騰訊互娛公開課：游戲數(shù)據(jù)分析詳細操作解讀

1、8月9日,騰訊互娛攜手極客公園在北京騰訊匯召開探秘游戲方法論-數(shù)字占星術(shù)公開課。本期公開課由騰訊互動娛樂高級數(shù)據(jù)營銷經(jīng)理陸金賢、數(shù)據(jù)營銷經(jīng)理王常倫進行分享,內(nèi)容圍繞“數(shù)據(jù)決策”展開。本期公開課視頻、PPT等內(nèi)容近期將陸續(xù)放出。據(jù)了解騰訊互娛在未來的時間內(nèi)還將陸續(xù)對外召開多期公開課。以下是整理的要點內(nèi)容:導(dǎo)言今天為什么還要來講數(shù)據(jù),并不是想告訴大家大數(shù)據(jù)是什么,或者大數(shù)據(jù)應(yīng)該怎么去用,而是要告訴大家騰訊互娛是怎么來應(yīng)用這個數(shù)據(jù)的。如果關(guān)注一下我們騰訊過往的信息和資料,會發(fā)現(xiàn)其實騰訊很少在公共場合去講大數(shù)據(jù)。因為騰訊不是沒有數(shù)據(jù),而是數(shù)據(jù)太多了,而且騰訊自己也不一定知道大數(shù)據(jù)是怎么一回事。所以我們

2、更多的反而是關(guān)注怎么去運用數(shù)據(jù),這才是數(shù)據(jù)應(yīng)該具有的價值,以及希望這堂課能夠帶給同學(xué)們的直觀的感受。數(shù)據(jù)從哪里來:布點采集與篩選已有1.游戲數(shù)據(jù):游戲運營數(shù)據(jù) 、游戲市場數(shù)據(jù);2.平臺數(shù)據(jù):游戲間交叉數(shù)據(jù) 、騰訊平臺行為數(shù)據(jù);3.外部數(shù)據(jù):可直接獲取外部數(shù)據(jù) 、外部合作數(shù)據(jù);其實內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的獲取都是一模一樣的,就是布點,在你所關(guān)注的關(guān)鍵路徑上,你所需要獲得的關(guān)鍵數(shù)據(jù)上去布點,按照一定的時間維度去進行數(shù)據(jù)的采集。 作為騰訊來說,騰訊互娛關(guān)注用戶數(shù)據(jù)采集的過程,跟剛才大家提的說關(guān)注游戲本身的數(shù)據(jù)還不太一樣,我們會從整個用戶全生命周期采集數(shù)據(jù)。從整個過程來說叫做SaaS,這種模型并不是騰訊所

3、創(chuàng)的,最早是Google提出來的。如何預(yù)測產(chǎn)品與市場走勢游戲新進量級的預(yù)估1.百度指數(shù)與網(wǎng)吧點擊的數(shù)據(jù)預(yù)測高達90%準(zhǔn)確在預(yù)測一個游戲新進用戶量的時候,我們發(fā)現(xiàn)兩個指標(biāo)對他未來這款產(chǎn)品到底能否上線影響甚大。第一,百度指數(shù)。百度指數(shù)代表市場熱度,代表用戶的關(guān)注度。 對于游戲來講,我們認(rèn)為網(wǎng)吧里面的點擊率代表了我們想針對的游戲用戶群體對我們前期的關(guān)注度。 我們分析了大量的游戲,每一個游戲上線之前百度指數(shù)、資源的轉(zhuǎn)化率、網(wǎng)吧的點擊率我們發(fā)現(xiàn)有比較明顯的線性的關(guān)系。從這張都可以看到基本的趨勢是類似的,但并不是在某一個點完全契合,是不是我們就放棄這個圖形,我們是做工作的,我們是解決問題的,數(shù)據(jù)往往可以預(yù)

4、測出來趨勢,大部分時候可以滿足我們工作的需求。 通過我們把百度指數(shù),把網(wǎng)吧里面的點擊率與實際的資源轉(zhuǎn)換率相結(jié)合以后,我們可以比較好的預(yù)測我們想預(yù)測的總體的90%,我們就覺得夠了,我們要輔助老板判斷的時候,差別在10%以內(nèi)的時候?qū)λ臎Q策不會有很大的影響。如何預(yù)測產(chǎn)品與市場走勢游戲日活躍、PCU的預(yù)估【案例】A產(chǎn)品不限號測試,猶如百萬雄獅過大江,當(dāng)日新進220萬,日活躍400萬,隨后幾日都在400萬以上,后續(xù)日新進50萬以上。目標(biāo):計劃在1個月后的節(jié)點,沖到500萬的日活躍!能不能達到? ! 如果達不到,投1000萬能不能達到?1000萬是投?!還是不投?!投還是不投,要對一個月之后的日活躍度有

5、一個判斷,意味著在產(chǎn)品第一天上線開始對它的每一天都要做出判斷,要畫出曲線圖來。 用戶留存滿足什么規(guī)律指數(shù)衰減的模型曲線每一天的日活躍用戶和每一天新進用戶的后續(xù)留存有直接的關(guān)系,這部分?jǐn)?shù)據(jù)是我們每一個產(chǎn)品都可以算出來的數(shù)據(jù)。不同的產(chǎn)品每一天的用戶都有不同的留存率,不同的產(chǎn)品每一天有不同的留存率,所以這是兩個維度。同一個產(chǎn)品每一天都不一樣,不同產(chǎn)品也會不一樣。在這種情況下,我們需要知道留存曲線滿足什么樣的規(guī)律,才能說今天新進50萬,第二天、第三天、第四天留存多少,在廣泛的數(shù)學(xué)模型里我們選擇滿足的模型來。后來明顯的看出來它滿足指數(shù)衰減的模型曲線,把我們的數(shù)據(jù)導(dǎo)入進去,就可以算出來這一款產(chǎn)品留存曲線是

6、什么,系數(shù)和你的品質(zhì)有關(guān),和我們每一天的運營有關(guān),上線新版本,這個版本對你有用,你的曲線就好。 通過剛才講到的留存曲線,我們把每一天的日活躍用這個公式算出來,因為我有每天的新進,我去算一下每一天的留存情況,得出來日活躍的曲線。后來實際證明,我們預(yù)估的日活躍和實際的日活躍之間模擬是很好的,也就是說,它不會出現(xiàn)我告訴領(lǐng)導(dǎo)能上500萬結(jié)果掉到350萬。也可能是領(lǐng)導(dǎo)能上500萬,最后到499,出現(xiàn)這種情況領(lǐng)導(dǎo)也不會罵我們的。有這種模擬曲線OK,可以了。對每一個產(chǎn)品留存曲線來講我們可以通過留存曲線的模型得出什么,這里所有的曲線都可以轉(zhuǎn)化為指數(shù)衰減的系數(shù)。每一個系數(shù)在每一天都會有不同,通過我們反過來去看,

7、每一個B系數(shù)的不同都對應(yīng)著這一天不同的版本所拉來的回流或者所拉來的留存用戶情況怎么樣,可以去評判。如果質(zhì)量相同的渠道,質(zhì)量相同的活動, B系數(shù)應(yīng)該是一致的,如果B系數(shù)不一致,代表著兩者之間在質(zhì)量上是有差別的。 回到最初的問題,通過剛才的方法到底是投還是不投,畫出一條曲線發(fā)現(xiàn)如果想達到老板要求的500萬,后續(xù)的日新進每天需要達到80萬,我們投入1000萬是達不到這個級別的,我們就不用投了。如何預(yù)測產(chǎn)品與市場走勢如何為預(yù)算決策提供服務(wù)?【案例】某游戲預(yù)投放520萬進行開放性測試,根據(jù)目前游戲數(shù)據(jù)表現(xiàn)分析游戲的ROI,該費用是否投放?一款產(chǎn)品上線以后到底怎么去評判,我們只需要看用戶來了以后會不會留下

8、來,留下來之后會不會付費,如果付費能付多久。在你進行判斷的時候,我投入多少,能產(chǎn)出多少,最后看出投入和產(chǎn)出滿不滿足我心中的期望。大概的模型就是根據(jù)資源可以判斷用戶的規(guī)模,根據(jù)留存可以判斷日活躍,這款產(chǎn)品的生命周期我們做出基本的判斷之后就能得出產(chǎn)出是多少。 我們不會在一條錯誤的道路上越走越遠,這就是數(shù)據(jù)決策可以給整個預(yù)算決策帶來的有效的東西,老板最不希望看到的就是他做決策之前不知道決策做完是對還是錯,我們可以通過這種方式告訴他這一點。如何預(yù)測產(chǎn)品與市場走勢如何實現(xiàn)營銷資源的優(yōu)化?騰訊互娛主要測試:市場反應(yīng)測試、素材測試、落地頁測試。市場反應(yīng)測試:核心用戶群和目標(biāo)用戶群10%的周留存率的差距是正常

9、 第一,市場反應(yīng)測試。一個產(chǎn)品在小眾測試的時候吸引到的往往是核心用戶,他們留存率非常好,大部分用戶進來以后不走了。有的月留存數(shù)據(jù)可以達到90%以上,這是因為他們是核心用戶。我們只能測大眾用戶群體在游戲當(dāng)中的表現(xiàn)有哪些不一樣。 我們會通過一些常規(guī)的運營,我們也有論壇,會找一些核心的測試用戶群。其次還會通過一些大眾的渠道,比如在一些門戶網(wǎng)站通過投放和普發(fā)吸引大眾的用戶,觀看他們在游戲里面的行為,比較兩類用戶群體的差別。差到什么樣的程度算好,說實話這個數(shù)據(jù)我們只能通過歷史的經(jīng)驗去看。我們知道大量的數(shù)據(jù)他的核心用戶群和目標(biāo)用戶群,發(fā)現(xiàn)常規(guī)的游戲10%的周留存率的差距是比較正常的,我只能說通過游戲后面的

10、表現(xiàn)。如果這款游戲的目標(biāo)用戶和核心用戶差10%,正式測試之后還不錯,另一款游戲差的比較多,正式上線之后果然面臨這樣的問題。素材測試:用戶心理層面定性的分析如何操作落地頁和素材的測試,測試的方式也是比較類似的。數(shù)據(jù)有的時候是有一些迷惑性的,并不見得數(shù)據(jù)高就是好,數(shù)據(jù)低就是不好。其實對于產(chǎn)品來講,有時候它也真的不能用,為什么?我們前期要做內(nèi)容測試。是關(guān)于用戶心理層面定性的分析,這部分點擊你廣告的用戶,你的素材展現(xiàn)在他面前,讓他感覺到的和你游戲匹配的性能,你能把這部分群體吸引進來。我的素材希望傳達的品牌理念和希望吸引的人群,能夠跟產(chǎn)生消費的人群產(chǎn)生共鳴。 根據(jù)測試提供的內(nèi)容準(zhǔn)備幾版不同的內(nèi)容和落地頁

11、,找到一款點擊率最高的。我們是通過這兩輪的篩選判斷出來誰高誰低。我們發(fā)現(xiàn)不同的素材點確實差別很大,有的差別一倍以上。有的落地頁測試,上面和下面對于不同的用戶轉(zhuǎn)化率差別很大。游戲廣告設(shè)計建議 第一,我們發(fā)現(xiàn)有些位置你投靜態(tài)廣告和投動態(tài)廣告,轉(zhuǎn)化效率是基本一致的。我做一個視頻和做一個海報效果是一樣的,這個時候當(dāng)然是做海報,做視頻太貴了。第二,傳統(tǒng)的Banner廣告位不適合采用懸念式廣告,有的廣告跟放電影一樣,Banner如果太復(fù)雜了大家可能就不清楚了,廣告以直白為主。第三,有吸引力的素材元素最好第一時間展現(xiàn),我到底是先放游戲的東西還是先放明星,后來我們發(fā)現(xiàn)有明星元素的素材應(yīng)該第一時間展現(xiàn)轉(zhuǎn)化率更好

12、。第四,促銷信息清晰明了。今天送你一款小米手機,明天送你一款蘋果手機,這種促銷信息最好是讓用戶第一眼就知道你給他什么。在落地頁測試的情況下,不同風(fēng)格的落地頁對用戶的轉(zhuǎn)化效率有很大的影響,對于頁游來講尤其如此。對于端游突出獎勵,創(chuàng)意更具視覺沖擊力的。 互娛的DSP/DMP是什么? 精準(zhǔn)營銷服務(wù)單產(chǎn)品業(yè)務(wù)?做精準(zhǔn)營銷第一個特點是我要了解清楚我的用戶是可以被分類的,這首先是一個基礎(chǔ)點。所有人都有一樣需求的情況下無須精準(zhǔn)營銷。第二,分完類這個技術(shù)可以把不同的東西分到不同的用戶群體當(dāng)中?；实腄SP、DSK的整個架構(gòu),我們用技術(shù)的手段分發(fā)給各個不同的流量,只想說的是這個營銷所實現(xiàn)的場景,回去我們?nèi)绻馨?/p>

13、這種營銷的東西應(yīng)用到工作當(dāng)中,它所轉(zhuǎn)化的實際的路徑。 第一,首先打開APP,打開網(wǎng)頁或者打開產(chǎn)品,用戶進來一瞬間我要對他進行判斷,判斷這個用戶原來買過什么東西。第二是判斷用戶的屬性,你要在后臺自己建一個標(biāo)簽。平臺行為構(gòu)建的總體標(biāo)簽庫讓我們可以判斷出用戶的大范圍的屬性,從而展現(xiàn)不同的素材,在手機端或者PC端,對于游戲我們都是這么處理的。大范圍的一些素材的投放采取這樣的投放方式。 不同的用戶看到的官網(wǎng)是不一樣的,重度活躍用戶和輕度活躍用戶所看到的道具的推介是不一樣的。對于天天玩這款游戲的用戶,來了之后不需要告訴他這些信息,只需要告訴他有新的東西來了,在原來的基礎(chǔ)上可以嘗試這些新的活動。通過這種方式

14、我們發(fā)現(xiàn)確實有效果,注冊CPA降低40%多,拉新轉(zhuǎn)化率提升了很多。端游和頁游用戶轉(zhuǎn)化效率近一年下滑幅度約30%對于端游和頁游來講,最近一年用戶的轉(zhuǎn)化率有下滑,下滑幅度在30%左右。我個人認(rèn)為可能是受到了手游的影響,大部分端游和頁游出現(xiàn)爆款的比較少,整個產(chǎn)品的生命周期在拉長,導(dǎo)致用戶轉(zhuǎn)化率在下降。出現(xiàn)了什么異動,背后具體的原因通過細化進行分析。 網(wǎng)吧渠道用戶過去一年下滑15%對于游戲用戶所聚集的網(wǎng)吧渠道,整個網(wǎng)吧的市場,在過去一年也有一定的下滑的幅度,輕微下滑,大概下滑了百分之十五、六。在網(wǎng)吧玩游戲的人在減少,很多用戶自己擁有了電腦,喜歡為了氛圍而去花錢的用戶在逐漸的減少。 40歲以上的游戲用戶

15、占比占總體比例的10%。對于年齡的分布,如果是從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和對互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有所關(guān)注的,整個游戲用戶人群的分布大概符合這個比例。21到24的用戶群體應(yīng)該是分布最多的, 40歲以上的用戶占比占總體比例的10%。 移動游戲偏年輕,30歲以上用戶僅占15%左右對移動游戲來講所展現(xiàn)出的是其他不一樣的特征,我們發(fā)現(xiàn)更年輕,30歲以上的用戶群體只占15%。廣東省游戲用戶群體最為集中;廣東、江蘇、山東位列用戶 TOP3 在地域分布中，廣東遙遙領(lǐng)先，為什么?因為那個地方年輕人比較多，現(xiàn)在 很多打工的都是“下廣東”。在其他的渠道當(dāng)中可以看到類似的特征，廣東、江 蘇、山東位列游戲用戶群體排行 TOP3。 移動游戲用

16、戶群，廣東依然位列第一，浙江取代山東進入 TOP3 移動游戲用戶群體當(dāng)中又產(chǎn)生了一點不一樣的變化廣東依然排行第一， 大概 還是占 15%以上的比例，但是浙江取代山東進入 TOP3，也就是說在移動用戶群體 里目前浙江排名比山東更多，山東玩端游的更多一點。 北京、成都、廣州，位列游戲用戶數(shù)分布 TOP3 男女用戶比例約為 6：4;移動游戲類似 男女的用戶比例游戲群體整個的分布是比較類似的，大概都是 6：4 的比例， 可能有一部分做游戲的人群會有一些不一樣的觀點， 是在于我的游戲用戶通常展 現(xiàn)出來排名的比例是 9：1。在游戲群體里有這么兩個性別的比例，9：1 代表著 重度游戲，像槍戰(zhàn)類游戲基本都是 9：1，非卡通風(fēng)格的游戲大部分都是 9：1， 其他的基本都符合 6：4，很多頁游達到 5：5。女生也是很喜歡玩游戲的。 大家把手機拿