UWA 學堂上新｜如何構建資料分析體系

如果一家公司有了資料分析體系，就能更有效率地支援業務。作為一名分析師，如何構建自己的分析體系，讓自己的資料分析結果，成為可以切實推動業務發展的驅動力呢？

我在《資料驅動遊戲運營》開頭寫的第一句話是：

作為資料分析師，最大的成就感莫過於自己的分析報告推動了業務的開展，並在業務開展過程中證實了其合理性，這也正是資料分析師的價值所在。

那麼，作為一名分析師，如何構建自己的分析體系，讓自己的資料分析結果，成為可以切實推動業務發展的驅動力？

本文將從以下幾個方面來進行講述：
1｜資料分析的價值
2｜資料分析的流程
3｜資料驅動業務的流程
4｜核心資料指標
5｜常用資料指標
6｜透過相關因素拆解來做資料分析
7｜主要的分析框架及方法
8｜ 總結

我之前整理過多個版本的資料分析的價值，這是結合我目前的工作，整理出來的最新版本。

我平時做過很多驅動業務的工作，主要是圍繞產品、市場和運營三大業務場景。工作分別是為遊戲、IP 引進把關、為遊戲立項把關、為遊戲研發把關、為資源投放把關、為市場營銷把關、為遊戲運營把關。

1.1 IP 把關：IP 引進價值分析、引進/自研遊戲成功率預測

當公司要引進一個 IP 時，我們通常都會先對 IP 的價值進行分析（包含使用者價值、商業價值、內容價值和戰略價值），我們會評估該 IP 是否值得引進，引進的價格區間是多少。

例如，我們之前想引進一個日本市場的國民級 IP，但是經過一系列調查，發現這個 IP 在中國市場算一個小眾 IP。除此之外，我們內部還有一個新遊戲成功率模型，可以根據新遊戲的相關資訊進行成功率預測。

1.2 立項把關：精準定位目標使用者，評估不同研發方案的利弊，預估靠譜流水

“精準定位目標使用者” 的目的是要做 “精準開發”，首先要知道我們的目標使用者有哪些，找到使用者未滿足的需求，再做到極致。

我們一般透過爬蟲的資料、問卷調研的資料、競品遊戲的資料，以及整個市場的資料來分析。比如：策劃組糾結是做 MOBA 競技玩法、吃雞玩法，還是考慮融合 Roguelike+ 關卡自適應功能等等，我們通常會分析各種玩法的利弊。當研發方向確定時，我們會預估相應流水等等，這些都是為遊戲立項把關。

1.3 研發把關：個性埋點，點對點找出問題；付費模組、爆率設計的最佳化

在遊戲研發階段，遊戲測試之前，我們會拉策劃對齊整個測試的資料預期，發現不符合預期的地方，和策劃一起定位問題。

比如，他們對於玩法、養成、商業化、職業等遊戲玩法的預期參與度是多少？基礎商業化構成，職業選擇職業平衡等，策劃有什麼樣的預期和關注點。然後我們會重點監控這幾個模組的資料，發現不符合預期的地方，就拉著策劃一起定位問題，比如：發現玩法參與率十分不符合預期，那就去分析使用者行為、使用者屬性。

我們資料分析師的宗旨是：針對具體的病治病，不做綱領性建議。

1.4 投入把關：評估產品質量；構造收入、活躍預測框架和模型，最佳化買量

遊戲測試階段，可以根據遊戲資料進行產品質量評級，給出最優市場費投放建議。遊戲公測階段，需要結合實際遊戲資料、投放成本給出盈虧臨界點。也會分析買量的效果資料，為買量最佳化提供資料參考。

例如：買量使用者和運營資料連通，根據不同廣告組的使用者行為資料，判斷哪些行為的使用者是潛力付費使用者，然後做類似受眾，從而提升買量效果。

1.5 市場營銷把關：使用者調研，幫助產品市場定位，並制定有針對性的營銷策略

在封測期間，透過市場問卷調研，可以對目標使用者和產品賣點進行驗證，比如，立項期間我們認為某款遊戲的目標使用者是 3D MMORPG 使用者，日系遊戲愛好者，喜歡動作/格鬥遊戲的使用者。最後，根據資料結論來幫助制定市場宣傳策略。

1.6 遊戲運營把關：資料輔助運營制定運營策略，實現拉新、促活和提升收入

資料分析可以幫助運營解決運營情況，綜合下來，分別可以列為三不。
不能：不能影響玩家的登入
不會：不會造成玩家的困惑
不好：不讓玩家覺得不好

資料分析也能輔助運營實現拉新、促活和提升收入。

比如：拉新活動中比較經典的案例，是新人的等級直升；促活的活動，比較有代表性的是根據流失使用者分析，運營瞭解到有的玩家不會做任務，專案團隊在遊戲中做一個每日一喊話，傳播正能量的活動；營收方面，專案組根據打折 PK 券的收益分析效果（滿額送券獲得的收益更高），做了滿額送券的活動。

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