

在介绍狭义的游戏数据分析内容之前,我们从公司运营的角度,看看在游戏数据分析上面临的两大问题。

(1)数据开放能力

大公司有完备的BI(商业智能)系统,数据收集和展现维度会更加丰富,但由于多数公司不是扁平的结构,意味着真正做数据分析和懂业务的人,却得不到权限和丰富的数据,进而难以完成深入业务的数据分析,而不参与实际分析和方案制定的很多人员,却掌握了数据权限。这种问题,在游戏行业是很突出的,因此,多数数据分析师则沦为了数据报表的制作机器,其数据分析能力及业务理解能力却没有达到应该有的水平。

(2)跨部门协作能力

数据分析是一项综合要求很高的工作,但是无论在大公司还是小公司,跨部门的协作一直也制约数据分析能力发展。业务部门很难按照技术的语言,准确提供所需要的数据,技术部门由于自身开发的任务,又很难按照业务部门的需要及时提供数据。身处游戏行业的人士都很清楚,实时的关键数据是非常重要的,尤其是在投放的关键期,“热数据”的响应和分析,关乎了整个投放效果,并影响了关键的业务决策。

本文节选自《游戏数据分析》部分内容

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