網遊運營關鍵資料詳解

本篇主要介紹在cp和運營商溝通時經常用到的roi、轉化率、留存率、付費率、ARPU與ARPPU關鍵資料分析。這些資料能夠呈現遊戲存在的問題，然後我們通過這些問題對遊戲統計資料進行分析，從而找出遊戲的問題所在而進一步的進行調優。

投資回報率

ROI（returnon investment）投資回報率是指通過投資而應返回的價值，也是推廣最關注的一個指標，roi越高，遊戲的估值越高，可能獲得的推廣資源也越多。

Roi=產生的回報/投入的資金

在進行資料觀測的時候，運營方一般會至少關注首日roi，三日roi，一週roi和一月roi，儘管利潤的最終計算取決於終生roi，但是運營方一般會希望前期roi比較高，這樣可以增加資金週轉靈活度，也可以降低產品的不確定性帶來的風險。

roi的高低與投放的渠道和產品質量相關。投放渠道決定成本，產品質量決定回報。我們可以從以下表格認識rio的評估。


渠道推廣費用與渠道、投入時長、投入時間階段、競品數量相關。產生的註冊數量與廣告的質量，產品型別相關。如圖所示，如果roi>100%，那麼推廣產品可能盈利，如果roi<100%，則推廣虧損。通過這張表可以看出不同渠道針對自身產品的價值，不同的渠道會有不同的目標使用者和影響力，也不是roi低於100%則不同投放，需要綜合產品戰略進行評估。選擇合適自身產品的渠道進行投放可以提高投入回報的價值。

Roi優化：若roi資料不達標，從運營考慮方面可以優化投入的渠道，優化廣告質量來獎勵成本和提高轉化。從產品角度考慮則是提高產品質量，關於產品質量則需要從其他資料進行分析。

生命週期總價值

Ltv(life time value)單個使用者的終生價值，在進行單個使用者終生價值分析的時候往往會對階段戒指進行拆分分析，從而觀測使用者付費在哪個階段產生影響。


Ltv與DAU，留存率，付費率，arpu值相關。Ltv的觀測主要是觀測遊戲質量在哪個階段產生了問題。從而找準優化的階段。若整體資料都比較低，一般從前面開始優化，因為後面的資料受前面資料的制約。例如在前期留存出了問題，優化後期的資料一般收效甚微。

在判斷ltv是否出現問題時有以下2種辦法

1：是否達到盈利標準

2：和同渠道同型別的遊戲進行對比

轉化率

轉化率是指從使用者從廣告或者平臺點選下載遊戲到進入遊戲進行遊戲的比率。匯入使用者在變成註冊使用者的過程中還會經過下載安裝包，安裝遊戲，註冊賬號，建立角色，載入資源進入遊戲這幾個步驟，每個步驟都有可能造成使用者流失。

轉化率=註冊使用者數量/匯入使用者的數量

轉化率低可能由一下原因產生：


轉化率的資料與渠道也有一定的關係，是否在轉化率上出現了問題可以與同渠道同型別的產品進行縱向比較。

留存率

使用者在某段時間內開始使用應用，經過一段時間後，仍然繼續使用該應用的使用者，被認作是留存使用者。留存率需要分時間段進行統計。

留存率=新增使用者中登入使用者數/新增使用者數*100%（一般統計週期為天）

新增使用者數：在某個時間段（一般為第一整天）新登入應用的使用者數；

登入使用者數：登入應用後至當前時間，至少登入過一次的使用者數；

次日留存率：（當天新增的使用者中，在註冊的第2天還登入的使用者數）/第一天新增總使用者數；

第3日留存率：（第一天新增使用者中，在註冊的第3天還有登入的使用者數）/第一天新增總使用者數；

第7日留存率：（第一天新增的使用者中，在註冊的第7天還有登入的使用者數）/第一天新增總使用者數；

第30日留存率：（第一天新增的使用者中，在註冊的第30天還有登入的使用者數）/第一天新增總使用者數。

留存率是遊戲中最為關鍵的資料，如果留存出現問題，就會導致後續的付費率同時出現問題，從而收入也會對應的出現問題。留存率是遊戲產品質量的最基本表現。如果留存率出現問題，可以從以下幾個方面進行分析：


遊戲bug和遊戲流暢度出現問題視嚴重程度產生不同程度的流失，如果有這2類問題如果團隊技術能力允許，需要優先進行解決，這類問題不僅產生大量的流失，而且給後續問題的判斷造成影響並帶來誤差。

上面提到的畫面，遊戲ip，和遊戲特色主要影響前期留存，尤其是前半個小時留存，這個階段出現問題一般調整起來比較困難，因此在前期定位畫面和ip時需要引起足夠的重視。如果需要調整也儘可能早些進行調整。

核心玩法和目標傳遞考驗的是策劃的功底和團隊的耐心，核心玩法和目標傳遞需要對任務節奏，道具投放節奏，關卡難度節奏，成就節奏，活動綜合進行調整。在後面的遊戲內資料分析我們再進行詳細的講解。

社交元素新增和調整需要進行綜合的分析而不是堆砌社交元素，首先要考慮社交是否和遊戲世界和玩法切合，另外社交是否建立了足夠的玩家和玩家之間的關係，這個關係是否是多個維度的。比如高階玩家的成就和炫耀，同等級玩家的協助，高對低的，男對女的等等。

付費率

付費率是指付費人數與遊戲人數之間的比率，遊戲的付費率越高，相應的遊戲收入也會越高，並且高付費率意味著遊戲的可持續收入越好，可挖掘空間也越大。

付費率=付費人數/使用者人數

進行付費率分析需要考慮首日付費率，活躍付費率，7日付費率，生命週期總付費率。

首日付費率與引導付費密切相關，而長期付費率則與出售物品的價值，活動促銷密切相關。使用者判斷是否值得付費從以下幾個方面進行

1：價效比，這裡的價效比是指以戰力為評估體系的價效比，即是否花較少的錢獲得較多的戰力反饋。

2：稀有度，獲得的物品是否稀有，在遊戲中需要花費較大的成本或者獲得不到。做絕對稀有可以出售在遊戲中絕對獲得不到的物品。

3：功效，獲得遊戲中無法獲得的功效，例如提高產出效率和減少遊戲時間成本。

首日付費率不足一般是引導付費不足，使用者不知道付費資訊或是不知道如何付費更加有效，在進行引導付費的時候儘量減少使用者對價效比等其他因素的判斷，並且在合適的時候呈現給玩家。另一方面引導付費盡量提供足夠的價效比和有吸引力的物品，首日付費率可以提高生命週期總付費率和提升一定的留存率。

活躍付費率主要和日常消費與充值相關，遊戲需要提供足夠的充值理由讓使用者進行充值，例如定期出現的活動和遊戲本身有每日付費的需求。

在分析付費率的時候需要和留存率進行綜合分析，例如留存率非常低那麼付費率也一定會非常低。尤其是首日付費率，因此這些使用者在沒到付費時就已經流失了。

ARPU與ARPPU

(ARPU-AverageRevenuePerUser)ARPU即每使用者平均收入，人均付費也需要分時間進行統計，當人均付費較低時除了和付費率有相同的分析方法以外，還有遊戲是否具備足夠的付費深度。ARPPU（Average Revenue per Paying User）付費使用者人均付費與arpu是兩個相關量，只是計算方法不一樣。

每使用者平均收入=時間段內收入/時間段內使用者人數

付費使用者人均付費=時間段內收入/時間段內付費使用者人數

ARPU觀測遊戲的收入能力，ARPPU觀測付費使用者的付費能力。

這2個值低一般是付費深度不足，付費深度不是單一的指給使用者提供的足夠的填坑空間，而是系統的分析使用者每個階段的付費深度，價效比和反饋場景。

每個使用者的平均收入提升可以從不同的玩家付費習慣進行分別考慮，遊戲需要給普通付費玩家提供必要的日常消耗和階段性促銷。而針對付費能力比較強的玩家需要提供獨特的服務或者道具，並且這些東西物有所值，獲得對應的社會性反饋，便利性反饋，能力反饋和對應的突破系統障礙方面的反饋。

這些是在閱讀資料總表時可以看到的資料，當資料總表中的資料發生問題了，我們就需要從遊戲內資料進行進一步的分析，遊戲內資料分析包含等級駐留人數分佈分析，任務駐留人數分佈，系統使用次數分析，道具使用數量分析，道具銷售數量分析，貨幣分析等，我們再下一個章節詳細進行介紹。

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作者：心靈淨化師
來源：遊戲魂
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