手游運營分析遊戲數據細則「手游運營數據」

目前很多開發團隊的關注點停留在找渠道、導流量，而運營依然處於比較粗放的狀態。手游市場已進入紅海，數據顯示，在友盟平台覆蓋的遊戲中，日活過萬的僅占 10% 。

數據對遊戲運營的價值不言而喻。如何通過遊戲統計了解遊戲整體運營狀態，篩選優質的推廣渠道？日前的遊戲開放日上，友盟遊戲統計平台產品經理楊光，從留存分析、玩家行為追蹤和關卡道具分析三個維度，分享了遊戲精細化運營的一些經驗。

留存率達到多少才算優秀？

手游開發者最關心的幾個數據包括： 新增、留存和 ARPU 值。此處重點討論下留存，留存率不僅可以直接反應遊戲產品的質量，也是很多渠道給遊戲評級的一個硬性參考標準。那麼問題來了，留存率達到多少才算優秀？

是 30%、40%、還是 50%？其實，單一的絕對數值在大多數場景下是沒有意義的。評估數據的好壞，需要進行橫向、縱向對比，通過不同數據的對比來分析問題。具體到留存指標來說，同類型、同規模遊戲的留存均值對比，能給開發者的遊戲一個清晰的定位。其次，和自有遊戲的不同時期留存率做比較，一旦發現自己的遊戲留存下降，運營人員就要及時分析原因，並採取措施。

留存數據可以幫助遊戲開發者發現問題，掌握遊戲內運營情況，但局限在不能具體定位，需要更多的數據來追蹤玩家行為，定位具體問題。這也就是第二個問題，如何追蹤玩家行為？

如何追蹤玩家的遊戲內行為？

楊光建議手游開發者通過自定義事件和漏斗模型的組合方式來準確追蹤玩家的遊戲內行為。自定義事件是友盟統計平台根據開發者個性化需求提供的高級功能，用於追蹤用戶行為，記錄行為發生的具體細節 。t漏斗模型指多個自定義事件按照一定順序依次觸發的流程中的量化轉化模型，通常用來對遊戲內的一些關鍵路徑進行分析，比如註冊流程、關卡消費流程等。

案例，一家 CP 要評估遊戲新手任務的設計質量，就可以通過玩家行為跟蹤，來了解這一環節的轉化率。首先可以在新手任務的關鍵點中進行事件埋點，埋下事件代碼1、2、3，然後在後台設置漏斗模型，之後就可以看到行為跟蹤數據了。

從上圖可以看出，步驟二的數據明顯偏低，則可以確定是第二步出現了問題，由此開發者就可以針對性的去修復步驟二這一環節。如果沒有數據作為驗證，遊戲開發者不知道問題具體在哪裡，很可能把新手任務全部推倒重做，那代價是很大的。

如何驗證遊戲是否達到設計預期？

另外，對於很多單機遊戲來說，推圖闖關是主要的遊戲方式，但目前許多遊戲預期的關卡過關、道具使用情況和實際玩家完成情況差距很大，怎麼優化？

楊光提到，藉助關卡、道具功能可以了解道具和物品在使用過程中使用和消耗的總量以及趨勢，藉此來做到恰到好處的數值平衡設計，也可充分利用數據分析的結果來幫助開發者優化遊戲內付費商品的收益。關卡難易程度如何？玩家更喜歡哪些道具？活動效果如何？都可以通過關卡數據驗證。

從上面的數據圖可以看出，玩家實際過關中，每隔 5 關左右會出現失敗率較高關卡的遊戲，而且後期高失敗率的關卡付費玩家量很少，這顯然與預期的關卡難度明顯有差異。此外，通過查看每個關卡里道具的使用情況，開發者可以知道道具的失衡是否嚴重，分析導致關卡付費率很低的原因，然後有的放矢的去優化產品設計或者做活動去刺激付費道具的使用量。

上述指標只是幾個點，要做好手游數據化運營，要關注的數據還很多，譬如渠道效果分析、流失回歸行為分析、付費用戶追蹤分析等等。更多產品運營文章關注友盟微信手游運營分析：遊戲數據

最後，分享下友盟遊戲統計分析的情況。友盟遊戲統計分析目前支持 iOS 、Android 平台及 Unity 3D 和 Cocos2d-x 遊戲引擎，提供渠道效果追蹤強化、付費用戶追蹤分析，流失回歸行為分析、玩家遊戲行為追蹤分析等功能。已經積累了《坑爹遊戲 3 》《暖暖環遊世界》《別踩白塊》《消滅星星 2 》等眾多遊戲支持。