游戏数据分析1-分析方法论

　　最近在查找游戏行业的数据运营和数据分析相关信息，虽然信息很多，但也不难发现游戏行业的数据分析体系与传统数据分析/互联网数据分析方法还是有很多相似的，本篇先做个阶段性总结笔记。

目前业界有两种方法论，代表性比较强的是TalkingData提出的AARRR方法论，以及由盛大倡导的PRAPA方法论；两种方法论都是着眼于用户的生命周期，但同时也是基于投入回报的目标而分别构建的体系。

一、AARRR模型

AARRR是由Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer几个单词缩写构成，分别对应一款产品生命周期的5个重要过程，即从获取用户，到提升活跃度，提升留存率，并获取收入，直至最后形成病毒式传播。AARRR模型指出了一条精细化数据运营的定律，就是LTV（用户生命周期价值）>>CAC。AARRR模型指出了游戏运营两个核心点：

① 以用户为中心，以完整的用户生命周期为线索。
② 把控产品整体的成本和收入关系，用户生命周期价值（LTV）远大于用户获取成本（CAC）就意味着产品运营的成功。

AARRR着重解决3个问题：

（1）找到靠谱的市场营销
能够完成用户的获取，并最终转化为游戏用户，需要数据衡量数量。
（2）实现靠谱的产品质量
能否留下用户，产品的体验、内容、玩法是根本，需要数据衡量质量。
（3）实现靠谱的商业模式
能够促进变现转化，产品在具备用户量和品质的同时，需要数据衡量收益。
如果从AARRR模型的转化关系方面看，解决这3个问题就是回答用户从何而来，是否喜欢游戏，留下来多少人，多少人为此而付费，是否具有较高的传播价值。

1.获取用户

运营一款游戏的第一步，毫无疑问是获取用户（Acquisition），也就是推广，从不同的地方引入更多的用户。如果没有用户，就谈不上运营。
获取用户是业务的投入期：运营者通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户；通过时间、地域、版本和推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率，组合各种维度来分析营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布；对各种营销渠道的效果进行评估，从而更加合理地确定投入策略，最小化用户获取成本（CAC）。

2.提高活跃度

新增用户经过沉淀转化为活跃（Activation）用户。活跃用户的绝对数量低或相对于总用户数量的比例低，说明用户的质量不高，结合渠道等维度深入分析目标用户群是否准确或者深入分析产品使用是否存在问题。反之，如果很多用户是通过终端预置（刷机）、广告等不同渠道获得游戏，有很高活跃用户量，这并不能绝对说明用户质量高，产品使用不存在问题，还应当结合其他指标深入分析。如果这些用户是被动地进入游戏的，如何把他们转化为活跃用户，是运营者面临的第一个问题。

这里面一个重要的因素是推广渠道的质量。差的推广渠道带来的是大量的一次性用户，这种用户就是启动一次再也不会使用的那种用户。严格意义上说，这种用户不能算是真正的用户。虽然从定义上这部分用户也属于活跃用户，但应当格外给予关注。绝大部分一次性用户都是无效的，不能创造任何价值。好的推广渠道往往有针对性地圈定目标人群，他们带来的用户和游戏开发时设定的目标人群有很大的吻合度，这样的用户通常比较容易成为活跃用户。另外，挑选推广渠道的时候一定要先分析受众人群。对别人来说是个好的推广渠道，但对自己的游戏却不一定合适。
另一个重要的因素是产品本身是否能在最初使用的几十秒钟内抓住用户。游戏的界面效果、启动加载时间、交互操作体验和用户引导等因素都将对用户的活跃度带来直接影响。

 

3.提高留存率

解决了活跃度的问题，又发现了另一个问题：“用户来得快，走得也快”。有时候，我们也说是游戏没有用户黏性或者留存。
我们需要可以用于衡量用户黏性和质量的指标，这是一种评判游戏初期能否留下用户和活跃用户规模增长的手段。从移动游戏推广和运营来看，我们需要关心的就是哪个渠道效果会更好一些，寻找最佳渠道，持续投入，尽可能降低成本，转化更多用户，使渠道从几十个变成最后几个重点维持，这是需要抉择的，留存率（Retention）是手段之一.通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。如何经营用户是关键，但是很多时候我们不清楚用户是在什么时间流失的，于是，一方面不断地开拓新用户，另一方面又有大量用户不断流失。解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率和月留存率等指标监控用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续游戏。

4.获取收入

获取收入（Revenue）其实是运营最核心的一块。收入增长的因素在移动端愈发明显，例如在iOS平台，只支持信用卡绑定Apple ID才能支付，这导致了很多人无法完成实际购买，或者操作过于烦琐。收入有很多种来源，主要的有3种：付费应用、应用内付费以及广告。无论是以上哪一种，收入都直接或间接来自用户。所以，前面所提的提高活跃度、提高留存率，对获取收入来说，是必需的基础。用户基数大了，收入才有可能上升。从游戏角度来看，付费转化的设计和收益能力不是具备海量的用户就可以解决的。

5.自传播

社交网络的兴起，使得运营增加了一个方面，那就是基于社交网络的病毒式传播，这已经成为获取用户的一个新途径。这种方式的成本很低，而且效果可能非常好。唯一的前提是产品自身要足够好，有很好的口碑。
从自传播（Refer）到获取新用户，应用运营形成了一个螺旋式上升的轨道。而那些优秀的游戏就很好地利用了这个轨道，不断地扩大自己的用户群体。品质较好的游戏在经历了种子用户的传播后，会逐渐影响到更多的用户，并形成群体，进而会借助微信和渠道榜单等迅速扩散开来，赢得更多用户的关注，获取更多的自然用户，即非推广的用户群。

二、PRAPA模型

 

1.PRAPA含义

在PRAPA模型中，5个字母代表的含义如下。
（1）P——Promotion
用户推广，包含用户推广数量以及获取成本。
（2）R——Register
注册用户，Register是一个宽泛的定义，代表的是首次登录游戏的用户，在移动游戏中，则代表首次打开游戏的用户。
（3）A——Active
活跃用户，代表登录游戏的用户数，即活跃用户数。
（4）P——Pay
付费用户，为游戏付费的用户，代表收益类指标。
（5）A——ARPU
Average Revenue per User，平均每用户收益，代表用户付费价值。

2.四个转化关系

1）P-R：用户数量表现，新登录用户转化成本。
2）R-A：用户质量表现，留存率。
3）P：用户收入表现，付费转化率。
4）P-A：用户价值挖掘，收益转化能力。
利用以上的四个转化关系可以完成用户的全阶段转化的跟踪分析。