游戏用户调研问题

1.科隆参展厂商名单：B社、微软、动视暴雪等确认参加科隆官网更新了今年参展厂商阵容，其中包括Bethesda、Xbox、动视暴雪、Koch Media、Astragon、EA、世嘉（欧洲）、育碧、ESL、Wargaming、万代南梦宫、Focus Home等，总计85家。今年科隆线上展会预计在8月27日-30日期间举办，届时无论是新主机还是新游戏都应该会有不少消息。2.万代南梦宫娱乐东南亚官推确认了本月官方将会举行的一系列直播会。这一系列的直播会名为“万代南梦宫娱乐Fun Live”。第一场直播会将于明日开启，随后，在7月19日、7月21日、7月24日还会有三场直播会。这些直播会将会在YouTube和Facebook上播出。7月17日：· 《Jump大乱斗：豪华版》· 《足球小将：新秀崛起》7月19日· 《哆啦A梦：牧场物语》· 《黑相集：希望渺茫》（包含预告片）· 《速度与激情十字街头》（包含预告片）· 《小小噩梦2》（包含预告片）7月21日· 《机动战士高达：极限对决爆发》· 《刀剑神域：彼岸游境》7月24日· 《赛车计划3》（包含预告片）· 《猩红节点》3.游戏玩家调查：美国用户超2亿ESA发布2020电子游戏产业报告，从各个角度分析了美国玩家现状。现如今美国有2.14亿人每周至少玩一个小时电子游戏，75%的美国家庭至少有一个人玩游戏，64%的美国成年人和70%的18岁以下青少年经常玩电子游戏。绝大多数玩家认为电子游戏能带来精神刺激（80%）和精神放松（79%），游戏能帮助我们与他人建立联系，65%的玩家表示他们在网上或本地与别人玩游戏。家长们知道电子游戏对生活和家庭有积极的影响，超过半数（55%）的家长表示每周至少和孩子一起玩一次游戏，92%的家长表示关注孩子玩的游戏。如果觉得我分享的游戏资讯很喜欢，不要忘了关注、点赞、收藏和分享。你们的支持是我前进的动力。爱生活，爱游戏，更爱你们！

现如今手游发展越来越好。例如王者荣耀，和平精英，传奇。手游成为全国的主流已经成为不争的事实。目前新媒体抖音，快手等平台的游戏直播也是随之越来越多，在国内，手游有着不可撼动的地位。对比电脑网游，手游的成本低，利润高，前景好。目前在国内，在生活和工作的各方面压力下，人们都需要一个发泄口，而在人人都有手机的情况下，这个时候手游就成了大多数人的情感依托，简单的游戏能吸引大量玩家，而游戏的公会世界等模式又能留住大量的玩家，游戏的充值功能也随之出现。这个时候，大家的商机就呼之欲出了。点位费越高，充值所盈利的钱越多，一个好的政策尤为重要，当然，公司的实力也是必须考虑的因素。对于创业者来说，选择一家有实力的公司平台进行投资非常有必要。代理游戏后，游戏玩家难免会在游戏中遇到一些问题，出现这种情况后，就需要代理商平台及时解决问题。游戏的更新也很重要，在这个与时俱进的时代，游戏的玩法需要不断的更新，这样才会吸引更多的游戏玩家，这样才能更多的盈利，如果代理的游戏一成不变，客户流失率就会很大，以至于最好无法盈利。游戏高的点位费，好的政策颇为重要，比如同样的游戏，平台的政策和点位费也是不同的，低的点位费日积月累，少挣的钱无法估量。其实再刚兴起的风口里，好多创业者都是新人，很多事情都不是很清楚，这个时候一个好的平台就显得无比重要，一个好的游戏平台能帮你解决在运营游戏时遇到的各种问题，不然一个小白想把游戏弄好真的是非常困难。做游戏的创业者们不同于其他行业，做得好的游戏被动收益也是让其他行业望尘莫及，因为玩家的充值总是充满未知数的，比如在创业者休息的时候，土豪玩家一掷千金，例如传奇，贪玩蓝月，往往个别玩家都能让创业者们赚得盆满钵满。何况一个游戏的玩家岂止几十个人，新用户的入驻，老玩家的坚守，游戏世界里的竞争性，只会促进玩家的充值心理，合理的运营就显得尤为重要。一个好的游戏平台公司，都是能够给创业者们提供最精准的运营思路和指导运营，让游戏做得越来越好。目前这些就是创业者们所考虑的东西，想要赚钱还需要和玩家打好关系，鼓励玩家充值，这样大家挣的钱才会越来越多。同时还要发展新玩家，源源不断的玩家才是代理商和平台的永恒生命力，不然玩家只有老用户，所挣的金额也只有那么多。同时大家选择公司的时候，需要大家擦亮眼睛，选择一个有推广渠道和能帮你运营的有良好售后的游戏创业平台。目前龙娱申创就是秉承集运营，推广，服务为一体的游戏公司，有着能迅速地搭建平台能力，专业的运营管理，每天及时处理问题的售后，能帮助大家合理的运营其所代理的游戏。

以下文章来源于数据驱动游戏 ，作者黎湘艳分享游戏数据分析干货，共同学习探讨数据分析工具和方法，数据驱动游戏研发、商务、运营和市场营销，以及行业热点等。尽管我们可以用很多种方法来分析用户数据，但是再详尽的用户数据也有其局限性，即便是最为精细的分析也只能告诉我们用户在做些什么，而不会说明他们为什么这么做。数据分析师通过用户行为数据能够很容易地推测出某个行为规律背后的原因。例如，当一款MMORPG游戏的大量用户在某个等级流失时，你往往能够发现玩家在做这个等级对应的主线任务时出了问题，如果再深入分析数据，或许会发现没有好友的用户的这个任务的完成率很低。但是导致用户流失的其他原因，可能就没有那么容易被发现了，要找出这些原因就需要开展用户调查。换句话说，在进行定量分析的同时，这种定性分析同样重要。（1）用户研究定义用户研究简称“用研”，指了解用户的行为习惯、收集用户的偏好、用户的思维想法。并根据用户研究的反馈进行合理的用户需求推演、预测。（2）用户研究方法用户研究有很多方法，一般从两个维度来区分：一个维度是定性到定量，比如用户访谈就是定性，是对事物的性质做出判断，究竟它“是什么”；问卷调查就属于定量，是指对事物的数量进行统计，衡量它“有多少”。前者重视用户行为背后的原因，后者通过数据证明用户的选择。另外一个维度是从态度到行为，比如用户访谈属于态度，而现场观察属于行为，从字面上也可以理解，用户访谈是问用户觉得怎么样，现场观察是看用户实际怎么操作。具体来讲，用户研究的方法主要有7种，分别为：问卷调查、深度访谈、可用性测试、焦点小组、卡片分类法、影随法、眼动测试，其中前4种为最常用的方法。本文案例采用的方法为问卷调查和深度访谈。（3）用户研究为《游戏A》全生命周期服务框架《游戏A》的游戏运营经历了三个过程：立项→测试→上线，整个过程中需要大量的与市场分析、用户分析和产品内容相关的数据。针对这些业务需求，我们做了大量的用户研究工作，研究工作以整个产品的生命周期为一条线展开，市场营销、产品运营人员根据研究结果制定了对应的行动决策。用户研究所获取的数据能支撑这个产品生命周期，以《游戏A》为例，不同节点的工作内容以及重点解决的核心问题如下。游戏立项阶段：粉丝摸底调研和竞品研究，了解IP认知度、目标用户画像、竞品游戏情况，知己知彼，指导市场推广。游戏测试阶段：共进行过两次测试，此阶段的用户调研十分重要，用低成本的方法预防大的失误。通过签到问卷、市场调研、用户流失及满意度研究，能验证目标用户、判断版本可用性、诊断产品与优化、分析流失原因等，为后续运营和市场宣传推广提供重要参考。游戏上线阶段：此时最关注的是付费和用户流失问题，结合版本改进做微调。通过线上商城调研，了解用户消费动机、商城道具喜好，为制定适合中国玩家的道具提供有利的数据支持。（4）正确看待用户研究“业务逻辑先行”原则：研究目的、看数据的逻辑和视角决定结论。“越聚焦越有效”原则：研究目的和课题越聚焦越容易获得有效结果。“避免数据陷阱”原则：调研样本和调研方法决定的结果，避免被错误的数据误导；在定性调研中，现场观察或电话回访的判断有时比调研报告更直接有效。值得注意的是，虽然用研能找到玩家需求和痛点，也能给出一些建议或分析，但是最终怎么样形成策略，需要运营和市场人员一起去思考，因此用研本身不能代替决策和思考。比如，根据用研找到目标用户的特点，并做了产品的市场定位，基于这个定位我们就要去想我们的目标用户群下面要做怎么样的市场营销策略，以及我们通过什么样的渠道或创意去触达他们，在这里面的每一个环节都会产生对用户的理解，因为只有这样我们才能有针对性地进行营销推广工作。在接下来的文章中，我将陆续分享《游戏A》从立项→测试→上线整个过程中用户调研的相关内容，分别如下：目标用户调研首测市场问卷调研首测电话调研访谈内测满意度与流失研究玩家道具喜好调研彩蛋：某类游戏问卷调研模板一 目标用户调研《游戏A》是一款代理类大型MMORPG类型游戏，为了了解《游戏A》IP的认知度、目标用户的特点，洞察用户需求，构建目标用户画像，帮助产品确立正确的市场定位，需进行目标用户调研。通过问卷分析，有助于了解目标用户，定位游戏市场，从而让市场人员在制订市场营销策略和推广方案上有例可循，通过恰当的渠道或创意触达目标用户群体。定量问卷：某平台渠道投放用户来源：某平台用户（用户群体为互联网大众用户）问卷投放时间：7天有效样本数：30001．IP认知《游戏A》的认知度比较高，为60%（玩过+听过），在对比游戏中排名第四。但其中玩过该游戏的用户比例较低，仅为10%（见图1）。图1说明：以上选项的游戏产品与《游戏A》类似，至少满足以下其中一个特点：有单机游戏IP、日本游戏、大型网络游戏。2．核心用户状态在玩且高活跃的核心用户占比为16.8%，其余大部分粉丝偶尔登录或已经不玩了（见图2）。图23．用户画像（1）将以上两题的用户关联进行交叉分析，对用户分层，结果如图3所示。图3说明：此处省略了用户的游戏经历的详细数据，其数据结果是根据问题“最近一年，你玩过哪些游戏？”的数据进行整理得来的。（2）核心用户男性比例相对较高，占83.1%，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主。月收入5000元以上的比例较高，所在地为上海、广州和深圳的比例相对更高。4．游戏市场定位及目标用户群将IP认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个题目的选项进行交叉分析，从游戏类型维度考虑，得出目标用户的特点，如图4所示。图4例如：在核心用户中玩过《A3》《神泣》的比例较高，男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职业和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。将游戏认知度、用户年龄、职业、游戏背景、消费能力各个选项进行交叉分析，并根据用户反馈进行合理的用户需求推演、预测，进行游戏市场定位，针对不同职业的用户，其宣传策略各有不同，如图5所示。图5我们对目标用户进一步解析，得出以下结果，如图6所示。《游戏A》3D MMO游戏用户是大众用户（占40%）；“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女（占40%）；单机游戏的用户群体主要是宅男（占10%）；其他用户占10%，这部分用户来源于其他游戏用户、视频观看者、音乐爱好者、社区/贴吧爱好者/潮流追随者。图65．主要结论（1）品牌认知度较高，达60%（玩过十听过），在对比游戏中排名第四，但其中玩过该游戏的用户比例较低，占10%。（2）用户画像（按用户核心程度划分）。核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是日系游戏爱好者，喜欢动作/格斗游戏的单机用户。次核心用户：大型3D MMORPG用户，同时也是单机游戏用户，动作类的网游用户，2D3D MMO网游用户，PVP网游用户。潜在用户：其他类型的MMORPG用户。核心用户中男性比例相对较高，年龄集中在23～30岁之间，以企业职员和大学生为主，喜欢唯美精致的画面和跌宕起伏的剧情。（3）不同类型用户的职业定位。《游戏A》的主要用户群体是3D MMO用户，占40%，其次是“画面控”游戏用户，占30%。“画面控”游戏用户和喜欢日本文化的用户群体主要是学生和宅男/宅女。待续......

今天来和大家聊下用户调研的那些事情。我相信大家一定遇到过以下的场景：产品留存上不来了，或者说产品新上线了一个功能，但是最终的效果没有大家想象中的那么好。这个时候，老板可能会说，我们做一次用户调研吧，了解用户到底想要什么，为什么会出现这样的情况？于是说做就做，你就开始着手做用户调研。别小看用户调研这个事情，真正做好这件事情，才能从用户的口中了解更多更有用的信息，从用户的视角帮忙我们更好地完善产品，提升产品的数据指标。关于用户调研，主要会从以下几个部分入手，如下图：这过程中，我会重点和大家分享下关于问卷设计的一些思考，欢迎大家多多指教。一、明确调研目的对于运营来说，调研一定是奔着解决或者找到某个问题发生的原因去的。可能是产品留存率不高，也有可能用户付费率不高，也有可能用户对于某个功能完全无感，导致最终结果与预期偏差较大，于是为了找到某个问题出现的原因，甚至找到解决某个问题的办法，这个时候有些运营就会选择用户调研的方式去了解用户某个行为背后的深度原因。而这些问题，一定是从运营数据出来的，从数据中结合用户行为去分析数据可能出现的原因。现在心里做一些预设，后续在用户调研中在针对用户去做深入的调研访谈。二、确定调研对象，方式明确调研目的之后，接下来就是明确调研对象和方式了，明确这些之后，我们才能更好地去做针对性的调研，找到出现问题的真正原因。比如某一款产品的3天留存率一直不高，第2天到第3天的时候，从数据折线图中可以看出，这是一个急剧下降的拐点。所以针对3日留存率这个问题，我们确定我们的调研对是2日活跃但3日不活跃用户，找到用户在第3天流失掉的原因：是没有找到产品的Aha时刻，还是其他什么原因？如果我们需要针对一款新产品去做用户调研的话，也是根据新产品的目标用户去做筛选，找到潜在目标用户，了解潜在目标用户的真正需求。接下来应该明确调研的方式了，是选择线上问卷，电话访谈，还是深入面对面访谈的方式？这3种调研方式各有各有的好，各有各的弊端，根据现实情况去选择即可。访谈效果依次是面对面访谈＞电话访谈＞线上问卷，而访谈的操作难度则是完全相反的。一般来说，面对面深入访谈一般发生在产品初期，这个时候对于产品的定位，以及用户的痛点都不太明确，需要通过这样的方式更好地去了解这些用户的需求，更好地将产品包装给用户。三、设计调研问卷这个部分是最重要的一部分，甚至也是决定一个用户调研是否成功的关键。一般来说，如果是网上的针对所有人的问卷，那么这一套问卷一定是针对目标用户逐一筛选，往下漏的一个过程，比如想针对一款工具产品调研用户留存差的原因，首先需要明确用户是否是工具产品大类的目标用户，其次是用户是否是该工具产品的用户，从大到小，逐一筛选。不过如果都是在自己产品内，或者针对自己的用户去做调研，那么就不存在上边的筛选过程。接下来就是针对用户留存差的原因做具体的调研和分析了。这其中可能包含产品上的一些问题，运营上的一些问题，或者其他的原因，这些都是需要在问卷调查中逐一去深入挖掘。最好是按照用户选择的某个选项，设计一系列深入逻辑选项，找到用户行为背后真正的原因。四、展开调研调研是所有环节中最重要的一个环节。如何找到用户心中真正的问题，如何针对一个问题深究是关键。在有条件的情况下，很多人会选择焦点小组访谈的方式，通过采用小型座谈会的形式，挑选一组具有同质性的用户，由一个经过训练的主持人以一种无结构、自然的形式与一个小组的具有代表性的消费者或客户交谈。从而获得对有关问题的深入了解。在这个环节中，针对用户的回答进行深入询问是关键，从用户的回答中找到用户的真正需求。不知道大家还记得福特造车的故事吗？100多年前，福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问客户：“您需要一个什么样的更好的交通工具？”几乎所有人的答案都是：“我要一匹更快的马”。很多人听到这个答案，于是立马跑到马场去选马配种，以满足用户的需求。但是福特却没有这样做，而是接着往下问：你为什么需要一匹更快地马？因为这样我可以跑的更快。你为什么需要跑的更快？因为这样我可以更快地到达目的地。所以你想要一匹更快的马的核心目的是什么？用更短的时间更快地达到目的地。福特并没有往马场跑去，而是选择了制造汽车去满足用户的需求。按照有时候用户并不知道自己真正想要什么样的东西，但是用户一定知道某个行为背后他想要从中获得的利益或者好处。从行为背后的目的出发，能够更好更快地定义用户的真正需求，从而找到某个问题的突破口。所以，做问卷访谈的时候，多问几个为什么，用户说的可能并不是真正的信息，顺着回答多问几个为什么，能让自己获得更多的信息。五、撰写调研报告调研报告不是单纯地记录调研的问题和答案，而是从问题和答案中找到解决问题的思路和灵感是关键。用户访谈看起来人人都能做，但是真正做好用户访谈还是需要费一番功夫，才能真正了解用户心中所想，心中所想要获取的东西，才能更好地满足用户需求。作者：运营汪成长日记 分享那些运营的成功与走过的坑。

用户调研是产品经理的基本功，但如何提高用户调研的有效性却是一直困扰大家的问题。本文作者结合自身工作实践，梳理总结了提高用户调研有效性的四个关键点，与大家分享。最近公司在做一个关于学生在线实习的业务模块，恰好需要在做学生用户调研方面的工作，加上之前和小伙伴接私活项目时也会和客户面对面进行调研，踩过一些坑，也收获一些经验，整理出来以便后续工作加以借鉴和改善。下面从四个方面总结下，如何提高用户调研的有效性。一、 明确有哪些调研对象我们在调研之前，首选要根据调研目标确定跟哪些人了解问题。对于C端产品的用户调研而言，需要根据用户属性不同进行区分，比如活跃用户、沉寂用户等，不同类型用户可能代表不同的群体，往往能够反映一些共性的用户需求。对于B端产品，使用者是业务内部同事，需要根据所属角色进行区分，比如业务员、业务经理、运营人员、管理等，不同角色对同一个事情的关注点不同，所以往往会有不同的业务需求。结合公司的实际情况，梳理了主要的一些用户角色，可以在后续工作中根据需要确定好调研对象。这里有个常见问题，就是在调研不同对象时，同一个问题可能导致不同角色之间的冲突，所以这个时候就要挖掘更深层的问题，找到平衡各方的需求解决方案。二、 梳理结构化调研问题围绕我们的调研目标，在梳理相关业务基础上，才能罗列出有针对性的问题。面对公司内部同事进行调研时，可以先通过系统功能或者产品同事，先了解一些已知的情况，这样在调研问题的时候可以不用重复，否则容易造成反感，不利于调研工作展开。通过罗列问题可以将重要的事情突出出来，次要的可以进行简单确认，节省时间。面对外部客户，调研过程要突出自身的专业性，否则容易造成客户不信任。在梳理问题时，需要关注不同阶段，初期可以多一些开放性的问题，让调研者说出更多内容。在后期与客户交流过程中，则偏重具体性问题，用于确认之前沟通是否准确，避免出现偏差。具体问题逐步展开以开放问题结束以开放问题开始逐步深入具体问题。三、 选择合适的调研方式关于调研方式，网上有很多方法，但在实际工作中主要还是进行访谈。这面就会涉及到如何沟通表达的问题，这部分没有固定模式，需要根据不同调研对象采用不同策略。有些调研对象很健谈，业务知识也很丰富，他们愿意按照自己的思路来进行访谈，这个时候更多的需要倾听，但是要保证我们实现准备的问题都能了解清楚就可以了，遇到这种调研对象，相对会轻松一些，也能了解很多业务知识。还有一种截然相反的情况，对于一些底层的业务员，往往关注在自身的业务上，这个时候我们就要按照事情准备的问题来展开，尽可能多的引导对方多讲些业务场景。这部分在调研过程会遇到比较多，必须要靠逐步提高沟通方面的软实力来强化。四、 对调研活动进行总结任何一个项目或者方案的完结，无论成功或者失败，都是需要一个复盘总结。调研也不例外，调研活动结束后，必须要及时对相关内容进行总结。一方面是为了理清业务场景，另一方面则是要把问题进行分类，找到最本质的问题，然后才能基于这些问题进行产品设计。特别需要注意的是，调研过程中可能会提出很多问题，需要标注问题的重要性和出现频率，这样才能在后续工作中评估是否有必要解决这些问题。总之，用户调研是产品工作的重要组成部分，除了通用方法外，更多是要通过实践不断提高用户调研有效性。本文由 @伪文青 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载题图来自Unsplash，基于CC0协议

1月9日，2020年微信公开课在广州召开，本次大会以“未完成AIways beta”为主题。在下午场的小游戏分论坛上，微信公开课讲师杨静怡分享了微信小游戏2019年的一些运营数据，并总结了小游戏现阶段大盘及各品类的发展情况，此外还展望了未来的机会点。以下为游戏陀螺整理的分享实录：大家下午好，我是微信公开课讲师杨静怡，很开心能来到这里跟大家分享生态里的新内容。今天我将主要围绕小游戏平台里的产品品牌情况，以及创意小游戏相关流程和政策上的升级，来和大家进行具体的分享。我将基于四个模块，针对微信生态里面的每一个品类现在的发展现状，以及未来存在的机会点和发展点进行展开。人均游戏款数增加45%，2019年流水破千万产品达43款先和大家一起来回顾一下我们小游戏的发展历程。我们是在2017年年底发布的首款微信小游戏，2018年的4月正式对B端进行开放，到今天其实已经有两年的时间，在这两年里和我们一起并肩作战的开发者也达到了10万多名。而在这样一群游戏生产者的对面，就是我们小游戏上真实的用户，真实的玩家，他们的游戏行为也在发生着一些潜移默化的变化。大家可以看到从2018年到现在，整个大盘人均游戏款数是增加了45%，这说明用户他们对于游戏、对于内容的需求量是在持续增加的。在开发者和用户之间，也就是我们内容的生产者和消费者之间连接的就是产品和游戏本身，那么在过去的这一整年，整个生态的产品情况，它是什么样子呢？和大家一起来看两组数据。在2019年年注册超过千万的游戏一共是有194款，然后在月流水维度突破千万元的产品一共是43款。这两个数据相较于2018年的时候都提升了30%的水平，可以说整个生态无论是在用户规模，还是在整体的商业收入上，都从2018年非常高速的增长，过渡到了2019年的稳中有升。在这样一个数据成绩背后，我们也非常地欣喜地看到，这些游戏覆盖的品类也更加广泛和多元了。说到这里可能大家会有一些疑问和好奇，比如说哪些品类属于在生态里比较有特色的？应该如何进行差异化的思考？又比如哪些品类用户规模比较大，发展得比较均衡？还有哪些品类现在处于广泛蓝海的状态值得探索和尝试？今天都将给大家进行具体的展开。一半益智类玩家来自三四五线城市，8成之前没玩过手游首先看到的是在整个生态里面最具有特色的这么一个品类——益智类在2019年的用户规模达到了6亿，并且年注册超过千万的产品款数有了非常突飞猛进的增长，达到了19款。在这个数据背后，其实主要是像填字、答题、找茬、解谜等一些玩法的带动，在座大家应该也都玩到过很多。而我们之所以把它称之为平台上的一个特色，是因为对于这些玩法的表现，在小游戏上可以说是较大程度上领先于我们以往的移动游戏市场。进一步去拆开看一下它们背后的用户圈层会发现几个特点。第1个特点，这部分玩家有80%之前是没有玩过移动游戏的，可以说是我们平台上的独占用户。第2个特点，这部分玩家群体里面50%以上来自中国的三四五线城市。综合这两点我们可以看到，这是一群相对来说比较泛游戏用户的玩家群体。也正是因为这些用户的存在引爆了以往并不是那么主流、那么火爆的玩法，给我们的平台，给开发者和各位的用户都创造了非常多的惊喜。这种惊喜感也许在于大家看到身边的长辈或者公交车的乘客都在玩小游戏的时候体现得更加明显。从另一个角度来说，这批用户其实也是一个有着游戏诉求的广泛群体，只不过这种诉求在他们自己的潜意识里可能还没有非常清晰的定位。而今天在小游戏平台上，像我们刚才说到的一些答题、填字、找茬这样的玩法，可以说是帮助他们完成了最初的游戏教育，度过了基础的小白阶段。那么接下来要用什么样的玩法接触这批已经转化、正在入驻的玩家群体，是需要各位进行进一步的探索和尝试的。与此同时，我们也看了一下，在2019年整个国内的三四五线用户的网民规模有将近5亿，益智类的游戏它触及到了其中的2亿多，这也就说明还有2亿多的空间是没有被触达、没有被转化到的。那么针对这样一群潜力非常巨大的群体，接下来大家应该去探索什么样的轻度玩法，或者是说更适配的题材，比如说一些生活化的题材等等，这需要大家进行进一步的深耕和思考。IP和创新玩法是突破口，期待诞生全民级模拟经营产品聊完整个平台的特色以后，我们来看看生态里发展得比较好、比较均衡的这5个品类，它们分别是合成、消除、模拟、动作和桌游。每个品类，通过这一组数据可以发现，可以说是拥有比较大用户规模的同时，也具备着相对成熟的商业化模式。这里有个背景信息和大家分享，我刚刚提到的，在2019年用户是愿意尝试更多游戏的，他们的审美性和对游戏的筛选是在加强的，因此对应的产品、对应的品类在2019年取得这样的数据高度，它背后意义很大，我们可以就合成品类的发展与大家进行拆解和分析。在2018年大家可以看到合成是什么样的玩法？是一种基础的合成操作，加上一些轻度的放置，或者是说带有一些比较具有爽快感的挂机表现。那么这类型的合成产品在2018年下半年发展得非常成熟，2018年，在用户和流水这两个维度，过千万的产品里有90%以上都是属于这类型的玩法。到了2019年，其实合成品类是发生了两个分支的玩法演变，一种演变是属于基础操作加上非常多属性的数据养成，而可能会有伴随着一些轻度的操作，这类型的产品会往往具有一些RPG的元素和特点；第2种玩法演变是属于基础的合成操作加上差异化的单局体验，这种玩法演变相当于我们刚才说的前一种在操作上会更重，但是在整体养成深度上会更浅一些。大家可以看到这两种演变后的玩法，整体的内容上都更加丰富了，对于用户来说，他们游戏中的追求和目标也更加多元，也正是因为这样一种演变，非常直观地带动了数据层面的增长。大家可以看到2019年的产品，相较于18年的合成产品来说，几乎在所有的数据指标上都有了一个非常明显的提升。在2019年在用户和流水这两个维度上过千万的合成产品，80%以上都属于演变后的一些玩法。除了合成，其实上述的其他4个品类也都是类似的，整体都呈现了一种更加丰富、更加精品化的趋势。那么对于这些品类而言，在未来题材和玩法上的创新会是非常主要的方向。在题材上，我们鼓励大家去可以去把游戏和IP进行进一步的融合，比如说动漫、影视或者说游戏的IP，通过圈层的属性来拓展更多的用户群体。其次在玩法上，这里对应的空间也非常大，正如今天我们上午在主论坛所提到的，作为平台，我们也在不断丰富和夯实更多的技术能力，为大家提供更加实用的工具来助力这些玩法的释放。比如说我们提供的多人游戏的解决方案，对于动作大类里面的，像格斗或者说是竞技、射击等玩法品类会有非常好的助力。又比如我们提供了一种社交互动2.0的升级的方案，大家可以直接在游戏里和微信好友进行互动，我可以去你们家偷个菜，你可以来我家浇个水，模拟经营这个品类，会有着非常大的机会，我们也期待大家可以在微信这个最具有社交土壤的平台里，去诞生一款全民级的模拟经营产品。超休闲小游戏用户达9亿，3种打法或可破解内容疲劳接下来和大家一起看到的是在整个生态里面拥有着最大用户规模的品类——超休闲。这个词大家应该也不陌生，因为超休闲其实近年在国内外的游戏市场发展得都非常旺盛。超休闲相较于其他休闲品类来说，上手门槛会更低、更轻量，整个的体验也更加围绕着核心单局展开。我们可以看到在2019年，整个小游戏上的超休闲用户已经达到了9亿的用户规模，并且连续两年，年注册超过千万的游戏都在40款以上，位列所有品类的第1位，可以说是遥遥领先。虽然说超休闲在获取用户上具有天然优势，但是它的游戏内容相较于其他的品类是比较薄弱的，这也就意味着如果一个超休闲产品的核心单局没有办法支撑起用户中期和长期乐趣的话，用户是非常容易流失的，可以说是来得快，去得也非常快。那么针对这样一个现象和问题，我们接下来应该如何去破局和优化呢？首先在内容上，在单局里面建议大家可以融合更多的关卡元素、丰富道具，包括一些障碍的设计，让整个的局内的体验变得更加具有变化性。也可以加入一些现在比较火的Rogue-Like玩法、随机元素，或者是随机事件，从而增强用户重复体验的乐趣。其次在局外大家可以融合一些轻度的、带有数据成长的玩法，一方面是可以帮助用户去建立更好的中期和长期的目标和追求，另外一方面也是可以帮助游戏本身去基于这些数据成长点做一些分享的设计，从而更好地实现增长。以上我们所说的这些，可能更多的是站在开发者的角度，关于游戏设计的进阶和优化，在座的各位肯定是比我们更加专业的。作为平台方，我们也在不断强化更多的社交部分的相关能力，希望和游戏中的玩法来进行更好的匹配。比如说我们提供了定向分享，用户在完成了一次超休闲的单局游戏以后，如果你的成绩超过了某个好友，可以非常直接地在游戏中进行分享和炫耀。又比如我们提供了关系链互动的相关能力，大家可以直接在游戏里邀请到微信好友进行互动、PK或者是游戏资源的互赠等等。这些能力的合理应用，对于超休闲产品来说不仅仅是锦上添花，很多时候也可以成为雪中送炭。所以说希望大家一定要关注社交互动上的强化，配合玩法本身的升级和进阶，来达到双重的buff的增量。内购月流水破千万产品达11款，重度产品仍有蓝海到这里我们其实介绍的主要都是一些轻度和中度的玩法品类，那么重度一点的玩法，在整个生态领域的生存状况又是怎么样子的呢？我们可以看到在2019年内购月流水超过千万的产品一共有11款，其中最高的累计流水已经做到了8个亿，付费App可以达到200多块钱。这个数据我们放到以往的移动游戏市场去看，也是非常高的一个水平了，可以说重度品类在小游戏上的商业化能力是被验证了的。同时我们也会发现这些产品它们具备长生命周期运营的能力，比如说这上面是一款18年上半年就已经发布的产品，到现在运营了快两年的时间，大家可以看到它的整体的流水走势相对来说是比较平稳的，并且会随着自己新的数据投放，或者说节日性的一些拉升活动来冲一下阶段性的收入高峰，整体达到了一个非常长线的运营盈利的状态。既然这个品类是被验证可以赚钱的，并且是可以长期赚钱的状态，那么对应的玩法是否已经足够饱和了呢？其实还远远没有。像SLG、卡牌或者说MMO这些非常经典的玩法品类，对于小游戏来说还是广泛蓝海的状态。 因为大家也知道，相较于休闲产品来说，重度的玩法无论是在人力投入、系统设计，或者说在资源包体上的门槛和成本确实也更大。正是因为了解到大家的需求和困难点，我们今天也带来了一些比较给力的新的工具和能力，比如说我们在上午提到的性能提升的全面解决方案，一方面可以帮助重度的开发者尽可能地减少自己的研发成本，同时也是可以更好地实现在引擎、渲染、3D场景，包括资源包体上的问题的解决。比如我们提供了PC微信小游戏的新能力，对于用户来说，它不仅可以在手机上玩，还可以在电脑上玩，对于中重度类游戏会是非常有力的助推器。我们相信有了这些能力和工具以后，在2020年重度产品的生态也一定会有新一轮的爆发和增长。到这里关于整个内容的部分，我的分享就已经差不多了，最后再用这张图和大家来总结和分享一下。首先小游戏发展到现在，我们是非常清晰地看到整个生态里面有很多品类获得了非常良好的发展，无论说是在用户规模，还是在商业收入层面都取得了不菲的成绩。对于这样一些已经被验证过的玩法和品类，我们鼓励大家去进行进一步的深耕和优化，因为可以提升和发挥的空间仍然非常大。比如说对于超休闲来说，我们鼓励大家去关注到玩法融合和社交互动的强化，对于益智品类，希望大家针对它背后泛游戏用户的圈层，进行针对性的思考和差异化的运营。除此以外，对于那些仍然存在着广泛蓝海的品类，我们作为平台在不断地去丰富和提供更多的应用能力和工具，来助力这些玩法进行了全面落地。我们也非常相信，也很期待，在2020年看到各位开发者可以利用好这些工具和能力，为用户、为生态注入更多新鲜有趣的游戏作品。关于能力这部分的一些详细介绍和具体的应用场景，在稍后会由产品同事来为家大家进行了全面的介绍。2019年14款创意小游戏MAU破百万，6款月流水超百万前面我们花了很长的时间和大家分享生态里的内容和产品的情况，我们作为平台暗中观察的同时，也是希望给到一些落地的帮助和实际的注意，给到生态里优质的内容和开发者，让大家的创造可以产生价值。这其中最重点的计划之一就是我们的创意小游戏。创意鼓励计划是在2018年11月发布的，在不久之前也是刚刚度过了一周岁的生日，这一年来，创意小游戏可以说是得到了比较良好的健康发展。除了像大盘比较火的、比较主流的一些消除、益智、模拟等品类以外，也会有一些偏文化属性、剧情互动或是公益的一些产品冒出来。覆盖的用户也从最初的2000多万增长到了现在的几亿规模。其次就单款产品来说，在2019年MAU突破百万的产品一共是有14款，月流水超过百万元的产品共有6款，这两个数据相较于我们这个计划初期2018年底的时候都是提升了5~6倍。在取得这个成绩的背后，其实是有着我们对创意小游戏的激励措施来作为支撑，主要分为4个部分。第1块就是我们的创意标识。大家可以发现所有的创意小游戏能都会拥有橙色的创意标识，配合我们在各种场景来持续增强创意的曝光，来向用户强化和建立创意品牌的概念。第2块是关于我们的种子用户。创意小游戏会拥有10倍于普通新游的用户量级，并且这是一个非常长期和持续的机制。这里也可以跟大家来分享一下，截止到目前平台所给予的用户量超过了1亿。第3块是关于整个商业收入的部分。我们会从内购和广告这两个维度来提供对应的激励，创意小游戏的开发者可以分别多拿到10%和20%的分成。从2018年到现在，我们多拿出了6000多万元的激励，来帮助创业的开发者获得更多的商业收入。第4块就是关于我们的原创保护。对于创意小游戏而言，无论是你的游戏名称、玩法设计或是游戏素材，只要在平台上发现有抄袭或者是沿用的一些情形，都可以在后台来向我们投诉和反馈，平台会最大程度为大家的创意护航。介绍完激励政策以后，可能在座的开发者并不是很清晰，如何去申请和成为我们的创意小游戏。这个流程其实非常简单，主要是以下这几步。第1步需要大家在我们的MP后台主动发起创意申请，申请入口已经挪到了最左侧导航栏的位置，大家可以非常清晰直观地找到。在提交申请以后，平台会对游戏进行创意评审，以往这个角色是由品鉴团来主导的，这一次我们对整个评审流程进行了升级和优化，加入了大众评审、资深玩家的角色，这部分我稍后会进行具体展开。在通过创意评审以后，通过率比较高的产品就可以收到我们站内信，大家完成对这两份激励协议的签订以后，就可以最终获得认证。在整个的过程中，大家最为关心的应该就是谁来评审创意，以及如何来评比。以往我们是通过由品鉴团来帮我们做这样一个角色的，品鉴团汇聚了一批游戏行业的从业者，包括比较资深的游戏策划、制作人人以及比较权威的游戏媒体人等等，到目前为止已经有了100多人的规模。以往一款进入到评审阶段的游戏，我们会随机派送给品鉴团的几十名专家成员，每位成员会从游戏的核心玩法、美术表现等各个维度进行体验，并输出对应的意见以及结论。通过率比较高的产品就可以获得我们的创意认证，同时我们也把整个评审详情进行了全面公开，大家可以直接在我们的开发者社区里看到具体的评审内容。我们希望通过这样一种方式来接受广大开发者对我们的监督，可以让流程始终做到公开和透明。倾听C端声音，创意小游戏评审环节加入大众评审品鉴团的机制，是在我们鼓励计划初期就一直在运行的，现在虽然相对来说还是比较稳定和成熟，但是在运作的过程中，我们也会去思考和深入一些问题。正如我们一开始提到的，品鉴团其实更加偏向于B端从业者的定位，那么在C端用户侧，我们是否也应该进一步去贴近和倾听，从而建立更为全视角的反馈。因此这一次我们加入了大众评审的角色，未来所有进入到创意评审阶段的游戏，派送给品鉴团的同时，我们也会邀请小游戏上的一万名资深玩家，这些玩家玩过的小游戏款数比较多，时间也比较久，对于游戏存在着较强的体验度、鉴赏力。我们将邀请他们站在玩家的角度、玩家的立场，围绕游戏的创新性等各个维度去回答我们的调研问题。最终在整个大众评审通道成绩比较好的产品，也同样可以获得创意认证。听到这里在座的大家可能多少会有些疑问或者说担心，比如说有些产品它确实是比较小众的，受众面比较窄，大众评审的加入会不会反而适得其反？又比如在某些情况下，大众评审、资深玩家，他们认可的创新性并不一定等于专业意义上的原创，因为可能还是确实受限于游戏阅历等因素。针对这两个问题，其实我们都有考虑到，因此创意小游戏的最终评定会依赖于品鉴团和大众评审这两个角色的融合，要么游戏是属于在品鉴团这一侧得分非常高，专业性上表现极其突出；要么就要是在大众评审这一侧，资深玩家这一侧获得了非常好的创新性的反馈，同时在我们品鉴团上的通过率需要满足最低的基础条件。以上两个情形只要符合其中的一种，都可以成为我们的创意游戏。我们希望通过这样一种方式来更合理地将品鉴团和大众评审进行融合，保障最终结论是真实和有效的同时，也能够让我们贴近更为广泛更为真实的玩家群体。就像今天上午和大家分享的那样，我们希望能有更多的参与者和更强大的机制来帮助平台在抄袭和原创上做一个合理的仲裁。今天我们很开心在这里和大家分享首批由大众评审和品鉴团共同参与评选出来的创意游戏，他们分别是《我功夫特牛》和《街头扣篮王》，大家也都可以在现场随时扫码体验一下。这两款游戏我们会发现它们具有某些共性，比如说题材上是相对来说比较新颖，游戏画面表现、整个美术画风更是极具游戏本身的特色。他们上手门槛虽然不高，但是给予用户的反馈却是非常的强烈、爽快。也正是因为这样一些特点，帮助他们在资深玩家侧、大众评审侧获得了非常好的反馈。对于这些游戏而言，也会像以往一样，长期的在线上接受所有用户的监督和反馈。一旦我们核实某些用户的反馈，比如说是真实有效的，例如有些游戏确实存在着恶意欺瞒等行为的时候，我们也会取消所有的创意激励并追回原本的一些优惠分成。所以说希望大家在申请创意的时候，也可以更加关注游戏本身的设计和提升，不要尝试一些所谓的其他方面的捷径。我今天的分享就是这些，谢谢大家。

Hello,大家好，今天我们来讲的是如何做用户调研。在之前的文章里我强调了，从事新媒体运营的第一步，不是一上来就开始研究文案，觉得自己文笔不好，而是建立一个科学的营销思维，记得从事互联网运营工作，首先我们要是一个营销人！今天我们要讲的3个问题：1.什么是用户调研？2.用户调研要调研什么内容？3.用户调研有哪些方式？1.用户调研是我们开展所有新媒体运营的第一步，也是最重要的一步，它应该占据我们工作的40%，所谓“对症下药”，我们才能更精准地了解用户画像，为企业产生效益。2. 调研内容 在用户调研中，我们了解用户的 信息越精准越好，通过一个个点去勾勒绘制出用户的画像，然后根据用户的属性，和产品特性做链接。运用场景化的方式去引爆热点，打造爆品。3. 调研方式通常我们做用户调研的方式，有第一种1v1的去接触用户，这种方式的好处在于更加细致了解用户需求。第二种，问卷调查形式，便于收集样本，所涉及问题最好不要超过10道，不要超过60s,通过数据的反馈，你可以不断优化自己的产品。第三种，通过百度指数等工具搜索用户兴趣爱好，可以搜索该关键词相关的词语和人群属性吗，可以更好进行转化。延伸：例如在4月份左右，《都挺好》这部剧热播，尤其苏大强这个人物，近乎天天上热搜。在写这篇文章的时候我通过百度指数搜索到和苏大强相关的关键词“苏大强为什么这么火”“苏大强漫画”等，所以我写了一篇文章《苏大强为什么这么火？原因竟然是》,在文章开头放了很多他的漫画表情。

作为吃鸡游戏的资深玩家，小编其实经常会主动的去复盘自己在游戏中的得到与收获或者是在游戏中失败的经验教训。这点是非常重要的一个内容，而常常在复盘的时候小编会发现，自己在很多失败的时候，都是因为疏忽大意，盲目的贪心搜素，在一个位置呆的时间太久而被敌人发现，被那些隐藏在黑夜里隐藏在深处的敌人所击杀，非常的失败。而早早的被敌人所击杀意味着无法在游戏中进入下一步，或者说是决赛圈更别提能够有机会吃鸡了。所以这个时候怎么办呢，只能够痛定思痛，开始练习技巧和增加自己的见识。也就是吃鸡游戏里的经验。那么言归正传如何去做，且听小编为你一一道来，让你在看完本文以后就能够掌握吃鸡游戏的小方法并且能够更加出色的完成吃鸡任务，在朋友面前一改往日游戏黑洞的角色。首先我们都需要去认真思考的一件事情，什么事情呢，就是我们在游戏里失败的点。也就是到底是什么会让我们失败，小编将这个步骤称之为前期调研，也就是说那么你回味一下自己在玩游戏的过程中经常会发现或者说是经常会出现的一种场景，是开枪的时候没有打过敌人，还是连敌人都还没有发现在哪里就输掉了战斗还是被敌人开车撞死了还是自己没有掌握好逃跑的时间被毒圈所淹没。一切问题都来自于我们的不熟悉和没有方法。那么，在完成基础工作也就是我们的前期调研后，就需要进行下一步紧随其后的落地动作，提升对应点。比如说，如果你是被敌人先开枪打败的，那么你需要在敌人来临前不断的去主动练习枪法，并且能够学会压枪，然后争取一击致命，将敌人斩杀。如果是因为你没有把握好跑毒的时间，最后被毒圈所淹没，那是一种非常可笑也非常初级的死亡方法，非常不值得我们去学习，反而需要我们去极力的避免这种事情的发生。其实我相信大家在玩游戏的过程中也是能够经常的发现一些非常有意思的小片段或者小场景抑或是自己或者朋友们参与其中的激战环节，比如说在和好朋友一起玩游戏的过程中，发现队友以一敌百，大杀四方，你除了羡慕还能够做的就是在下一场战斗中争取拿到更好的表现。最后能够让你记住的不一定是多么丰富的资源，但是相反的是，往往是那些激烈的战斗或者是你单打独斗，一个人灭了对方全队的英雄事情让你难忘，一直热泪盈眶。没有什么大不了的事情，在玩游戏的时候主要有一个体验，那就是需要用心去感受游戏里的紧张刺激与满满的收获。这种难得的体验感也会随着我们游戏时间的增加而变多。我相信一定会的，我相信你只要通过练习就一定能够实现的，我也同样认为，如果你真的能够有一个信念，那就是在游戏中一定胜利。

6月11日，盛趣游戏数据分析专家黎湘艳老师开启了数数课堂·第六期直播，本期也是黎湘艳老师三期专题课程的最后一次直播分享。黎湘艳老师向学员们分享了流失分析、渠道用户质量分析、活动效果分析3大板块的处理经验，并用6个实战案例详述如何将固定的数据分析框架灵活带入至各个项目中，让分析结果产生驱动业务的价值。-----/以下为文字实录/-----前两期课程我们谈到了：1. 复盘我在数据分析岗的心得体验；2. 讲述如何搭建数据分析体系，其中包括数据分析的六脉神剑，数据分析的关键指标、数据分析框架，数据分析方法等内容。本次，我会主要讲解过往大家最关心三大板块：流失分析、渠道用户质量分析、活动效果分析，并会为数据分析师们提供一些岗位建议。01 流失分析流失分析数据是粗粒度衡量各测试节点质量的关键指标。“因为我们知道，每款游戏都有用户流失的情况，只是多少的区别，然而一般情况下我们只能看到结果，但是如果能定位到原因，就会有办法调整。”▍如何定义流失用户在介绍流失方法和具体案例之前，我们先了解如何合理地定义流失用户？大家刚开始做流失分析时最大的困惑，就是选择多大的时间跨度才能准确定义玩家为一个流失用户。假如流失玩家的流失期限定义太短可能会造成资源浪费，比如：当定义3天未产生登录事件为流失，有可能这一部分用户在3天以后的回归率很高，这就导致召回活动会覆盖许多非流失玩家，大量的召回奖励不仅浪费资源，也破坏了游戏平衡性；而假如流失玩家的流失期限定义太长，比如60天未登录游戏即流失，这样覆盖全部真实流失玩家的比例较低，召回活动显得没有太大的意义。其实不管有没有做召回活动，如果流失用户定义不准确的话，我们分析出来的流失用户特征便存在误差。为了规避上述情况，我们采用了流失用户回归率及拐点理论，来制定流失用户定义标准。当X轴上数值的增加会带来Y轴数值大幅增加或者减少，直到超过某个点之后，当X增加时Y的数据增加或减少大幅下降，也就是经济学里面的边际收益的大幅减少，我们就这个这个点认为是“拐点”。下图是以3天为单位的流失用户回归率曲线，（也就是用户某日登陆游戏，在此之后三天内没有继续登陆游戏，我们就认为它已流失），当流失期限超过15天的时候，曲线逐渐平滑，我们可以认为当一个玩家连续15天没有登陆游戏，可以判断它已经流失。那么，是不是每款游戏的拐点都一样呢，是不是都可以取流失15天的用户为流失用户呢？我们来看这张图，ARPG游戏，曲线拐点发生在21天，即玩家3周不登录游戏，认定为流失。某卡牌游戏，曲线拐点发生在9天，即玩家9天不登陆游戏，认定为流失。这意味着不同类型的游戏，拐点差别很大。我们对应到品类特性来说，ARPG更吃操作，玩家无论什么时候上线都可以顺畅地体验游戏内容；而卡牌养成类用户若超过一两天没上线，就会很快被版本进度落下，其游戏难度自然会越来越大。除此之外，即便是同一款游戏的拐点也有差异，不同日期的流失用户回归率也有差别，但差异度不会有不同游戏这么明显，这个时候我们可以选取中位数作为流失期限。其实，拐点计算并没有固定公式，大家可以根据实际的数据来作具体判断。完成了流失用户的定义分群后，我们便可以对这一批流失用户作进一步的流失原因定位。▍3个主要流失分析方法目前，我整理了共8种流失分析方法，基本可以覆盖90%以上的流失情况:其中，5W1H法、流失和留存用户对比法、流失前最后一次游戏行为、排除法及版本消化情况分析法为利用行为数据对流失的定量分析法；而问卷调查法、电话回访法及文本挖掘法为整理用户反馈的定性分析法。这里我重点谈一下定量分析中，最重要的5W1H法、流失前最后一次游戏行为法和排除法的案例。5W1HWhat：发生了什么？7天内流失了35%的用户,其中新用户流失了93%。When：什么时候流失？是新手期？中期还是高级期？阶段的定义可以按等级、游戏进度、充值级别等方式划分，不同游戏的划分方法各不相同。这个案例中的新手期是1~30级，中期是31~40级，41~50级是高期。Who：什么人流失？是指什么游戏职业或什么生活职业的流失率比较高？从这张图可以看出学生的流失率是35%，上班族的流失率是55%，自由职业者的流失率是10%。这个时候可能有人会问，流失用户职业是怎么判断出来的？这里之所以能实现对用户职业的判断，是因为我们在做用户调查的时候会采集用户的职业信息。我们做数据分析工作的时候，采用用户调查和行为数据相结合的形式实现聚类分析，将用户分为上班族、学生和自由职业者等分群。有一些运营的同学会觉得没有用户分群的必要，就算我们知道了游戏中的上班族和学生，又有什么作用呢？首先这个数据可以了解到游戏对不同人群的吸引力，其次学生和上班族喜欢的内容不同，可以根据各自的喜好做相关内容的推广。Where：在哪里流失？我们可以通过用户下线的地图坐标，发现用户最后一次下线的地图集中在扬州城某几个区域。Why：为什么流失？我找出了任务A的完成门槛较高是玩家流失的原因之一。然而任务持有量高不一定就表示这个任务不会做，也并不一定是玩家流失的主因。而有可能是做这个任务所花费的时间本来就比较长，或者说是这个任务正好是一个卡级任务，所以我们还是需要具体问题具体分析。不过先不谈更深入的东西，先解析一下在这个案例中我为什么确定这个任务A给玩家造成了困扰呢？首先，我找出了持有量高的任务，接着看这些持有任务的用户是否还有继续登陆游戏，如果玩家不继续登陆游戏，说明就是不想继续了。但是同时，持有任务A的用户多次登陆游戏后仍然有38%的用户持有，说明玩家还在继续尝试做任务。基于此我们再深入下一层来看，我提取持有任务A的用户等级来做分析，这个任务的接收、完成的等级区间在4-5级，结果发现持有这个任务的用户等级区间达到了4-20级。这说明玩家在做这个任务的过程中真的遇到困难了，至少是对部分玩家造成了困扰。前面也提到过定性分析的重要性，因此我们通过用户调研了用户流失的原因。其中任务不会做、任务太繁琐、任务目标指引不清晰的确是玩家流失的原因之一。定量和定性相结合得出的结论，我们就比较有把握了，然后我们就可以继续到下一步骤。How：怎么办？针对这些流失原因，数据分析师给了一些建议，运营也制定了挽回策略。最终项目团队的对策是：1、项目团队将以上分析结果和用户建议反馈给研发方，希望今后的版本能更适应用户，减少流失。项目团队也针对这些问题做了一些运营活动，来弥补版本的缺陷；2、开发机器人喊话工具；3、在游戏内举办“每天一喊话，传播正能量”的在线活动：任务A怎么做，旁边就能买装甲（110*110买装甲），等等类似这样的提示。最后一次游戏行为分析法我在上文概述该方法的时候，列出了用户流失前最后行为的分析框架，大家可以在这个框架的基础上作更多补充，也可以根据自己的项目业务需求来制定新的分析框架。如果玩家最后一次的游戏行为是做任务，可以看他做最后一个任务的时长、等级当前任务流失人数、当前等级所有任务流失人数、流失比例，这样可以找出有问题的任务。如果玩家最后一次的游戏行为是进入某个地图，可以看各地图下线人数、下线前游戏时长、下线前用户等级、高流失用户下线点，这样可以找出不同等级用户对应的下线路径，我们知道了用户所在的地图、坐标点，如果有异常点，也能定位具体的原因。如果玩家最后一次的游戏行为是下副本，那么可以看副本的通关人数、未通关人数、通关率，能定位到副本的问题。如果玩家最后一次的游戏行为是活动，那么可以看下线前活动参与人数、下线前活动参与时长。看是否有某个活动影响到玩家流失。基于上述内容，我们需要给出的一张满足下面描述的分析表格：记录每个玩家的最后一个行为事件，以及对应的属性（等级、时长）。如果在这个基础上再扩展的话，可以做玩家的行为路径，看流失用户的行为是否有共同之处。我之前做过玩家下线之前的5个行为，发现了流失用户在流失之前的确有共性，大家也可以尝试做一下。排除法当时我们有一款游戏正在进行不付费删档测试，次留40%、三留30%，低于原定预期。制作人希望我们对这款产品的数据做问题分析的时候说到：“在设计游戏的时候，我们追求的是前期有拉力，将玩家顺利拉进游戏的中后期阶段；在中后期，希望有牵引力，玩家被游戏吸引后不舍得离开。”接到这个任务后，我们先深度体验了游戏流程，记录每个流程、等级所对应的任务。然后我们对整体情况进行框架性梳理，按体验阶段分为前、中、后期，并找出高位流失等级。最后再对游戏内各项数据进行整体排查，完成假设、验证的排查流程。梳理各个高流失等级对应的游戏内容，结合验证过的游戏数据进行排查，找出不同等级的问题点。最后，梳理结论并给出建议。以上这种提出假设、验证，把不相关的数据排除，在相关的数据中进一步深入分析的方法，便是“排除法”。该方法可分为四个步骤：1. 分布分析我们对LV.2-LV.40流失用户等级分布作出箱型图(也称盒须图)分析，找出高危流失等级。我们发现10、20、25、21、13、32、23、27、31级是高危等级。许多数据分析师做高位等级排查的时候，会认为只需要完成版本高等级区间的排查就行了。其实恰恰相反，低等级的高位排查才是扩大转化漏斗上端数据量的重要工作，仅从漏斗下端排查是解决不了核心问题的。因此，我们需要按游戏体验阶段区分游戏前期、中期及后期，覆盖游戏全漏斗转化流程。比如，20、21、23、25级可能是某一个大任务对应的等级，且都属于游戏的中期。2. 整体排查找出关键节点后，我们开始整体排查，分别对游戏行为数据，如：升级时长、死亡、副本通关、战力、转职和聊天等数据提出假设，验证结果，把不相关的数据排除，在相关的数据中进一步深入分析。我们发现，战力、转职不是引起玩家流失的原因，玩家在聊天频道中也没有吐槽。但是，时长、死亡、副本通关数据和玩家流失有相关性。3. 数据排查经过排除和分析，我们发现：（1）前期：玩家在LV10高流失偏向于前期不满堆叠滞后，或玩家未发现游戏亮点。（2）中期：a）LV20引导存在问题，副本耗时较长，处于18:00-19:00的黄金时间段；b）LV25兴奋点过弱，且处于大疲惫时间点，卡级冲级，玩家觉得过“肝”。（3）后期：玩家更加偏向于参加更具社交性质的活动，单人副本的参与度很低。4. 建议整理结论需要重申一下，每款游戏的属性、业务不同，仅可借鉴。02 渠道用户质量分析当我们评估渠道的数据好不好，单看某一个指标会过于片面。我们可以尝试采用综合评价分析法来评估。这个方法不仅可以评估渠道，也可以评估活动效果、UP主的综合排名等场景。凡是需要用多个指标来评估排名或者效果的地方，都可以使用这个方法。我们来看综合评价法的五个步骤：1. 确定指标选取6个指标：用户量、收入、付费率、ARPPU、ARPU、第七日加权留存率，这些是原始数据。关于付费率和ARPU，也可以用ARPU这一个指标来代替，我这里是为了看各个渠道的付费率和ARPPU的排名差异，所以特意列出了这两个指标。2. 标准化处理数据标准化也就是统计数据的指数化，其主要功能就是消除变量间的量纲关系，从而使数据具有可比性。我们计算渠道的综合得分不能直接将各项指标直接相加，因为收入和付费率等指标的单位不同，并且数据范围相差太大，直接相加没有任何意义。本案例采用“Z-score标准化”，公式如图所示。其中x为某一个指标数据，μ为平均数，σ为标准差。将数据标准化。以安卓官方渠道为列，导入量200万，所有渠道导入量均值μ等于105，标准差σ=59.16，官方驱动导入量标准化结果为1.6 ，其他渠道的指标按照同样的方法得出这张表格。因为标准化的数字比较小且比较接近，为了便于比较，调整了数据的范围，将每个分数*100+100。3. 确定指标体系中各指标的权重确定权重的方法有：主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法是主观地分析、判断来确定各个指标的权重。客观赋权法是根据指标的原始数据，通过数学或者统计方法获得权重。如果各个指标间存在明显的人为喜好，用主观赋权法更加合适、简便，但主观赋权法的问题在于客观性较差。反之，各指标之间不存在哪个更重要，或评分不包含人为喜好或者经验上更重要，用客观赋权最佳。本次案例用到的方法是客观赋权法的标准差系数权重法。（1）首先计算这些渠道每个指标的平均数和标准差；（2）然后计算标准差系数，也叫离散系数，就是用标准差除以平均数的结果；（3）再计算各指标权数：等于各指标的离散系数除以所有指标。我们发现导入量的权重是13.05%，收入的权重是21.88%。如果这里是用主观赋权法，可能收入和导入量的权重各占50%就可以了。4. 计算综合评价值将原数据带入标准化的公式中，（权重*标准化）的数值便是综合评价值，也就是综合评分。5. 计算综合排名这个排名就是最终的结果。降序排列评分，分数最高的是第一名。我们发现排名第一的是偶玩渠道，第二的是叉叉助手，第三是安卓官方。最终我们发现，越狱渠道在本款游戏中表现抢眼，快用和叉叉助手超过UC和应用宝等大渠道。渠道质量分析对后续的资源投放、合作都有帮助，这种分析方法的应用也很广泛。03 活动效果分析业内有一句话：“游戏不行活动补。”虽说活动对游戏来说起不了决定性作用，但好的活动至少能起到锦上添花的效果。判断一个活动的好坏，就是需要数据来作分析评级。一等活动是赚了“收入”又赚了“人气”；二等是赚了收入但用户抱怨较多；三等是赚了人气，对收入基本无影响；四等就是既失了人气，又没有赚到收入。游戏的活动总体上分线上和线下两大类，线上活动是指依托于网络，在网络上发起，在游戏服务器当中举行的活动，而线下活动则是在游戏服务器之外举行的活动。线上的活动一般有六个流程，如图所示：虽然只有最后一个步骤写了数据分析，其实“发现用户需求”和“制定配套活动”的过程中，数据分析师都需要参与其中。▍发现用户需求不管是什么活动，都是“发现、满足用户需求，而后达到运营目的（提升用户黏性、让用户玩的更爽、促进用户付费等）”的一个过程。因此活动从何入手，归根结底即是如何发现用户的需求？用户的需求到底是什么？我们一般通过用户画像分析、用户行为分析、用户调研等手段来发现用户需求。比如：运营团队会依据用户是否有固定队友打副本的比例、对应的流失情况，来设计出老人带新人活动、用户直升活动，来促进活跃。▍制定配套活动可能会有人质疑数据分析师参与制定配套活动的价值性，我们先举个列子：项目组想做一个竞猜活动，那么竞猜的机制设定、赔率设计、竞猜币数量、奖励量级、竞猜币和活动奖励币的关系设定等问题，都是数据分析师协助运营来设定的。类似的活动还有很多，至于分析师能参与到什么程度。主要还是分析结果和维度跟业务的配合度。每种活动的分析方法和也是有差异的，但我们可以提炼出关键的六个步骤：基本思路是采用综合评价分析法，再将各个活动分类出效果好的活动、效果一般的活动和效果差的活动。总的活动效果如图所示。PS：从严格意义上讲，游戏版本更新不属于活动，但因为两个版本配置了多个游戏活动（如登录领取），因此为了防止版本对活动数据的影响，需将两个版本的更新纳入了活动效果评估范围。案例活动主要受节日、抽卡活动、版本更新的影响。根据线下活动、线上的活动时间，及对应的效果差异，总结出：同步的线下活动，可放大线上活动的效果。效果好的活动课导入大量新用户，显著提升营收。对比下来，效果一般的活动可导入一定的新用户，对收入影响不大。而效果较差的活动收入与付费率均低于年平均值，新用户仅有小幅增长04 数据分析小建议这三期专题课程也快结束了，这里我给各位数据分析师一些我个人的职业建议：▍不等需求上门来，主动出击找需求数据分析师不是在完成需求，就是在等需求的路上。很多时候分析师们都只是在等各个运营、发行、研发提需求，做事情通常都比较被动，很容易进入职业瓶颈。我们应当主动地抓住机会，但凡发现某一个点，就主动出击，给业务方解析数据、分析原因，并给出建议。按照这个工作方式，只要你能坚持3年，那么你在工作上肯定会有很大的突破。▍取数机器不可当，找准定位做分析项目组提过需求过来，要某某数据，你也只是单纯地给了某某数据。长期下来，你便从数据分析师变为一个无情的提数机器。分析师应当分析数据，利用自己结论去驱动业务。现在有各种自动化的工具，都能实现比人工提数更快更准确的提数工作，这样会使只有提数能力的数据分析师丧失核心竞争力了。争取做一个驱动业务的分析师，这样才能在职业生涯道路上有更多的选择权，能获取更多的机会。▍闭门造车最忌讳，分析还需有落地真正成长的是，跟项目团队在一起，熟悉了业务，知道他们的痛点在哪里，并且想办法去解决了他们的痛点，这个过程能让数据分析师的能力得到快速的成长。▍模型大法并不好，具体问题具体看很多人认为复杂的算法模型去解决问题可以体现自己的价值，但是在实际工作中，大部分问题的解决方法并不唯一，很多场景都能用简化方法解决，我并不建议凡事都先采用“复杂方法”的思维模式。复杂算法和模型一来研究费时，需求等不了，二来研究结果的验证和落地也需要一定的周期，比如游戏用户的社交关系、道具定价、市场费模型等场景。我们之前花了大量的精力来研究游戏用户的社交关系，结果发现这个结论其实很难应用到业务中，难以产生业务价值。这里也并不是反对研究算法和模型，而是说，算法和模型第一不能被神话，第二这个工作一般要用在周期比较长的任务中，在被比较充分的验证后，直接利用其成果进行一些分析工作也是很好的。不管我们用什么方法做什么事情，落地才是关键。▍查缺补漏多实战，沉淀积累很重要这些在任何岗位都是相通的，前面我也提到过，分析师的能力评估是基于综合性指标，每个分析师，总有自己的强项，也会有自己的弱项，可以自我分析一下，弱在哪里，就多补充。要记住一点，能力强≠成绩好，态度比能力更重要。