游戏运营杂谈<-最关心的游戏运营数据指标分析

上个月,做了一次关于最关心的游戏运营数据指标分析,收到了很多游戏数据分析师,运营人员,BOSS的反馈,参与了投票,参与投票的用户总计有65位,不是很多不过最后的调查数据,似乎说明了很多问题。

上图为调查结果,攻击选取了19个相关的运营数据指标内容,根据这些投票来看,活跃用户量,付费转化率,留存率成为大部分用户关注的数据指标,而相对反映用户行为的比如游戏次数,转化率等信息似乎并没有得到运营人员的重视。换句话来说目前的形态还是一个粗放的运营形态,在数据运营这块还是停留在比较浅的状态,在游戏CP的运营结构上,可以看得出来目前处于一个不合理的结构。

运营概念狭窄

游戏运营是一个很大的概念,简单来说,首先是一个贯穿于游戏产品生命周期的过程。涉及到的方面有:

数据分析

用户运营

市场推广

活动运营

游戏内容

竞争情报

品牌建设

今天我们提到只是这个运营中一环,数据分析。因为他是运营体系的驱动因素,也是贯穿于始终的过程,可以理解为过程控制(Process Control)。然而回头从我们上面数据中可以看到,我们的关注点,太过于倾向于解决人气和收入问题,以至于这之外的因素被忽略了。打一个比方就是,市场推广人员不需要关心游戏人气如何,只需要完成用户量级的带动就可以,事实上,这种情况就意味着,把市场推广营销排除在运营体系之外,所以很多时候运营不再去关心用户量的问题,转而解决留存活跃的问题。

而说到留存活跃,之前写到其实这块我们面临了一些窘境,因为我们追随行业领导者绣出来的数据,比如次日留存,7日留存,注册用户量,活跃用户量,殊不知,具体的运营分析开这些解决不了你游戏本质上存在的一些问题。在这些指标的背后,蕴含的更多信息也没有进一步被挖掘和分析出来。造成这点的有几点原因:KPI,行业风气,人员素质。

KPI的定义结构性障碍,运营体系角色之间不存在交叉,造成了一些真空地带。

行业风气,其实和第三点有一定关系,大家只知道有问题,但问题背后的解决办法,不得而知,因为不知道究竟在行业共识之后,该去怎么分解,解决问题。

游戏数据分析人员没有一个全局的数据分析体系认识,如何驾驭,分析指标,如何利用起来解决问题,不得而知。

在整个的数据分析内容上,应该是一个整体,在某些KPI的交叉使用上,可以确立一些运营的协同和效率,核心问题是解决问题,因为解决问题是服务于KPI,而同时指标粗略反映的问题实际上是多个连锁反映引起的,所以,在关注和分析数据时,不应该只是停留在一个维度和方向,交叉的分析和数据利用价值是很大的。

回到刚开始的数据来看,就是当我们看到了留存问题的时候,就要在留存的全局下,分解和解析用户行为,游戏内容问题,解析市场营销和推广反馈。

好了就这些,这类话题有些大,就想到那里说到那里。

posted @ 2013-05-15 11:29  data->intelligence  阅读(7945)  评论(0编辑  收藏  举报