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        1. 資訊動態 > 行業動態 >

          游戲分析:整合系統表現,提高用戶留存和盈利 2014-12-25

            2009年的社交游戲和手游革命促使本由網絡游戲獨有的游戲分析方法成為所有游戲的通用最佳方法。隨后,用以洞悉和影響用戶行為的分析方法變得愈加成熟?,F在,對游戲的分析主要集中在:

          數據挖掘:對行為數據進行專門的分析,以了解整體用戶的行為和偏好。

          用戶細分:把用戶分成多個組別,并實現各個玩家組別的積極行為最大化。

          預測建模:利用分析模型預測什么樣的變化能夠提高留存率、增強玩家的粘性和最大限度優化付費玩家的轉化率和用戶消費。

          定制KPIs:根據每款游戲建立可執行的運營指標(如特定關鍵事件中的付費用戶轉化率、完成某項游戲目標后的用戶流失率)。

          原創

               如今,成功的開發者都是使用這些先進方法的行家。通過這些分析方法,開發者能夠深入了解自己的用戶,并根據發現的結果向用戶提供能夠維持用戶粘性的內容和特色功能。

               游戲公司常常沒有對系統表現如何影響用戶數量投入足夠的關注。巧妙地利用用戶分析能夠使開發者創造帶有目的性的內容和功能。然而,處理系統錯誤失當也會對用戶留存造成重大的影響,但對于許多開發者來說,這正正就是他們的弱項。像bug、意外故障和游戲延時等技術問題時有發生,但知道他們影響游戲的KPIs時才被發現。

          原創

          上圖為DeltaDNA(領先游戲分析平臺)針對技術問題的發現

              盡管如此,開發者應該在影響用戶數量前檢測并修復系統錯誤。本文的重點就是如何結合行為分析和系統表現分析,以避免技術錯誤造成的消極影響和最大限度提高用戶留存、粘性和盈利水平。

          系統錯誤在行為分析數據中有跡可循

             常常直到行為分析出現負面趨勢時,系統錯誤方被察覺。有時候,負面趨勢很明顯是由技術錯誤所導致的;但有時,卻無法辨析是否是由于系統的問題,游戲功能失衡或是內容不討用戶喜歡所引起。要確定哪一種可能性,分析人員通常會深入挖掘他們的數據,從而準確發現受負面趨勢影響的用戶和情況。

          數據中的系統錯誤:

          原創

          如果可以確定負面趨勢是由于技術問題所致的,那么這就意味著:

          1、技術問題被放任已久,對游戲的KPIs造成傷害并使開發者蒙受損失。

          2、技術問題誤導開發者,在用戶偏好的單獨功能和內容相關的數據方面造成偏差,從而在確定什么樣的變化才能提高用戶的粘性的方法變得更為困難。

              使用行為分析工具診斷游戲錯誤并不可取。更好的方法就是采用專門的監控系統狀態和錯誤日志的管理工具進行診斷和修復錯誤。

              下面,我們來看一下如何結合日志管理和行為分析以確保已收集的數據不存在影響游戲體驗的bug,以及如何在這些bug影響游戲體驗和收入前進行修復。

          使用日志管理工具在用戶發現之前檢測系統錯誤

              為了盡早發現錯誤,你可能會想使用能夠提供實時系統狀態數據的工具,并在短時間內(一天內)檢測和修復技術錯誤。大部分的這些數據能夠通過記錄你的應用、用戶和服務器發現的問題。執行日志與如何實施行為分析非常相似。你必須決定重要的數據類型,從而避免無用的數據的影響。

          對于系統數據,應記錄:

          ●關于游戲服務器的表現和狀態(CPU使用狀態、內存分配等)的信息;

          ●關于應用的表現和行為的信息;

          ●關于數據庫表現的信息;

          ●關于用戶行為及其所使用的設備的狀態、用戶網絡狀況,以及與服務器交互的代碼。如果你的游戲只關注用戶,那么就應該記錄崩毀和例外情況,并選擇應用行為的信息,協助快速找出導致游戲出現bugs的原因。

              但是,如果你記下這些數據后卻置之不顧的話,則會毫無意義。要靈活運用這些數據,你就需要能夠讓你適當監控和分析的工具。

          通過日志管理平臺集中日志和分離問題

             向Loggly等日志管理供應商發送日志能夠為開發者提供工具,以實時監控日志數據并快速分析技術問題的成因。這些工具包括集中化和組織化自動日志、可按自定義參數搜索日志數據的搜索工具、以能夠協助開發者識別錯誤和表現趨勢的可視化工具、異常行為的系統監控和報警工具,并在出現影響系統狀態的錯誤或偏差時向你的團隊發送電子郵件、SMS或PagerDuty警報。

          原創

          結合日志和行為數據的最佳做法

          做好預測

             你能夠通過行為分析了解哪一種KPIs和用戶組別最受系統錯誤的影響。一旦掌握這些數據后,你就能夠識別影響KPIs的所有系統問題。向你的日志管理程序發送所有相關的日志,監控這些日志并建立能夠發現異常表現的預報機制。

          交叉驗證

             如果出現問題,而又不清楚是系統錯誤或是行為錯誤,開發者可以同時檢查這兩方面的數 據,以快速排除系統錯誤的可能性。

          發布游戲前后利用日志檢查系統狀態

              大部分的成功游戲公司都會在發包時對系統進行密切的留意。在游戲發布前后通過日志記錄,檢查系統,驗證每個發布包的完整性。這將能節省診斷和修復技術問題的時間,并防止用戶受到任何bug的影響。

          通過日志監控第三方供應商整合的內容

              第三方整合通常存在問題。例如,游戲內的廣告通常以插入式和富媒體的形式展現。但是,如果玩家聯網程度低,設備配置較差,那么這些廣告便會影響游戲的體驗。通過日志記錄,你將能夠發現這些錯誤發生在什么時候,以什么樣的形式影響你的游戲,同時,你與第三方整合的內容進行關聯,從而避免以后出現類似的問題。

          結案陳詞

              在游戲公司,有效操作團隊的大部分人能夠獲得游戲行為參數并總思考他們的工作如何影響這些數據。通過把日志管理納入這一工作流程,整個團隊將可以在分析用戶行為和推送新內容及功能時充分考慮系統的狀態。系統的問題會對你的游戲關鍵指標形成重大(而且常常是隱蔽)的影響。積極監控和修復這些問題能夠使開發者無需在尋找影響游戲表現的要素方面浪費時間,以及無需就此承受損失。

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