对于一款移动互联网产品而言，发布上线只不过是产品真正的开始。产品能不能做好，很大程度上取决于产品问题的快速响应，和运营数据的持续优化。

只有基于理性的数据分析，我们才能更好地了解一个产品的实际情况，从而更有针对性的去改进。正如管理大师 Peter Drucker 所说：If you can’t measure it, you can’t improve it.

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数据分析的目的、指标和数据收集

01 数据分析的目的

对于一款游戏来说，数据分析的目的非常明确：

提高用户新增 提高玩家活跃 提高游戏付费

02 数据分析的指标

新增数据

又称作吸量，可以分为自然量(organic)和非自然量(none-organic)。自然量主要是玩家自发的（比如偶然发现、搜索发现、其他人推荐），从渠道下载游戏；非自然量主要就是指厂商主动行为（比如发布广告）带来的用户。

能够有效区分新增用户的分类以及渠道，并对用户进行合理的多维度分层(segmentation)，对于后续运营数据分析非常有帮助，例如常用的：不付费、小R、大R、超R。然后针对不同的用户群，进行有针对性的运营，提高各项游戏数据。

相关指标：

累计新增 留存(retention)：次留，7留，30日留存等。按业界指标，如果次留、7留、30日留存超过40-20-10，应该是不错的数据了，可以逐渐积累用户量。 注册转化 付费转化 新增占比活跃

活跃数据

活跃规模 活跃周期 日活跃(DAU)、周活跃(WAU)、月活跃(MAU)、日活/月活 Session：单次使用时长(session duration)，启动次数(session time)等

付费数据

累计收益 付费人数 付费成功率 付费转化率(conversion rate)：付费用户/总用户 ARPU：平均每用户收入 ARPPU：平均每付费用户收入 ARPUDAU：平均日活用户收入

其他数据

K因子 流失率：游戏时间、账号等级、是否付费等 一次付费 一次活跃

03 收集数据的方法

数据规范

指标定义明确 建立数据模型，明确数据需求 用户统一ID 统一SDK上报数据

埋点工具(SDK)

Adjust：海外工具，可以跟踪广告投放 AppsFlyer：海外工具，目前使用，可以跟踪广告投放 Google Analytics：海外工具，要VPN 友盟：国内工具 TalkingData：国内工具，目前使用，中规中矩 GrowingIO：国内工具，据说不需要接SDK，对于游戏效果未知 自制工具：费时费力，建议使用以上专业工具

代码中埋点

打点必须经过运营策划的设计，保证覆盖到关键指标 打点必须涉及到足够的数据维度，以便后续对用户进行分层 打点必须经过测试，确认是否工作良好 后续版本更新中，任何新功能必须打点，作为功能一部分开发

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数据分析的方法和模型

掌握一定的方法论，可以更加有效、全面、快速的进行产品数据分析。

01 漏斗分析法

漏斗分析法用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中，用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

漏斗分析法

产品的每一步都会有流失，总的转化率等于每一步转化率的乘积。进行漏斗分析时，需要对每一步的转化率进行分析，和行业数据进行比较，探查关键的流失点，进行针对性的改进。

对于游戏来说，甚至可以按照游戏类型和设定的各种用户维度，来进行游戏内用户流失的分析，例如很多游戏都会有等级或者关卡的设定，可以以此作为维度进行分析。下图中展示了流失率按等级分布的一个例子：

流失率按等级分布

从图中可以看出：

等级1的时候，流失率较高。这个阶段玩家刚刚接触到游戏，是不是游戏类型或者风格不适合玩家？ 等级3和4的时候，流失率较高。玩家已经接触了一段时间游戏，是不是教学中存在问题，导致玩家无法继续？后者是游戏初期的内容没有吸引力？ 等级7之后，流失率已经较低，玩家已经能够很好的融入游戏。游戏的主要留存方面的优化，应该着重在7级之前。

用漏斗分析法进行定量分析之后，再有针对性的进行定性问题，找出问题的根源，从而能够快速提高用户的留存。

02 AARRR分析模型

AARRR是 Acquisition, Activation, Retention, Revenue, Refer 这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节，是互联网行业中常用的一种分析模型。

AARRR model

获取 Acquisition

用户获取方面，可以考虑几点：

PR和市场预热，利用各种社交媒体，提高游戏知名度，让玩家产生好感。 渠道推荐，可以免费获取用户，大大降低用户获取成本。 ICON、游戏名称、其他宣传材料、包体大小，直接影响了游戏从展示、到下载、再到激活的转化率。

活跃 Activation

主要取决于游戏核心玩法，需要考虑到玩家的学习曲线和心流体验。特别需要重视游戏初期5~30分钟的体验，展示足够有新引力的内容。另外增加社交元素、玩家竞争和协作，也可以提高游戏活跃度。

留存 Retention

游戏设定：增加玩家的代入感、目标感、归属感、成就感、游戏易上手性、提高游戏细节和品质 社交性：人有从众心理，增加玩家间交互、竞争、协作，避免感觉是一个人在玩游戏 技术手段：系统通知、老玩家召回、广告re-targeting

收入 Revenue

游戏内付费，要直白清晰，能够清晰的看到或体验到付费后能获得的物品、尽可能IP化商品以提高商品价值、增加日常消费点 广告变现，使用激励广告、增加合理的广告点、展示位置清晰、利用动画和音效增加紧迫感或诱惑性、增强广告播放体验、利用工具自动优化eCPM

推荐 Refer

用户间的口碑传播，对于一款游戏或者App，可以大大降低用户获取成本(CAC)，甚至引起用户间的病毒传播，从而引爆一款产品。对于休闲游戏，可以通过渠道推荐获得第一批用户，但是真正要做大、提高总收入，一定要通过玩家的口碑传播。

一个实例，和《僵尸榨汁机》几乎同时上线，推荐次数相当的手游《超脱力医院》，按照椰岛的说法，已经做到1000万用户和1000万营收。单论ARPU值，《僵尸榨汁机》可以完胜，但是看用户总量和总收入，又是《超脱里医院》完胜。究其原因，第一是非常恰当的分享点和有意思的分享内容；第二是玩家之间互相交换医生的设定。社交性和有趣的内容，使得玩家很想来玩这个游戏。

03 交叉分析法

通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析，例如：客户端+时间+渠道。通过横向比较，可以分析不同渠道上的产品推广效果。

交叉分析法

04 唯一关键指标 OMTM

唯一关键指标 OMTM，One metric that matters，在任何类型产品的任何一个阶段，都需要找到唯一的一个数字，把它放到比其他任何事情都更重要的位置上。在数据分析时，可以抓取许许多多的数据，但必须聚焦在最关键的事情上。

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写在最后

《僵尸榨汁机》上，由于没有进行Soft Launch而直接上线，失去了在大规模导量前（苹果推荐）产品数据优化的过程，导致了上线初期在留存和收入方面都有不少问题。虽然在后续过程中，通过不断快速更新，各项指标都有了长足进步，但是初期的损失已经无法弥补，留下了一个深刻的教训。

任何产品都必须遵循产品的自然规律，制定合理的上线步骤，通过产品运营和数据优化，来指导产品的迭代，才能使产品获得成功。