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)務中,，與之有關的游戲數(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,、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘以及用戶營銷幾個方面進行了覆蓋和研究,。

        
圖1-2游戲數(shù)據(jù)分析流程

        方法論

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

        方法論多數(shù)是將業(yè)務進行了抽象,，形成了一套可以解決若干業(yè)務問題的思路,。就游戲業(yè)務來說，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,，在進入移動游戲領域，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)絡分析等諸多分析的特色，結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,、方法和工具的概述,。一方面解決業(yè)務問題，另一方面則是分析思維的指導,。在后續(xù)有關游戲數(shù)據(jù)分析師的描述中,，我們強調(diào)對分析思想的鍛煉及方法的駕馭，學會基于不同角度和領域去看待業(yè)務問題,，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,、采取的方法和使用的工具等。

        當我們?nèi)鄙龠@樣的體系支撐時,，即使我們確立目標,，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,、設計人員和運營人員的參與,，當大家無法在統(tǒng)一的思想和方法的指導下，就無法進行有效地任務分配和需求理解,，進而導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)標準理解的不統(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識造成的。在方法論的階段有如下的兩點是需要重點關注和解決的,。

        （1）業(yè)務需求

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

        數(shù)據(jù)埋點就是通過客戶端或者服務端,，通過在某些游戲位置追蹤玩家游戲行為而得到的相關數(shù)據(jù)。這些位置則是未來對特定業(yè)務分析的基礎數(shù)據(jù)支撐,。比如,，我們在進行用戶注冊分析時，需要在用戶注冊的相關代碼和邏輯位置進行數(shù)據(jù)采集點的設計,，這樣當游戲有玩家參與時,，我們就可以通過采集到的數(shù)據(jù)，進行整理,，形成可計算的指標,。

        經(jīng)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,，而這些指標也可以涵蓋大部分的業(yè)務數(shù)據(jù)分析。多數(shù)時候,，我們常常會苦惱于如何進行數(shù)據(jù)埋點,，如何進行基礎的數(shù)據(jù)分析，實際上,，我們通過一些行業(yè)通用的數(shù)據(jù)指標白皮書就可以在短時間內(nèi)明確該如何進行數(shù)據(jù)的埋點和基礎數(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)指標白皮書》。

        （2）指標體系

        當我們形成了基本的數(shù)據(jù)指標后,，我們要形成完整的指標體系,，并且要建立在方法論的指導基礎之上。在多數(shù)情況下,，指標具有很強的業(yè)務導向性和監(jiān)測作用,。比如在我們進行數(shù)據(jù)日報的制作過程中，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,，在這些指標基礎之上，數(shù)據(jù)分析人員可根據(jù)需要,，進一步加工和變換指標,，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,，就需要在基礎數(shù)據(jù)的指引下,，進一步建立新的數(shù)據(jù)規(guī)劃和指標拆解。

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

        在指標體系中,，指標重在理解和標準化,，如果在構建指標體系階段，定義的指標標準不夠清晰,，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)不準確等問題,。此外,，在此階段定義的指標不是越多越好，所以要加深對于指標的深入理解,，借助數(shù)據(jù)分析來解決問題,，而不是羅列數(shù)據(jù)，在構建的指標體系內(nèi),，每一個指標都將具備實際的分析價值和能夠反映特定的問題,，并且當問題得以解決時，我們還可以從該指標或者幾個指標的組合中評估效果,。

        數(shù)據(jù)加工

        對數(shù)據(jù)進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.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)務理解

        系統(tǒng)最終是需要技術開發(fā)的,，在選定技術和工具之前，最重要的是要充分理解需求和標準定義,。在開發(fā)人員完成開發(fā)后,，如果發(fā)現(xiàn)其數(shù)據(jù)處理的結果并非是分析師或者業(yè)務人員所需要的,，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定義認識,，是否明確統(tǒng)一需求,，需要分析師、業(yè)務人員與開發(fā)團隊共同商議,，形成統(tǒng)一的認識,，否則將面臨重復開發(fā)，需求更改等等一系列的問題,。在所有人員在這些問題達成一致后，接下來就要解決的是技術開發(fā)問題,。

        （2）技術開發(fā)

        確立使用什么技術和架構來完成整體的數(shù)據(jù)分析平臺的建設,，這是需要技術人員去評估的，而評估的一個重要參考就是前一個階段所確立的內(nèi)容,，技術人員對于業(yè)務分析需要的理解,，決定了未來構建的數(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,、高可擴展性和可管理性,，等等。

        在數(shù)據(jù)采集層級,，我們需要解決數(shù)據(jù)的發(fā)送機制、采集內(nèi)容和存儲方式等,。就目前的移動互聯(lián)網(wǎng)游戲來說,，主要采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)的采集，當然,，在部分公司中,，也采取了游戲服務器端完成數(shù)據(jù)的采集。兩種方式各自具備優(yōu)勢,，通過SDK植入游戲客戶端的采集方式,，在有關游戲用戶終端設備的信息，用戶會話時間等方面具備優(yōu)勢,，而通過服務器端的數(shù)據(jù)采集,，則在游戲內(nèi)諸如等級分析、關卡任務分析方面具備優(yōu)勢,，但是對于游戲用戶在客戶端設備上一些行為則無法做到采集和分析,。比如,，如圖1-4所示，在移動游戲客戶端的錯誤日志中,，多數(shù)情況下無法通過服務器端獲得的寶貴數(shù)據(jù),。

圖1-4游戲客戶端錯誤日志

        而這些數(shù)據(jù)，經(jīng)過采集后,，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,，分析錯誤日志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)境和場景的多樣性,，使得我們必須重視解決看似很小的問題,。

        在數(shù)據(jù)處理層級要對采集到的原始數(shù)據(jù)進行抽取、清洗和加載,，對雜亂的數(shù)據(jù)進行標準化,、映射、排重以及糾錯等操作,，最終將數(shù)據(jù)加載到數(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域,，當用戶終端的設備變得更加多樣,，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和迭代能力,，當我們通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了游戲在某些設備上存在問題時就要迅速的進行解決,，而此時，關鍵任務在于我們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)這些問題并進行分析,。我們需要依托設備的標準化和糾錯去發(fā)現(xiàn)不同用戶群的設備分布情況,。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分辨率的手機,，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大的數(shù)據(jù)處理能力才能夠?qū)崿F(xiàn)。

        在數(shù)據(jù)計算層級,，要進行實時的運算,，定義多維數(shù)據(jù)模型、業(yè)務模型,，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，根據(jù)業(yè)務要求進行數(shù)據(jù)運算,，并把結果集數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫中,。

        在業(yè)務信息層級，則需要將經(jīng)過采集,、處理并計算的數(shù)據(jù)最后經(jīng)過接口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,，第三階段的統(tǒng)計分析則是與業(yè)務信息階段是結合非常緊密的,，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,，挖掘特征,。

        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)關系,，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)系，而如果整體系統(tǒng)的開發(fā)度更高,，則可以就模型本身進行有效性的驗證,。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，我們需要學習的更多的統(tǒng)計的思想,、方法和解題思路,。統(tǒng)計分析最關鍵的就是要分析數(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)采集和整理,，另一方面則需要分析師最終進行分析才會發(fā)揮價值。分析師的最大要求就是理解每一個方法背后的原則,、范圍和思想,。統(tǒng)計學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,，而這些指標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,。當然,，作為一名分析師只具備在挖掘數(shù)據(jù)特征和分析數(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)務有效結合,，形成結論則是非常重要的,。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。

        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,。

        可以預見的是,，當數(shù)據(jù)分析由系統(tǒng)來實現(xiàn)時，我們需要對關鍵業(yè)務具備數(shù)據(jù)的歸納和業(yè)務分析的模型組織,，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)務和分析進行歸納,，總結出長期可以使用的分析模塊和數(shù)據(jù)采集體系,，如此當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)采集,，并且在參數(shù)設計上需要形成可以復用的接口。在如今移動游戲市場,，服務于第三方游戲統(tǒng)計分析服務的平臺提供了標準的數(shù)據(jù)接口,，從數(shù)據(jù)采集的角度，我們可以確立如圖1-7所示的標準統(tǒng)計接口,。

        
圖1-7游戲數(shù)據(jù)采集標準接口設計

        下面我們將通過TalkingDataGame Analytics在iOS平臺的數(shù)據(jù)統(tǒng)計接口設計的為例,，來描述具體的具體設計方法，其中涉及的標準接口有6個,。

        （1）游戲啟動和關閉

        用于準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，更新玩家最新屬性信息：

        （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服務等,。

        （5）任務關卡或副本

        跟蹤玩家任務,、關卡、副本情況,。

        （6）任務自定義事件

        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)采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)的結構和設計,。這個階段的業(yè)務模型和分析師見解,，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》有一句話：
“實際上分析結果本身并沒有價值,，如何活用分析結果，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,。

        建議方案

        前面幾個過程是從數(shù)據(jù)平臺,、標準分析系統(tǒng)、產(chǎn)品運營和精細化幾個關鍵詞在描繪游戲數(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,，因為分析結果體現(xiàn)不了價值，最終還是要和業(yè)務結合,，真正體現(xiàn)價值的是如何運用結果,。

        建議方案就是解決如何有效利用分析結果。在很多情況下,，你會發(fā)現(xiàn)最能夠體現(xiàn)利用分析結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行轉(zhuǎn)化,，到達特定的用戶群,，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果,。對于廣告主來說永遠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,，在游戲領域也被逐漸利用起來,。

        在以往的游戲數(shù)據(jù)分析領域，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,，因為移動設備可以更加精準地定位一個用戶,，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)機制，這使得我們至少從游戲運營層面可以做到根據(jù)設備,、地域,、渠道、游戲行為,、付費行為等更加準確和快速地對目標用戶進行營銷,，從一個層面已經(jīng)可以做到數(shù)據(jù)分析結果的最大化利用。

        比如一款游戲,，如果一個活躍用戶連續(xù)三天不進入游戲,，則從游戲中流失的概率增加10%，此時我們就需要精確定位這樣一個群體,，進行目標用戶的營銷和召回計劃,。劃分的目標用戶如圖1-8所示。

        
圖1-8目標用戶劃分

        根據(jù)分析結果,，最終通過A/B test等方式將運營消息和活動下發(fā)到用戶移動設備上,，使得目標用戶的轉(zhuǎn)化得以提升。這是對數(shù)據(jù)分析結果的最佳利用,，同時也是在不斷積累運營經(jīng)驗,，從長遠來看，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行效果的檢驗,，并且通過和分析目標進行比較,，是否達到了預期。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)驗和原則,。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)生深遠的影響,，當然剛才提到的借助于內(nèi)容推薦只是達成這一目標的一種方式而已。

        來源：TalkingData