分組分類使我想到了在“2015時(shí)代雜志全球 影響力100人”大名單中，除了政壇領(lǐng)袖、商界巨子，一線 之外的一位清秀的姑娘Marie Kondo，上榜理由卻是：特別會(huì)分類整理屋子，將公司、住宅雜亂的東西分類分組歸納整理，還自己的整理房間心得寫成了一本書“整潔寶典”。這種分類的方法不僅適用于生活中，在手機(jī)游戲中也可以對用戶采用分組分析的方法。
分組分析是應(yīng)用開發(fā)者分析用戶行為和提高用戶粘性、留存和盈利水平的最有效途徑之一。它可以使運(yùn)營人員擺脫干擾數(shù)據(jù)，取得高價(jià)值用戶的獨(dú)到見解。分組分析的目的就是讓運(yùn)營人員快速和簡單地了解應(yīng)用內(nèi)正在發(fā)生的事情，以及總結(jié)用戶行為的主體原因和方式。通過分組分析，執(zhí)行更加有針對性地策略。
以下是幾點(diǎn)將探討分組分析的基本使用方法
一、跟蹤產(chǎn)品更新造成的影響
假設(shè)近期發(fā)布了產(chǎn)品更新，對首次用戶體驗(yàn)(FTUE)進(jìn)行修改，簡化了教程，讓玩家更快速地進(jìn)入游戲狀態(tài)。為了知道這種變化會(huì)對用戶的留存有什么影響，測試這種影響可以便采用分組分析的方法，對比下載更新包前后玩家的表現(xiàn)。例如，可以通過對比已經(jīng)下載更新包和尚未使用更新包玩家在一周再次打開游戲的比例進(jìn)行對比，了解這種變動(dòng)是否會(huì)對留存產(chǎn)生積極或是消極的影響。以便于進(jìn)一步改進(jìn)。
二、確定 價(jià)值的用戶
哪個(gè)國家的用戶愿意在你的游戲上花錢，粘性 的用戶又是來自哪里?iOS用戶與安卓用戶對比表現(xiàn)如何?智能手機(jī)用戶和平板用戶的占比?你能夠利用CA來簡單地對這些用戶進(jìn)行劃分，識別價(jià)值 的用戶。然后，可以深入挖掘每一個(gè)分組，了解他們與產(chǎn)品的交互方式，與其他用戶的表現(xiàn)又有何種差異。這種信息在你搭建迎合這些 價(jià)值的用戶的付費(fèi)推廣策略時(shí)是無價(jià)的。
三、了解鯨魚、海豚和小魚的付費(fèi)習(xí)慣
在設(shè)計(jì)向付費(fèi)用戶推銷虛擬貨幣銷售或內(nèi)購策略時(shí)，了解最大的消費(fèi)群體是主要的，這部分群體又稱“鯨魚”玩家。因?yàn)檫@些“鯨魚”用戶與消費(fèi)程度較低的用戶，即“海豚”或“小魚”用戶存在密切的聯(lián)系。通過CA(分組分析)，你能夠快速地了解哪一項(xiàng)內(nèi)購在不同分組的付費(fèi)用戶間 ，哪一個(gè)價(jià)格點(diǎn)、等級水平，以及通過哪個(gè)渠道等最為高效，從而調(diào)整推廣策略。
四、優(yōu)化用戶獲取策略
通過對比某個(gè)廣告的分組分析或從參考資料得出的分組分析，你能夠快速地發(fā)現(xiàn)哪一種來源能夠產(chǎn)生更加高質(zhì)的用戶。進(jìn)行分組分析時(shí)，你需要對比不同來源的用戶粘性水平、不同分組的留存比例、使用應(yīng)用和進(jìn)行游戲的頻率，以及整體生命周期價(jià)值。這些數(shù)據(jù)對廣告預(yù)算的投放方向至關(guān)重要，并且能夠確保你在獲取投資方面取得適當(dāng)?shù)幕貓?bào)。
五、監(jiān)控外部因素的影響
分組分析是了解外部因素是如何影響應(yīng)用和游戲留存、用戶基數(shù)和盈利的最好方法。當(dāng)大型工作室進(jìn)入領(lǐng)域后會(huì)造成什么樣的影響，或若分發(fā)平臺對其操作系統(tǒng)作出重大變動(dòng)，或作出突然的發(fā)展方向變更會(huì)給游戲帶來什么影響?開發(fā)者可利用分組分析比對發(fā)生這些影響前后用戶的變化，以更加清晰地了解對你的應(yīng)用和游戲的潛在影響。
六、對比新手用戶和資深用戶
了解長期留存的用戶與剛下載應(yīng)用的用戶間的差異。以便能夠以不同的方式和策略處理這些應(yīng)用。在進(jìn)行分組分析時(shí)，必須考慮到如何讓新手用戶更加快速地轉(zhuǎn)化為付費(fèi)用戶?什么是內(nèi)購?fù)茝V的 時(shí)機(jī)?資深用戶是否與新手用戶打開應(yīng)用的頻率相似?他們每次使用應(yīng)用或進(jìn)行游戲的時(shí)間是否一致?分組分析可以幫助回答所有這些問題。
總結(jié)：
分類歸納不僅會(huì)生活更加美好。在手游運(yùn)營中分組分析又能讓開發(fā)者了解自己的產(chǎn)品，以及用戶會(huì)呈現(xiàn)某種行為的原因，同時(shí)也是研究用戶分組和發(fā)現(xiàn)重大趨勢的有效方式。
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