PMCAFF | 蓝港研发总监：游戏产品如何进行数据分析?内附核心数据分析实例子
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黃斌 本期嘉賓
08年加入藍港，藍港互動是國內領先的移動游戲研發(fā)和發(fā)行商，曾擔任平臺研發(fā)中心總監(jiān)，主要負責公司boss系統(tǒng)的研發(fā)工作，現(xiàn)在負責公司移動應用開發(fā)部，做一些移動工具的開發(fā)工作。
首先，介紹下什么是AARRR模型。AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer，這五個單詞的縮寫，分別對應一款產(chǎn)品生命周期中的5個重要的環(huán)節(jié)：獲取用戶、提高活躍度、提高用戶留存率、獲取收入、自傳播五個環(huán)節(jié)。不僅適用于游戲，也適用于工具。下面我們來簡單講解一下AARRR模型中每個環(huán)節(jié)關注的重要數(shù)據(jù)指標。
（1） 獲取用戶（Acquisition）
任何產(chǎn)品上線運營都會面臨這一環(huán)節(jié)，新增用戶量和CPA（cost per action）是這個階段的主要指標。這兩個指標和很多因素有關系，比如產(chǎn)品本身的目標用戶群的大小、市場宣傳、廣告投放、產(chǎn)品是否有IP、產(chǎn)品名字、產(chǎn)品Icon和介紹、安裝包大小等等很多因素有關系。現(xiàn)在移動游戲獲取用戶，主要通過各應用渠道和AppStore獲得。移動游戲從各應用渠道獲得用戶多少的主要因素，是流量變現(xiàn)能力強弱，但是這個怎么理解呢?
國內的各應用市場如應用寶、百度手機助手、360手機助手等等，廣告資源和榜位都是依據(jù)流量賺錢的能力來的。比如說，相同的位置，如果放其它的游戲一天能帶來50萬收入，如果放我們的游戲一天能帶來60萬的收入，大家認為各渠道會放誰家的游戲呢？各應用渠道本質還是在經(jīng)營流量，盈利能力強就會從各應用市場獲得更多的用戶。AppStore榜位會比較客觀和公正一點，而且分幾個榜單，付費榜、免費榜、暢銷榜。各有不同的指標來決定榜位。
（2） 提高活躍度（Activation）
衡量用戶的活躍度會有如下數(shù)據(jù)標準：DAU（日活躍度）、MAU（月活躍度）、使用時長、啟動次數(shù)、峰值在線人數(shù)等，其中DAU、MAU這兩個數(shù)據(jù)基本上說明了應用當前的用戶規(guī)模大小。用戶的活躍度也很重要，因為用戶活躍的時候才能貢獻收入。給大家講一個真實的例子，2014年比較火的某款游戲，老板天天關注的數(shù)據(jù)指標就是DAU，說只要DAU大約百萬我就能睡安穩(wěn)覺，其實是有道理的，用戶在，收入不管通過什么活動，新的消費等刺激下都能來。
（3） 提高留存率（Retention）
留存反應了用戶的粘性和忠誠度，我們會統(tǒng)計各種留存、次日留存、七日留存、雙周留存、月留存等。這個是我們在內部測試和外部小量測試階段的重點關注指標，后面會重點介紹這個留存率。
（4） 獲取收入（Revenue）
這個環(huán)節(jié)，要統(tǒng)計的指標有付費率、ARPU、ARPPU、消耗率、LTV等。反應用戶的付費轉化和付費能力等，我們會按照各渠道和推廣活動去統(tǒng)計這個，可以檢出不同渠道和推廣活動的用戶質量，這個后面會重點介紹下LTV的計算。
（5） 自傳播（Reter）
自傳播這塊，暫時不太會去計算反應病毒傳播能力的K因子，關注的比較多的是自然新增量，就是除廣告投入帶來用戶外的新增量。對于要想打造爆款產(chǎn)品這個K因子太重要了。
下面，我們看下AARRR模型的應用，從各應用渠道是如何應用它來選擇好的產(chǎn)品的。
S級是指特級，91比較看中自然新增、7日和15日留存、15天LTV即單個在15天內的收入貢獻和月付費率，基本包含了AARRR模型各環(huán)節(jié)的指標。
PP助手比較看中推廣注冊，這個反應吸量的能力和注冊轉化率、次日留存和七天留存、月付費率、登陸ARPU，也基本包含了AARRR模型各環(huán)節(jié)的指標。
360A級數(shù)據(jù)指標，比較看中注冊轉化率和留存率，其實也是有道理的。注冊轉化率反應了流量的利用率，留存率反應了用戶對產(chǎn)品的喜愛和忠誠度，有這個何愁收入不好呢?下面著重介紹下留存率指標。
留存率大家比較熟悉，工作中用的比較多，現(xiàn)在給大家介紹下新增留存率曲線。它的生成就是把各時間的留存率連接成一條曲線，新增留存率曲線是留存率的一種綜合。
大家看到新增留存率曲線的價值了么？產(chǎn)品早期不太好估算LTV，我們工作中更多的是用多少天的LTV。用來核算廣告投放的ROI，但是LT常用到。
LT，用戶生命周期，我們每個季度都需要重新計算，因為是收入確認的一個重要參數(shù)，因為收入需要按照道具類型進行分攤，LT真實的計算會比這個復雜的多。大家可以理解下LT的基本的定義，不一定要會算。另外記住“新增留存率曲線的面積等于LT”，所以留存非常重要。
AARRR模型和留存率、LTV指標的介紹就介紹到這里，下面有四個思考題，大家一起討論下。
思考題1：某產(chǎn)品活躍10%，周活躍70%，大家覺得是否靠譜？
答：是不靠譜的，因為日活躍10%，周活躍70%，用戶會在一周內重復活躍的情況。所以假如日活躍是10%，周活躍肯定小于70%。
思考題2: 鎖屏應用安裝4000-5000萬，日活躍200萬左右，是否靠譜？
答:鎖屏應用就是屏幕解鎖，主要Android上比較多這種應用。大多數(shù)的用戶不可能一天不使用手機吧，所以鎖屏應用，它的日活躍定是比較高的，現(xiàn)在只有5%左右，所以答案肯定是不靠譜，要么安裝量是虛的，要么用戶卸載的比較多。才會導致幾千萬的安裝鎖屏應用只有200萬左右的活躍。
思考題3：要做爆款應用比如臉萌、足跡、小咖秀等，從AARRR模型來看，需要什么樣的數(shù)據(jù)指標？
答：主要是自傳播能力，K因子高，在短時間能大量的曝光，所以成了爆款，但是他們都有一個問題，就是留存不好。
思考題4:要做大規(guī)模用戶應用比如Clean master、美圖秀秀、Go Launcher等，從AARRR模型來看，需要什么樣的數(shù)據(jù)指標？
答:一個大成的產(chǎn)品，從數(shù)據(jù)看肯定是各方面都比較好，另外，大家有沒有看傅盛關于介紹戰(zhàn)略的文章，關鍵詞：預測、破局點、all in，all in的前提還是數(shù)據(jù)的計算。
Q&A
Q1：詳解下思考問題4，需要哪些數(shù)據(jù)？為什么需要正常的數(shù)據(jù)特征？
A: 來簡單地說，單個LTV是否遠遠大于CPA 。復雜點說，就是大眾，剛需，痛點、高頻，后面對于的數(shù)據(jù)比較好。
Q2：我們這個Ap是不是比較極端，我們是運營商的手機營業(yè)廳，到月底用戶登錄的就比較多，平時就很少，平均下來日幾個點，但月60、70%，是不是可以說工具類的各種緯度活躍量都不是很客觀？
A：這個問題說的不是很清楚，不同的產(chǎn)品類型會有不一樣的數(shù)據(jù)特征，這個是和業(yè)務相關的，比如你說的營業(yè)廳的應用，就會存在日活躍很低，月活躍因為月低用的比較多，月活躍比較高的情況。
Q3：剛剛您介紹了渠道的游戲評級標準，想了解下游戲CP有渠道評級標準嗎？指標是什么呢?
A：CP對于各渠道是比較熟悉的，但是一般還沒有形成標準，CP關注渠道的數(shù)據(jù)指標，主要是能導多少用戶量，付費能力。
Q4：游戲為了獲得渠道更好的資源位，自充是行業(yè)很常見的操作方式？
A：渠道評價游戲的標準，不僅僅是收入，還有其它數(shù)據(jù)指標，所以自充值的影響也是一段時間的，所以不是很常有吧，但是聽過有游戲為了進入AppStore暢銷榜有自充值行為，識別這種行為，就看它的免費榜和付費榜是否一致。
Q5：我想問個問題，老師怎么計算流失周期的，一般可以利用流失數(shù)據(jù)來做產(chǎn)品的什么優(yōu)化？老師給舉個例子說明吧。
A：找出流失原因，一個一個解決了。 給你舉個例子吧，我們在以前的一款頁游，在用戶注冊和登錄的過程中，注冊轉化率比較低，我們就記錄每個步驟的轉化率，找到轉化率比較低的位置，發(fā)現(xiàn)那個步驟的資源比較大，在用戶網(wǎng)絡情況不好的情況下，下載比較慢，導致用戶直接關閉了。這個還是需要具體的問題，具體分析。
Q6：還有個問題，老師游戲運營是怎么針對用戶進行分層運營的?
A：游戲用戶，有RMB和非RMB玩家。RMB玩家又分大R和小R。運營活動，肯定會有相同的，也有針對性的。
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總結
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