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TalkingData:游戲數(shù)據(jù)分析流程
時間:2015-07-08 10:23   來源:TalkingData   責(zé)任編輯:毛青青

  1.3 游戲數(shù)據(jù)分析的流程

  游戲數(shù)據(jù)分析整體的流程將分為幾個階段,這幾個階段則是反映了不同企業(yè)數(shù)據(jù)分析的水平,從另一個角度,也是在解析作為一名數(shù)據(jù)分析人員究竟該如何參與到游戲數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)中,與之有關(guān)的游戲數(shù)據(jù)分析師的工作我們將在1.4節(jié)重點闡述。

  如圖1-2所示,對于游戲數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)及數(shù)據(jù)的利用,我們分為了五個階段,方法論、數(shù)據(jù)加工、統(tǒng)計分析,提煉演繹、建議方案。從工程技術(shù)、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘以及用戶營銷幾個方面進(jìn)行了覆蓋和研究。

  

  圖1-2游戲數(shù)據(jù)分析流程

  1.3.1方法論

  方法論是數(shù)據(jù)分析的靈魂,是解決問題的普遍塬則,貫穿分析始終的思想指導(dǎo)。這個階段決定了我們?nèi)绾温顸c數(shù)據(jù),如何設(shè)計分析指標(biāo),如何採集,如何組織數(shù)據(jù)。

  方法論多數(shù)是將業(yè)務(wù)進(jìn)行了抽象,形成了一套可以解決若干業(yè)務(wù)問題的思路。就游戲業(yè)務(wù)來說,從游戲數(shù)據(jù)分析角度,目前已經(jīng)存在幾套方法論,比如游戲早期市場提及的是PRARA,在進(jìn)入移動游戲領(lǐng)域,以TalkingData的AARRR模型則提及得最多,這套方法論綜合了PRARA、網(wǎng)站分析、社交網(wǎng)路分析等諸多分析的特色,結(jié)合移動游戲市場的情況,加以整理并提出的。在后續(xù)的章節(jié)中,我們會重點介紹AARRR模型。

  方法論存在的意義就是要去解決問題,是對于問題、目標(biāo)、方法和工具的概述。一方面解決業(yè)務(wù)問題,另一方面則是分析思維的指導(dǎo)。在后續(xù)有關(guān)游戲數(shù)據(jù)分析師的描述中,我們強(qiáng)調(diào)對分析思想的鍛煉及方法的駕馭,學(xué)會基于不同角度和領(lǐng)域去看待業(yè)務(wù)問題,這需要高度的抽象和概括能力。從圖1-2我們也可以看到,方法論的確立,決定了我們在游戲數(shù)據(jù)分析方向上要解決的問題、採取的方法和使用的工具等。

  當(dāng)我們?nèi)鄙龠@樣的體系支撐時,即使我們確立目標(biāo),但是在實踐操作時將會變得非常緩慢,效率低下。因為在整個的過程中,我們要完成游戲數(shù)據(jù)分析的工作,需要開發(fā)人員、設(shè)計人員和運營人員的參與,當(dāng)大家無法在統(tǒng)一的思想和方法的指導(dǎo)下,就無法進(jìn)行有效地任務(wù)分配和需求理解,進(jìn)而導(dǎo)致今天我們看到這種現(xiàn)象:在很多的游戲公司,運營人員與開發(fā)人員的溝通中頻頻會出現(xiàn)各種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)理解的不統(tǒng)一,分析功能開發(fā)得南轅北轍。這些問題的出現(xiàn)不僅僅是溝通的問題,更是對于游戲數(shù)據(jù)分析的體系和思想未形成一致的認(rèn)識造成的。在方法論的階段有如下的兩點是需要重點關(guān)注和解決的。

  (1)業(yè)務(wù)需求

  方法論是對業(yè)務(wù)需求的 層級的抽象,涉及具體業(yè)務(wù)時,在方法論的指導(dǎo)下,我們需要對業(yè)務(wù)需求進(jìn)行拆解,而這個階段,從數(shù)據(jù)分析的角度來看,就是該如何進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點。

  數(shù)據(jù)埋點就是通過客戶端或者服務(wù)端,通過在某些游戲位置追蹤玩家游戲行為而得到的相關(guān)數(shù)據(jù)。這些位置則是未來對特定業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。比如,我們在進(jìn)行用戶註冊分析時,需要在用戶註冊的相關(guān)代碼和邏輯位置進(jìn)行數(shù)據(jù)採集點的設(shè)計,這樣當(dāng)游戲有玩家參與時,我們就可以通過採集到的數(shù)據(jù),進(jìn)行整理,形成可計算的指標(biāo)。

 …過長期的發(fā)展后,基本上已經(jīng)形成了一些特定的數(shù)據(jù)指標(biāo),而這些指標(biāo)也可以涵蓋大部分的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析。多數(shù)時候,我們常常會苦惱于如何進(jìn)行數(shù)據(jù)埋點,如何進(jìn)行基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析,實際上,我們通過一些行業(yè)通用的數(shù)據(jù)指標(biāo)白皮書就可以在短時間內(nèi)明確該如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的埋點和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析,這方面可以參考TalkingData在2012年發(fā)布的《移動游戲運營數(shù)據(jù)指標(biāo)白皮書》。

  (2)指標(biāo)體系

  當(dāng)我們形成了基本的數(shù)據(jù)指標(biāo)后,我們要形成完整的指標(biāo)體系,并且要建立在方法論的指導(dǎo)基礎(chǔ)之上。在多數(shù)情況下,指標(biāo)具有很強(qiáng)的業(yè)務(wù)導(dǎo)向性和監(jiān)測作用。比如在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)日報的製作過程中,我們就需要按照一定的邏輯組織我們的數(shù)據(jù),用戶類數(shù)據(jù),收益類數(shù)據(jù),渠道數(shù)據(jù)等等。與此同時,在這些指標(biāo)基礎(chǔ)之上,數(shù)據(jù)分析人員可根據(jù)需要,進(jìn)一步加工和變換指標(biāo),從而完成深度分析,比如我們對于新增付費用戶的研究,用戶生命周期價值的探討等,就需要在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的指引下,進(jìn)一步建立新的數(shù)據(jù)規(guī)劃和指標(biāo)拆解。

  這部分指標(biāo)工作看似是最基礎(chǔ)的部分,但是最重要。理清了業(yè)務(wù)需求,我們需要基于目標(biāo)驅(qū)動構(gòu)建指標(biāo)體系,在類似AARRR模型的指導(dǎo)下,整體構(gòu)建并不會有太多的特殊性,但重要的一點是,所構(gòu)建的指標(biāo)體系需要能夠和業(yè)務(wù)匹配起來,比如更具業(yè)務(wù)需要,重點予以關(guān)注的指標(biāo)數(shù)據(jù),或者關(guān)鍵業(yè)務(wù)的評估需要微型的指標(biāo)體系來實施。這一類是在方法論指導(dǎo)塬則下完成的。

  在指標(biāo)體系中,指標(biāo)重在理解和標(biāo)準(zhǔn)化,如果在構(gòu)建指標(biāo)體系階段,定義的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)不夠清晰,那么在具體的開發(fā)實施階段,就會產(chǎn)生很多問題,最終造成了類似統(tǒng)計數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題。此外,在此階段定義的指標(biāo)不是越多越好,所以要加深對于指標(biāo)的深入理解,借助數(shù)據(jù)分析來解決問題,而不是羅列數(shù)據(jù),在構(gòu)建的指標(biāo)體系內(nèi),每一個指標(biāo)都將具備實際的分析價值和能夠反映特定的問題,并且當(dāng)問題得以解決時,我們還可以從該指標(biāo)或者幾個指標(biāo)的組合中評估效果。

  1.3.2數(shù)據(jù)加工

  對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理使其最終變成信息,這個階段統(tǒng)稱為數(shù)據(jù)加工,具體要經(jīng)歷如圖1-3所示的流程。

  圖1-3游戲數(shù)據(jù)加工流程

  在數(shù)據(jù)加工階段,我們重點要去解決的問題有兩點。

  (1)業(yè)務(wù)理解

  系統(tǒng)最終是需要技術(shù)開發(fā)的,在選定技術(shù)和工具之前,最重要的是要充分理解需求和標(biāo)準(zhǔn)定義。在開發(fā)人員完成開發(fā)后,如果發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)處理的結(jié)果并非是分析師或者業(yè)務(wù)人員所需要的,那么就浪費了很多的時間和資源,因此是否形成一直的指標(biāo)定義認(rèn)識,是否明確統(tǒng)一需求,需要分析師、業(yè)務(wù)人員與開發(fā)團(tuán)隊共同商議,形成統(tǒng)一的認(rèn)識,否則將面臨重復(fù)開發(fā),需求更改等等一系列的問題。在所有人員在這些問題達(dá)成一致后,接下來就要解決的是技術(shù)開發(fā)問題。

  (2)技術(shù)開發(fā)

  確立使用什么技術(shù)和架構(gòu)來完成整體的數(shù)據(jù)分析平臺的建設(shè),這是需要技術(shù)人員去評估的,而評估的一個重要參考就是前一個階段所確立的內(nèi)容,技術(shù)人員對于業(yè)務(wù)分析需要的理解,決定了未來構(gòu)建的數(shù)據(jù)平臺的很多因素,比如高安全性、高效性、高可靠性、高可用性、高可擴(kuò)展性和可管理性,等等。

  在數(shù)據(jù)採集層級,我們需要解決數(shù)據(jù)的發(fā)送機(jī)制、採集內(nèi)容和存儲方式等。就目前的移動互聯(lián)網(wǎng)游戲來說,主要採取在游戲客戶端植入統(tǒng)計分析SDK的方式來完成數(shù)據(jù)的採集,當(dāng)然,在部分公司中,也採取了游戲伺服器端完成數(shù)據(jù)的採集。兩種方式各自具備優(yōu)勢,通過SDK植入游戲客戶端的採集方式,在有關(guān)游戲用戶終端設(shè)備的信息,用戶會話時間等方面具備優(yōu)勢,而通過伺服器端的數(shù)據(jù)採集,則在游戲內(nèi)諸如等級分析、關(guān)卡任務(wù)分析方面具備優(yōu)勢,但是對于游戲用戶在客戶端設(shè)備上一些行為則無法做到採集和分析。比如,如圖1-4所示,在移動游戲客戶端的錯誤日誌中,多數(shù)情況下無法通過伺服器端獲得的寶貴數(shù)據(jù)。

  

  圖1-4游戲客戶端錯誤日誌

  而這些數(shù)據(jù),經(jīng)過採集后,則是可以快速了解目前產(chǎn)品的問題,比如新增用戶很多,但是活躍時間和留存質(zhì)量很低,分析錯誤日誌則是一個很好的方式。這一點在移動游戲數(shù)據(jù)分析方面是非常必要的,因為移動游戲環(huán)境和嘲的多樣性,使得我們必須重視解決看似很小的問題。

  在數(shù)據(jù)處理層級要對採集到的塬始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、清洗和載入,對雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、映射、排重以及糾錯等操作,最終將數(shù)據(jù)載入到數(shù)據(jù)倉庫中。在這個階段需要完成的工作量是非常龐大的,尤其是在移動游戲領(lǐng)域,當(dāng)用戶終端的設(shè)備變得更加多樣,地域更加分散后,數(shù)據(jù)的處理工作相比之前的端游和頁游,變得更加的重要,依賴程度更高。移動游戲需要更加快速的響應(yīng)和迭代能力,當(dāng)我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了游戲在某些設(shè)備上存在問題時就要迅速的進(jìn)行解決,而此時,關(guān)鍵任務(wù)在于我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)這些問題并進(jìn)行分析。如圖1-5所示,我們需要依托設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)化和糾錯去發(fā)現(xiàn)不同用戶群的設(shè)備分佈情況。在同樣情況下,我們也可以分析比如付費用戶更加傾向哪些解析度的手機(jī),或者使用iPhone5的付費用戶的ARPPU是多少,這些分析都要依托于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力才能夠?qū)崿F(xiàn)。

  圖1-5游戲設(shè)備排行信息

  在數(shù)據(jù)計算層級,要進(jìn)行實時的運算,定義多維數(shù)據(jù)模型、業(yè)務(wù)模型,比如基于時間維度、地域維度、用戶群維度、區(qū)服維度和渠道維度等,按照小時、日計算任務(wù),根據(jù)業(yè)務(wù)要求進(jìn)行數(shù)據(jù)運算,并把結(jié)果集數(shù)據(jù)輸入到資料庫中。

  在業(yè)務(wù)信息層級,則需要將經(jīng)過採集、處理并計算的數(shù)據(jù)最后經(jīng)過介面變成可被查詢的信息,如果從開發(fā)層面解釋,就是龐大的報表系統(tǒng),即直接面向最終分析師的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

  實際上數(shù)據(jù)加工階段的最終目的就是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的信息。從這點來看,第叁階段的統(tǒng)計分析則是與業(yè)務(wù)信息階段是結(jié)合非常緊密的,統(tǒng)計分析要基于已經(jīng)加工好的數(shù)據(jù),進(jìn)一步深入地透過更加多元的數(shù)據(jù)或者信息分析方法,挖掘特徵。

  1.3.3統(tǒng)計分析

  統(tǒng)計分析包含了統(tǒng)計和分析。統(tǒng)計分析是商業(yè)智能的一方面,商業(yè)智能應(yīng)用還包括決策支持系統(tǒng)(DSS)、查詢和報告、在線分析處理(OLAP)、預(yù)測和數(shù)據(jù)挖掘,統(tǒng)計分析則是整理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的綜合。

  此前我們需要收集數(shù)據(jù),但是目的都是整理數(shù)據(jù)且最終要進(jìn)行分析數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)向信息轉(zhuǎn)化的過程。為此需要描述數(shù)據(jù)的性質(zhì)和研究數(shù)據(jù)關(guān)係,并通過一定的模型來變換角度解析數(shù)據(jù)內(nèi)在的聯(lián)繫,而如果整體系統(tǒng)的開發(fā)度更高,則可以就模型本身進(jìn)行有效性的驗證。在部分公司提供的統(tǒng)計分析系統(tǒng)上,我們已經(jīng)能夠看到部分的預(yù)測分析,這也是向下個階段提煉演繹的重要過渡。

  對于游戲數(shù)據(jù)分析師來說,我們需要學(xué)習(xí)的更多的統(tǒng)計的思想、方法和解題思路。統(tǒng)計分析最關(guān)鍵的就是要分析數(shù)據(jù),因為對于經(jīng)過整理和加工的數(shù)據(jù),如何提煉有用的決策信息,一方面是依托于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)採集和整理,另一方面則需要分析師最終進(jìn)行分析才會發(fā)揮價值。分析師的最大要求就是理解每一個方法背后的塬則、範(fàn)圍和思想。統(tǒng)計學(xué)的思維將我們對于事物的解讀能力提升到了一個更高的層次。

  在進(jìn)行一些游戲數(shù)據(jù)分析時經(jīng)常使用集中趨勢或者離散程度的指標(biāo),而這些指標(biāo)所代表的不只是一個計算方式,更重要的是在最初誕生時,就是為了解決某一類問題而設(shè)計的解決辦法,這是我們在分析基于計算方法下分析數(shù)據(jù)所最需要關(guān)心的事情,比如在描述統(tǒng)計分析中,我們經(jīng)常使用集中趨勢,它反映的是一組數(shù)據(jù)所有具有的共同趨勢。

  統(tǒng)計分析階段對分析師來說是非常重要的考驗,尤其是基本的分析能力。當(dāng)然,作為一名分析師只具備在挖掘數(shù)據(jù)特徵和分析數(shù)據(jù)方面的能力還不足以證明分析師的價值,數(shù)據(jù)分析本身是輔助決策的,因此,能夠挖掘提煉和演繹,與業(yè)務(wù)有效結(jié)合,形成結(jié)論則是非常重要的。所有的分析師不是為了分析數(shù)據(jù)而分析數(shù)據(jù),崇尚數(shù)據(jù),信仰數(shù)據(jù),但不要盲目。

  1.3.4提煉演繹

  事實上,每一次數(shù)據(jù)分析都要經(jīng)過長期的準(zhǔn)備和努力,曾有文章指出在整個數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中有80%以上的時間是在整理數(shù)據(jù),所以如何有效形成方法和經(jīng)驗就變得更加重要。

 ∩以預(yù)見的是,當(dāng)數(shù)據(jù)分析由系統(tǒng)來實現(xiàn)時,我們需要對關(guān)鍵業(yè)務(wù)具備數(shù)據(jù)的歸納和業(yè)務(wù)分析的模型組織,比如在游戲數(shù)據(jù)分析中,我們會針對鯨魚做分析,對留存做專門的分析。這些都是通過業(yè)務(wù)的提煉才得以實現(xiàn)的。

  在很多情況下,經(jīng)過積累,需要將一些重要業(yè)務(wù)和分析進(jìn)行歸納,總結(jié)出長期可以使用的分析模塊和數(shù)據(jù)採集體系,如此當(dāng)我們每一次面臨新游戲需要數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析時,則不需要更多的額外開發(fā)成本。

  以移動游戲統(tǒng)計分析為例,在經(jīng)過不斷的業(yè)務(wù)提煉和模型演繹后,從分析角度來看,如圖1-6所示的幾個模塊是最為關(guān)心的。

  

  圖1-6游戲數(shù)據(jù)分析模塊

  以上是經(jīng)過不斷的提煉總結(jié)出來的一些重要分析模塊,基于這些模塊,我們需要記錄和完成的數(shù)據(jù)採集,并且在參數(shù)設(shè)計上需要形成可以復(fù)用的介面。在如今移動游戲市場,服務(wù)于第叁方游戲統(tǒng)計分析服務(wù)的平臺提供了標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)介面,從數(shù)據(jù)採集的角度,我們可以確立如圖1-7所示的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計介面。

  

  圖1-7游戲數(shù)據(jù)採集標(biāo)準(zhǔn)介面設(shè)計

  下面我們將通過TalkingDataGame Analytics在iOS平臺的數(shù)據(jù)統(tǒng)計介面設(shè)計的為例,來描述具體的具體設(shè)計方法,其中涉及的標(biāo)準(zhǔn)介面有6個。

  (1)游戲啟動和關(guān)閉

  用于準(zhǔn)確追蹤用戶的游戲次數(shù)、游戲時長和初始渠道等信息:

  

  (2)統(tǒng)計用戶賬戶

  用于定義一個玩家,更新玩家 屬性信息:

  

  (3)跟蹤用戶充值

  跟蹤玩家充值現(xiàn)金而獲得虛擬幣的行為,充入現(xiàn)金反映至游戲收入中:

  

  (4)跟蹤用戶消費點

  跟蹤游戲中全部使用的虛擬幣的消費點,如購買道具、VIP服務(wù)等。

  

  (5)任務(wù)關(guān)卡或副本

  跟蹤玩家任務(wù)、關(guān)卡、副本情況。

  

  (6)任務(wù)自定義事件

  跟蹤和統(tǒng)計任何期望分析的數(shù)據(jù),如功能按鈕的點擊、填寫輸入框、廣告出發(fā)情況等。

  

  以上是從數(shù)據(jù)採集和具體分析兩個角度闡述了提煉演繹的重要性,作為分析師,其提煉演繹的能力不僅僅是完成分析,還在于優(yōu)化和完善分析系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和設(shè)計。這個階段的業(yè)務(wù)模型和分析師見解,一方面影響了下一步的方案形成和指導(dǎo)決策,另一方面,也決定了其提供的經(jīng)驗在后續(xù)的產(chǎn)品運營過程中是否可以作為可持續(xù)使用的方法。

  在西內(nèi)啟所著的《看穿一切數(shù)字的統(tǒng)計學(xué)》有一句話:

  「實際上分析結(jié)果本身并沒有價值,如何活用分析結(jié)果,最終得到的價值也是不同的。

  」

  價值的挖掘還體現(xiàn)在最終的建議和方案上,因為最終數(shù)據(jù)分析要以解決問題為先,建議方案則是最終訴求。

  1.3.5建議方案

  前面幾個過程是從數(shù)據(jù)平臺、標(biāo)準(zhǔn)分析系統(tǒng)、產(chǎn)品運營和精細(xì)化幾個關(guān)鍵詞在描繪游戲數(shù)據(jù)分析的流程,而數(shù)據(jù)分析的最終是要形成方案或者決策指導(dǎo),因為分析結(jié)果體現(xiàn)不了價值,最終還是要和業(yè)務(wù)結(jié)合,真正體現(xiàn)價值的是如何運用結(jié)果。

  建議方案就是解決如何有效利用分析結(jié)果。在很多情況下,你會發(fā)現(xiàn)最能夠體現(xiàn)利用分析結(jié)果就是在獲取用戶和經(jīng)營用戶兩個方面。在獲取用戶方面,我們需要針對那些還不是我們用戶的用戶進(jìn)行轉(zhuǎn)化,到達(dá)特定的用戶群,即那批我們真正想要轉(zhuǎn)化的人,而如何選擇受眾、選擇媒體需要充分利用分析結(jié)果。對于廣告主來說永遠(yuǎn)希望投放效果最大化,對于媒體來說則是收益效果最大化,為此在最近的幾年我們看到了諸如DSP、DMP、SSP和RTB等概念的出現(xiàn),一定程度上就是利用我們不斷豐富的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果,不斷優(yōu)化我們在廣告方面的投放,不得不說這印證了西內(nèi)啟的那一句話。

  另一點,從經(jīng)營用戶的目的來看,因為每一個用戶的獲取都需要成本,在產(chǎn)品有限的生命周期內(nèi),期望與每一個獲取的用戶生命周期也足夠長久,如此可以獲取更多的價值。而這一點,在游戲領(lǐng)域也被逐漸利用起來。

  在以往的游戲數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,我們會發(fā)現(xiàn),經(jīng)過數(shù)據(jù)分析后,方案一旦形成,我們很難將這個方案執(zhí)行下去,并且無法評估最終的效果,因為在整個數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中,參與的部門的人員眾多,數(shù)據(jù)分析結(jié)果與方案執(zhí)行往往很難做到一致。不過在最近的移動游戲市場,已經(jīng)有很多的公司或者分析師慢慢注意到這一點,因為移動設(shè)備可以更加精準(zhǔn)地定位一個用戶,同時移動提供了更加方便和快捷的消息推送和內(nèi)容下發(fā)機(jī)制,這使得我們至少從游戲運營層面可以做到根據(jù)設(shè)備、地域、渠道、游戲行為、付費行為等更加準(zhǔn)確和快速地對目標(biāo)用戶進(jìn)行營銷,從一個層面已經(jīng)可以做到數(shù)據(jù)分析結(jié)果的最大化利用。

  比如一款游戲,如果一個活躍用戶連續(xù)叁天不進(jìn)入游戲,則從游戲中流失的概率增加10%,此時我們就需要 定位這樣一個群體,進(jìn)行目標(biāo)用戶的營銷和召回計劃。劃分的目標(biāo)用戶如圖1-8所示。

  

  圖1-8目標(biāo)用戶劃分

  根據(jù)分析結(jié)果,最終通過A/B test等方式將運營消息和活動下發(fā)到用戶移動設(shè)備上,使得目標(biāo)用戶的轉(zhuǎn)化得以提升。這是對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的 利用,同時也是在不斷積累運營經(jīng)驗,從長遠(yuǎn)來看,會形成一系列的運營模型,從此不必在摸著石頭過河,也不必每一次運營活動和執(zhí)行都是通過感性認(rèn)知完成。

  建議方案是整個游戲數(shù)據(jù)分析的重要一環(huán),因為最終我們還要進(jìn)行效果的檢驗,并且通過和分析目標(biāo)進(jìn)行比較,是否達(dá)到了預(yù)期。整個數(shù)據(jù)分析過程其實一個循環(huán),只不過在這一步是把分析結(jié)果的價值通過一定的手段和方式發(fā)揮出來,最終經(jīng)過檢驗和不斷修正,形成經(jīng)驗和塬則。游戲數(shù)據(jù)分析師其實最需要突破的也恰恰是這一步,從方案執(zhí)行的實時性和分析師職能的突破兩個方面來看,都將產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,當(dāng)然剛才提到的借助于內(nèi)容推薦只是達(dá)成這一目標(biāo)的一種方式而已。

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