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TalkingData's Blog

现在开始,用数据说话。

Posts Categorized / Ideas

  • 五 22 / 2013
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Data, Ideas

TalkingData:手游数据统计分析之基础知识普及

By: 徐懿,TalkingData COO

昨天晚上11点,我的微信突然一阵狂响,原来大家在移动小茶馆群里热烈地讨论第三方数据统计的问题,而且大家对第三方统计是否只能做基本统计、对网游有什么帮助也有些困惑。受魏哲邀请,我仓促上阵,给大家简单地做一个关于游戏数据统计分析基础知识的普及。 以下是我发的群聊信息经过整理的版本:

手游现在都很重视数据运营,有些团队自己有经验有研发力量,可以自己做统计系统。但是大多数团队的精力都放在产品研发上,再去重新发明一遍轮子就不值得了。

其实数据统计分析的第一步并不是建立系统,而是建立适合自己的指标体系。这块曾经很乱,对同一个术语大家的理解都不一样。比如都知道的ARPU值,却有不一样的统计口径。这里建议大家参考一下我们的《移动游戏运营数据分析指标白皮书》(http://vdisk.weibo.com/s/kPSC7 可下载)。

另外,各类游戏重点要看的数据指标其实也是不同的。 一款休闲游戏非要跟人家SLG游戏比ARPU,结果只能让自己不开心。反过来,你非要求一款重度MMO有《找你妹》那种日活跃用户数,也是自己找罪受。

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  • 五 02 / 2013
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Ideas

3D手游要关注的一些问题——TalkingData移动游戏开发者沙龙演讲实录

编者按:4月27日,TalkingData在北京顽石互动举办了名为《移动游戏3D之惑》的开发者沙龙活动。活动中,TalkingData与大家分享了在3D移动游戏运营过程中的一些经验与心得,受到与会者的广泛好评。现在,我们将本次主题演讲归纳整理成文章,分享给大家。

随着智能设备性能的不断提升,很多的手游产品主打3D牌,一直以来,无论端游,页游,还是手游,玩家对于3D的追求都是一个永恒的话题。然而在实际的研发和运营过程中,可以看得到,我们犯下了太多的错误,而这些错误其实可以避免,我们争取是早发现早解决。在这个过程中,如果利用数据分析来分析解决问题,我们的效率会高出来很多。以下将列出几个如何通过数据分析来发现移动3D手游的特征和问题。

在开始描述之前我们要罗列一下在分析3D游戏的特征和问题时要关注的一些方面

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  • 四 19 / 2013
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Ideas, News

UDID大限将至——你该怎么办

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3月22日苹果发布公告——2013年5月1日起,全面禁用UDID,并建议用户使用iOS 6提供的Advertising Identifier。苹果为何要禁用UDID?Advertising Identifier又是什么?这些问题早有不少分析和解读,这里我们就不再赘述。简单来说,UDID具有绝对唯一性,能够对应到具体的用户个体,一旦泄露用户隐私不保;而Advertising Identifier不但可以重置,还对最终用户提供了开关——最终用户可以选择不被追踪,从设备追踪、数据统计的角度来看,仅使用Advertising Identifier问题很多,准确度不高。

那么面对苹果新政策我们该怎么办?继续使用那些提取UDID的追踪方式?应用无法上架;使用Advertising Identifier?以前积累的数据如何与Advertising Identifier做匹配?新增数据不准确怎么办?那些非iOS 6系统的设备又该怎么统计?

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  • 四 07 / 2013
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Data, Ideas

TalkingData Campaign的另类用法

文/TalkingData 官方微博主页君

编者按:本文来自TalkingData官方微博的维护人员,因其不愿意透露真实姓名,故称“主页君”。主页君最近发现了TalkingData Campaign的另类使用方式,还是挺有创意的,在我们的威逼利诱下,主页君决定简单跟大家分享一下作为一个手头没有任何移动应用App的用户,是怎样使用TalkingData Campaign的。

大家好,我是TalkingData官方微博的主页君。熟悉我们官方微博的朋友都知道,我们的官微干货比较多,发出来的东西大多数都是很长很长的干货贴。所以我们的口号是:要么不发,要么发特别长!

话说发这种长贴在微博上是有些问题需要解决的。字数不够是其根本原因(废话!不然怎么会叫微博)。为了能在一条微博里看到全部的帖子内容,又有了长微博,说白了其实就是一张图。这个玩意吧,要是纯文字还好一点,虽说清晰度不高,但看字儿是没问题;但是图文混排就有问题了,长微博里面的图很小的,看不清楚。可能对于其他主页君来说,长微博里的图小点就小点,无所谓。但是对我们来说就不行,因为TalkingData的文章配图往往包含大量信息,小了就没用了。 Continue Reading

  • 三 25 / 2013
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Ideas, News

苹果禁用UDID:虽有麻烦,但也值得

文/TalkingData 售前总监 戴民

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今天早上苹果向iOS应用开发者发出通知:5月1日起将全面禁用UDID,此外还有就是不对iPhone 5和Retina显示屏适配的应用无论是上架还是更新均不被审核。关于禁用UDID这件事,陆陆续续也已经折腾了近1年了。2012年年初,就有开发者收到苹果通知,禁止调用UDID。随后苹果在2012年9月对外公布了专门用于广告效果追踪的Advertising Identifier,现在苹果正式通告禁用UDID也在情理之中。

历史总是惊人的相似,2012年年初苹果小范围禁用UDID;而不久前,国内的某工具应用开发商曾接到苹果官方来电,要求该开发商不要在应用中提取移动设备的MAC地址。这种操作方式一如去年苹果针对UDID泄露用户隐私事件的处理方式——先做小范围试点,时机成熟再强制执行。 Continue Reading

  • 十二 28 / 2012
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Data, Ideas

移动大数据的2012:一边是海水,一边是火焰

编者按:本文已由雷锋网独家刊载,转载请保留出处:http://www.leiphone.com/warlial-big-data.html

文/TalkingData CEO 崔晓波

记得在2011年末的大数据论坛上,和几个从事移动、社交数据挖掘的同行聊天,大家还在对Facebook的动辄百万台服务器以及淘宝每天几百个T的数据,表现出无比羡慕、嫉妒、恨。转眼间一年过去了,移动大数据领域的改变却在悄然发生。

市场规模

估计各家市场调查机构很快会放出各种全年报告,来说明智能手机的出货量远远超过PC出货量。由于Win8市场表现不佳,今年全球PC销量的首次下滑将会很快成为现实。市场规模此消彼长,迫使更多的企业采取Mobile First战略。 Continue Reading

  • 八 17 / 2012
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Ideas

如何评估免费移动应用的广告价值?

文/TalkingData 廖锐

对于目前移动应用领域大量的免费应用而言,如何实现盈利一直是一个大家关心的问题。尤其是对于Android系统而言,广告似乎是短期内比较靠谱的一种方式。目前主流免费移动应用的盈利一般依赖移动广告的接入,正如互联网离不开广告一样,移动应用同样离不开移动广告,那么如何评估移动应用的广告价值,就成了一个亟待解决的问题。

事实上,移动应用的广告价值是与应用本身的一些特质相关的,比如说应用本身是一款硬核游戏,那其受众必然是以男性居多,针对女性的广告就未必适合在这款游戏上做投放。另外,一款应用的用户数量、活跃度,乃至生命周期,都对广告的最终效果有很大影响。 Continue Reading

  • 八 17 / 2012
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Ideas, News

TalkingData 1.4让你全面了解用户生命周期

全面解读用户生命周期

——TalkingData1.4 正式发布

时隔两个月后,TalkingData1.4正式发布!新版TalkingData主推三大全新功能,在移动应用的数据分析、挖掘领域更进一步。此次更新,TalkingData带三项给力功能,三项功能,覆盖从宏观到微观,再到使用体验三个方向,让用户可以更舒服的解析更多数据真相。

本次更新中,TalkingData引入了一个全新的宏观数据指标——用户生命周期,专门用于考察应用中用户的生命周期分布情况;而全新的分群用户数据功能,则进一步在微观分析上为用户提供更深层次的功能。最后,里程碑管理功能,让用户可以将版本更新、渠道更新、推广活动等重要事件与数据变化一一对应,提供更完整、舒适的读图体验。 Continue Reading

  • 五 29 / 2012
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Data, Ideas

开启移动应用数据系统化分析之门

Talking Data自去年12月第一版上线以来,已经经过几次版本迭代。不过无论版本如何演进,Talking Data的主旨并未改变。从2月份的1.1版提供用户留存、渠道分析,到现在提供时间切片、多维钻取、交叉对比等高级数据挖掘功能,Talking Data一直致力于为应用开发者打造一套真正有价值的数据分析平台,而非简单的数据统计功能。

最新版的TalkingData(1.3版),在功能和细节上进一步加强,特别引入了时间切片、多维钻取,以及交叉对比功能。时间切片功能让开发者可以选择自应用上线后的任意一段时间内的某项指标进行观测,或者与当前情况进行对比;而多维钻取功能提供多版本、多渠道的全局交叉筛选能力,开发者可以任意组合多个版本、多个渠道对数据进行筛选,并可以结合前面提到的时间切片功能,对数据做精细筛选,帮助开发者定位用户群。交叉对比则允许开发在选定渠道、版本、时间后,进行全方位数据对比,全面了解应用发展情况。前面提到的这些功能属于Talking Data基本功能,在任意报表中都可以使用。比如我们可以在以“天”为基本单位的用户保留页面内,使用多维钻取功能,对渠道和版本进行筛选,从而确定不同渠道在同样的推广或投放活动中的表现,进而帮组我们作出决策。而在诸如首日留存、使用间隔之类的报表页内,我们更是可以将多维钻取、时间切片、交叉对比功能同时使用,帮助我们快速找到目标用户群。 Continue Reading

  • 三 08 / 2012
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Ideas

移动互联网应用数据分析中如何进行用户分群

文/@Leo_cui

谈到用户分群,其实没人比你更了解自己的产品和业务,因此如何定义需要跟踪的指标就变得很重要。类似于Talking Data这种工具可以让你对自己的用户群分段提供更多的自定义控制。通过建立这些用户分群,你可以深入了解用户在应用中的行为,并发现用户可能自己都没有意识到的需求。对更活跃或者更高价值的的用户,形成差异化的方案(如:更高的折扣)。

用户分群意味着自定义用户定义

在移动互联网应用的一些标准指标,如:设备类型、位置信息、操作系统,新增用户vs回访用户比较等。这些维度是跨表的,通过过滤或者合并分析你的应用使用情况以及行为分析;例如:分析每天中哪个时段产生最多的新用户?在将来的推广运营工作的的重点。 Continue Reading

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