如何看待一款游戏的推广和运营?单单只统计DAU、MAU这些指标是否合适成为考量游戏运营的KPI?
对于大部分开发者仍然只在乎“下载量”及“激活量”所造成的几乎“有推广、无运营”这一情况,通过Talking Data在移动游戏开发者沙龙上所展示出的分析数据,让我们看到了一种不同的分析思路。
AARRR模型
我们可这样看待获取一个用户的过程:
当一个用户在市场上发现并决定下载这款应用时,产品只是有了一个展示的机会。然后在安装、启动进入时,用户也会一直保持着产品是可有可无的这一态度。
而随后,如果用户发现这款应用符合甚至超出他的期望,让其有了再次进入应用体验的兴趣时,那么这时就可以认为获得了一个真正的用户。从这些用户身上就有机会获得产品的收益。
对于开发者而言,想要获取新的用户就要一个靠谱的市场,想要留下用户就要一个靠谱的产品,而想要获得最终的利益就要一个靠谱的商业模式。
这其中的每一个步骤都需要明确的目标,每一个目标都需要相应的手段去完成它。而无论最终选择什么方式去运营自己的产品,清晰的掌握自己产品的用户情况,始终需要摆在第一位的。
粗犷式推广
粗犷式的推广非常简单,对于一般的游戏开发者,这种技术门槛不高的运营方式相对的简单直接。在这个过程中,只需要对一些基本的数据,如用户量、活跃度、CPM、CPC以及CPI等进行统计。
按照这样统计出来的数据进行分析,找出尽可能多的活跃用户以及留存用户,以此来选择出更优质的渠道。
通过A/B Test直接进行跨时间同比,分析得出可能获得更多回报的渠道。通过分析结果,开发者就能对渠道做出选择。
精细化运营
现阶段的移动游戏运营,不单单只能是简单粗暴的粗犷推广,进入精细化运营阶段了。
单纯的考察DAU、MAU已经远远不能满足精细化运营的需求,更为灵活的使用各种观测维度,更为全面的考察用户行为,更为精准的用户行为分析,将成为未来移动游戏运营人员。
借助完整的数据运营模型,移动游戏运营人员可以精确锁定目标用户,并留住这些用户,最终转化为付费用户,实现一款游戏应有的价值。
在统计的过程中,我们首先需要划分用户的群体,再对不同群体用户的生命周期分别进行分析。
在产品的运营过程中,由用户安装注册到正式使用,再到最后为了产品付费。通过对整个过程中用户的付费次数以及付费的金额
难度与留存
开发者有关游戏难度与用户留存之间的微妙关系。如何留住用户是非常关键的一个环节,而用户为什么离开也是游戏运营人员非常关心的话题。
通过TalkingData数据,观察用户的留存情况及用户群细分,有助于一些开发者去正确认识用户的保留和离开,从而找到问题所在。
运营周期:
在整个产品的运营周期,我们会面对用户的流失,忠实用户的更迭,最后达到一个用户留存的稳定期。
而进一步的分析,一个游戏是因为过于简单或者困难,或者在不恰当的时机进行收费而导致用户的流失。根据数据的变化,判断出相关事件的发生点。
通过分析用户流失的时间点,可以帮助开发者找到留住用户的方法。
营收(Revenue)
以下图的流程为例,根据对营收效益的分析(点击看全图),同比数据后得出的结果有助于我们对产品运营做出适当的决策,通过改进产品的质量或者改变运营的模式来提高整个产品的营收。
Warlial
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