[分享]身为产品经理应该掌握研究的数据

产品经理应该掌握研究的数据

载自 李侑慕 产品经理应该掌握研究的数据

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

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评论 7

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  1. winw原来做产品经理也人懂这么多知识,幸好我不是 😆回复
    • 文夕@winw, 哈,都不容易~回复
  2. alige博主你好,能分享一下你的导航栏的滑动效果吗?回复
    • alige@alige, 哈哈,方法我已经找到了,试验成功!回复
  3. 秦大少我什么经理都不是 :mrgreen:回复
    • 文夕@秦大少, 😆 以后会是~回复