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产品经理应该掌握研究的数据

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产品现状描述

  每日:

      ---------用户数量描述
      在线人数:(取的当日某个时刻最高在线,一般发生在9:30左右)
      新进入用户数量:(单日登录的新用户数量)
      当日登录用户数量:
      每日登录/在线:
      ---------盈利状况描述
      每日消耗构成:(根据金额和数量做构成的饼状图)
      每日消耗金额:
      每日消费用户数量:
      每日充值金额:
      每日充值用户数量:
      每日充值途径:
      ---------产品受关注程度描述
      官网首页访问量:
      客户端安装量:(根据安装完成弹出的页面)
      客户端下载量:
      客户端下载点击量:
      安装率:下载安装/下载量
      ---------游戏系统描述
      每日金钱增量、消耗和净增值:
      等级分布:
      忠诚用户等级分布:
      特征物品市场价格(如QQ华夏的令牌):

  每周:

      ---------用户群体描述
      活跃用户数量:当周登录过游戏的用户数量
      忠诚用户数量:本周登陆3次以上(当天重复登陆算1次),最高角色等级超过15级,在线时长超过14小时的帐号
      流失用户数量:上周登录但本周没有登录的用户数量
      流失率:流失用户/上周活跃数量
      忠诚流失率:上周忠诚用户当周没有登录用户的数量/上周忠诚用户数量
      忠诚度:忠诚用户数量/活跃用户数量*修正值(新进人数的变化比例)
      转化率:上周登录的用户在本周转化为忠诚用户的比例
      ---------盈利变化描述
      ARPU值(周):当周充值总额/当周付费用户数量;当周充值总额/当周平均最高在线
      付费用户:该周有过付费行为的玩家数量
      新增付费用户数量:本周新增的付费用户
      付费率:该周付费用户数量/该周登录用户
      付费用户流失数量:上周付费用户本周未登录数量
      付费流失率:上周付费用户本周未登录的比例
      注册转付费:某一天注册的用户在一周后付费的用户数量及比例

  每月:

      ARPU值:该月充值总额/当月付费用户数量;当月充值总额/当月平均最高在线
      付费用户:该月有过付费行为的玩家数量
      新增付费用户数量:
      付费用户流失数量:
      付费流失率:
      活跃用户数量:该月登录过的用户;
针对道具:

      每日购买量:
      每日使用量:
      转卖数量:购买然后在手里出售给其他玩家的数量
      转卖价格:
      流通速度:转卖总次数/参与转卖的道具数量
      购买者等级分布:
      使用者等级分布:

写的比较简略,只是一个思路的记录:
-------

产品分析为游戏包装、盈利设计提供非常必要的支持,也是指导日常运营的重要参考。是运营工作中的核心内容之一。但和其他行业一样,即便做了非常多的数据分析和其他信息收集,我们往往依然很难获得足够的信息来得到一个非常清晰的结论,经验和直觉在决策中还是扮演重要的地位。

一、从信息收集渠道上来看:

  (一)数据分析(通过数据库或后台查询的数据)

           1.例行数据分析(每日、每周、每半月、每月,每季度……)
           2.项目数据分析(非例行/重复,如开区效果评估,游戏修改评估等)
                 项目数据调查一般遵循这样的过程:
                  1.确定调查分析目的(证实、探索、预测)
                  2.达到这个调查分析目的你需要哪些结论来支撑
                  3.获得原始数据后如何分析(分析模型)
                  4.如何获取原始数据

  (二)客服问题反馈(流程)
  (三)自身游戏体验
  (四)玩家直接交流(游戏交互、日常沟通、QQ群、小型见面会等)

二、从内容上来看:(例行的)

  (一)产品现状描述:通过参数来反应目前游戏系统和运维平台的情况

            1.游戏世界描述(高峰/均在线,金钱监控,等级分布,特征怪物/物品/道具价格等)
            2.运维平台及其它(下载量、下载完成率、注册量、硬件使用率、客服相关数据等)

  (二)玩家游戏行为分析:物理特征+外部行为+游戏行为+群体描述

            1.用户物理特征(性别、年龄等)
            2.外部行为特征(登陆频率、时长、时间段等)
            3.游戏行为特征(流失等级及变化)
            4.群体行为描述(峰值、活跃用户/忠诚用户及相关比例、新进用户、活跃度、忠诚度、流失率、转化率等)

  (三)玩家消费行为分析:修正盈利设计,捕捉用户需求,新增道具设计

            1.付费用户描述(付费用户数量、ARPU、付费用户游戏行为分析等)
            2.盈利描述(盈利状况、消耗构成及变化趋势等)
            3.道具分析(使用范围、使用深度、使用/放弃原因等)
            4.付费意愿分析

                 (1)消费偏好分析(换金/个性/增强(经验、装备、技能)/方便互动/其它)
                 (2)消费与游戏设置的联系(道具对应等级、玩家习惯行为(如某种技能)、游戏任务、场景的开放等)

            5.付费行为分析
                 (1)单位玩家道具数量情况分析(拥有量、拥有的道具之间的联系)
                 (2) 付费等级分布(首次购买等级、当前购买道具的等级分布)
                 (3) 付费数额分布(首次付费数额、续费数额)
                 (4) 付费用户分类(根据一段时间内的付费额)
                 (5)续费行为分析(未流失的玩家中,中止消费、消费转移的分析)
                 (6) 重点用户的跟踪

来源:草根网(www.20ju.com) – 互联网界的读者文摘

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Written by sevenpad

09/02/2010 at 10:31 上午

发表在 运营相关

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