Python实战|「甜点消消」游戏数据分析过程

一、背景

现在人们的生活节奏逐渐加快，大部分人都只能利用琐碎的时间来进行适当的放松，这也符合人们的生活需求。

然而，一个游戏为了生存下去，必须得注重用户的游戏体验来增加游戏的粘性，传统游戏的数据运营手段，并不能满足移动游戏的运营需求；

对传统游戏运营数据分析方法中的常用指标进行调整，使之更适合移动游戏这一新领域，统一分析指标，分析用户行为，制定运营策略，让数据化运营更有效率，将用户资产合理转化之后利益最大化。

首次进入会有玩法说明：

 完成相应的玩法引导之后会弹出首冲大礼包：

然后我们进入相应首页，每通过一定关卡都会有相应的奖励，然而越往后的关卡难度也随之提升，如果有相应的道具协助的话，就会更加得心应手。

二、指标分析

基于AARRR模型进行甜点消消体系化的数据分析，这是分别对应一款生命周期的5个重要过程，每个环节都有相应的转化率。

AARRR模型常规指标：

AARRR着重解决的三个问题：

• 靠市场营销，完成用户的获取

• 靠产品质量，留下用户

• 靠商业模式，促进变现转化

2.1 常规指标

2.1.1 用户获取

• 累计用户：游戏上线以来，所有用户的统计；

• 每日注册并登陆游戏的用户数

• 周新登游戏用户数

• 月新登游戏用户数：分析宏观走势，是否需要进行投放

• 用户获取成本(CAC)：app的上架，为了提升用户下载，单靠自然量是远远不够的，难免需要推广用户，策划相应的推广活动，即需要投入相应的资金；比如花费20万，吸引10万用户，此次活动新增用户成本为2元。当然活动投放目标群体也是需要精准确定的。【重用户生命周期价值(LTV) 必须大于用户获取成本】

2.1.2用户活跃

• DAU：日活跃用户数

  • 分析此游戏核心用户规模是多少（DAU细分了解）

  • 产品周期变化趋势衡量

• WAU：周活跃用户数

  • 游戏的周期用户规模是多少，利于掌握游戏用户规模的波动

  • 产品周期性变化趋势衡量

• MAU：月活跃用户数

  • 体现游戏产品用户规模稳定性，规模变化相对较小

  • 推广的效果评估

  • 游戏产品的粘性如何

• 日平均单次使用时长：当日用户使用游戏时间综合的算数平均值

  • 产品质量把控指标

  • 了解游戏粘性

• 日启动次数：每天玩家启动的次数统计

  • 反应用户对产品参与频率如何

2.1.3 留存&流失

• 次日留存率（重要指标）：当天新增的用户中，在注册第二天还登录的用户数 / 第一天新增总用户数

• 三日留存率：日新登用户在第三日登录用户数占新登用户数比例

• 7日留存率（重要指标）：第一天新增的用户中，在注册第7天还登录的用户数 / 第一天新增总用户数

• 月留存率：第一天新增的用户中，在注册第30天还登录的用户数 / 第一天新增总用户数

  • 留存率一定意义上代表了新登用户对游戏的满意度

  • 关注用户流失节点，及时做出相应的调整（流失期---> 蒸馏期----> 稳定期）

  • 次日留存率低，大部分玩家第二天不再上线，可能引起的原因：新手阶段不友好、开场不吸引人、游戏上手难度大、功能繁琐等，这具体原因需要埋点，分析这些流失用户都进过哪些功能模块，并且停留的时间如何？

  • 次日留存率不低，但是3-4天大量流失，可能引起的原因：游戏内容重复单调、游戏挫败感太强等，需要分析那些流失用户在游戏关卡停留时间差异，外加某关卡进入次数以及某关卡死亡次数来分析关卡难度，是否需要调整。

• 日流失率：统计当日登录游戏，但是第二日未登录游戏的用户数占当日登录用户数的比值

• 周流失率：统计当日登录游戏，但是随后7日都未登录游戏的用户数占当日登录用户数的比值

• 月流失率：统计当日登录游戏，但是随后30日都未登录游戏的用户数占当日登录用户数的比值

  • 如果流失率波动较大，则需要引起警惕

2.1.4 游戏收入

• 此游戏主要包含的收入：应用内广告、应用内付费

• 累计付费用户：游戏上线以来，总的付费人数；

• 累计付费金额：游戏上线以来，总的付费金额；

• 付费率（重要指标）：付费玩家占据总玩家的比例，如同以本游戏为例，首充只要一元，即可获得价值120元的奖励！为的就是提高这个指数，这个指标提升，可以得到渠道的青睐，获得更多的推荐机会。

• 月付费率：月付费用户占月活跃用户数的比例

  • 游戏产品的付费引导是否合理

  • 付费转化是否达到预期效果

• 月活跃付费用户数：月活跃用户中付费的用户数

• ARPU（重要指标）：平均用户收入，收入除以用户数，一般以月计算；

  • ARPU = 月总收入 / MAU

• ARPPU（重要指标）：平均每付费用户收入，收入除以付费用户数， 一般以月计算；

  • ARPPU = 月总收入 / 月活跃付费用户数

  • 这两指标理论上当然是越高越好，我们通过这些数据对游戏进行付费优化，

  1. 比如人均付费率低下，但是ARPPU很高，那就说明付费的大客户比较多，付费能力比较强，针对这一点，我们做一些付费功能调整和优化，甚至专属大客户客服，让大客户玩得更加开心，提高用户付费冲动；

  2. 再如人均付费率高，但是ARPPU很低，说明大部分玩家喜欢花一些小钱，我们针对这一部分玩家，多增加一些小额的礼包，当然这里面涉及到“用户画像”

• 生命周期：即一个用户从第一次参与游戏，到最后一次参与游戏之间的时间

• LTV：生命周期价值，用户在生命周期内为该游戏创造的收入总计，可以看成是一个长期的ARPU

2.1.5用户画像相关指标

• 终端设备数据：手机型号数据

• 网络及运营商数据：用的是wifi还是4G

• 玩家地域：玩家所处的国家、省份

• 玩家年龄：

• 玩家性别：

• 通过用户画像，可以了解我们的用户是谁，大致的消费能力如何

三 、 用户付费转化分析

付费转化简单来说就是用户在APP内花钱，每一个商业性的APP，都会设置付费环节，让更多的用户付费，是开发和运营的归宿。付费用户的数量直接影响到收益情况，也是判断一个APP是否成功的关键因素。

日常的拉新、留存、促活，根本目的都是为了提高用户的付费转化。

本产品有很多的闯关道具，包括烟花、TN炸弹、爆炸、玩具锤、小飞机、老爷车、重排、十字烟花、小体力、中体力、大体力、大厅广播、金币、加三步等，其中，道具是需要用金币购买的；金币可以通过登录签到获得，但是有限，开局加三步需要观看相应的广告获得。

这些道具还可以通过抽奖、社区活动、每日签到获取，但是数量有限。

为了让玩家有购买道具的需求，在游戏闯关的过程中，设置了付费点：每局限定时间或者次数，闯关页面下设置了闯关延时、增加步数、或者在游戏中使用道具，玩家可以随时点击购买，当局有效。

这就促使玩家在付出较多时间成本，比如：同一个关卡玩了N次都没有通过，这次差后一两步，眼见就要成功的时候，次数/时间用完了，放弃太过可惜，付费买道具的欲望和行为产生了。加上右图中每次闯关失败后都会跳出来的付费引导页面，进一步加强了玩家付费的意愿，转化成付费用户。

因此，要提高游戏类用户的付费转化率，需要巧妙地设置闯关环节的障碍，在显眼的地方放上道具，方便玩家随时购买使用；另外，在关键时候主动弹出付费提醒，加深玩家付费的欲望。

在推广以及付费分析上，思路如下：

以用户画像着手，分析当前用户主要情况，下图是相应终端设备数据：

各个省份的玩家数据:

这些用户大都是买得起3000元左右的新款手机，有一定的消费能力。

用户的性别占比：从图中可以看出，大部分都是女性玩家

消费用户中的年龄：可以看出大部分玩家都是35岁以下的。

游戏内商城相应的礼包：

相应充值礼包的消费分布：

直接结论：但是综合商店金币销售价格而言，对用户的友好度不是很好，经过数据分析得出，当前APP的高端用户并不多，所以不应直接呈现这种倍数价格的贩卖金币。

数据结论：主要的消费者消费额度多是低于30的礼包，此外还存在一部分无法闯关成功而进入商城的用户，但是未消费，这部分用户就是我们的潜在消费用户。

优化建议：

推广APP时，投放目标群体也应该是以35岁以下的女性为主，达到最大化引流；

推出几个层次的充值礼包，如1200金币￥9.9，3200金币￥19.9等 ，进一步满足用户的日常消费。

-END-

扫码添加请备注：python，进群与宋老师面对面交流：517745409