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移动游戏运营必备的数据分析指标 Vol.1

  • Aug 27 / 2012
  • 0
Data

移动游戏运营必备的数据分析指标 Vol.1

Via @TalkingData 戴民

在我们近三期的《开启移动游戏数据化运营之门》活动中,我们一直在强调AARRR数据分析模型对于移动游戏的价值,并结合AARRR模型为游戏开发者细致讲解了移动游戏生命周期中各阶段需要重点关注的数据指标和数据维度,并且结合实际案例为大家讲解了AARRR模型在移动游戏领域的灵活运用。现在,我们将移动游戏数据化运营中各阶段需要关注的数据指标和维度系统化的整理出来,分享给大家。

用户获取篇

TalkingData的AARRR模型给出了移动应用数据分析的通用方法论。本文以TalkingData AARRR模型为基础,结合移动游戏的行业特点,给出了移动游戏运营者在业务运营各阶段应当关注的关键数据指标。

AARRR模型指出了移动游戏运营两个核心点:

  • 以用户为中心,以完整的用户生命周期为线索
  • 把控产品整体的成本/收入关系,用户生命周期价值(LTV)远大于用户获取成本(CAC)就意味着产品运营的成功

移动游戏的运营会经历如下从投入到产出的循环过程:

  • Acquisition用户获取(投入)
  • Activation & Retention用户活跃及留存
  • Revenue用户转化(产出)

用户获取-Acquisition关键指标

这个阶段是业务的投入期。运营者通过各种推广渠道(Channel),以各种方式获取目标用户。

这个阶段数据分析最重要的就是通过组合各种维度(如时间、地域、渠道)对各种营销渠道的效果进行评估,从而更加优化合理的确定投入策略,最小化用户获取成本(CAC)。下面来看看具体有那些需要重点关注的指标。

用户数量——以时间、地域、版本、推广渠道等不同维度来拆解分析新增、总数及增长率,组合各种维度来分析各种营销渠道的用户获取效果以及目标用户分布:

  • 点击用户数(Click)
  • 安装用户数(Install)
  • 注册用户数(Sign-Up)
  • 在线用户数(Login):
  • 最高在线(PCU)
  • 平均在线(ACU)
  • 日活跃(DAU)
  • 周活跃(WAU)
  • 月活跃(MAU)
  • 有效用户数-注1

注1:不同类型产品会有不同的定义(可能是注册用户或者登录用户或者付费用户)

渠道转化率——点击->安装->注册->登录的转化比率(分渠道)

自然增长用户Organic Users——非推广手段获得的用户,如果此数据增长率相对Marketing Users的增长率很高,或者说明产品已经进入成熟稳定期,或者说明营销推广需要加强了。

推广获得用户 Marketing Users——推广渠道获得的用户,含有渠道标签,用于宏观的评价渠道推广效果。

虚假用户数(One Session/Day User)——顾名思义,一次会话用户。主要用于监控渠道刷量作弊。同时也可反映目标用户的使用习惯,判断渠道获取的用户是否有效,从而评价渠道推广质量

渠道增长率——评价渠道长期运转健康度

渠道份额——渠道对比

CAC(Consumer Acquisition Cost)——CAC = 投入成本/有效用户数,以CPX(Cost per X,如获取每个登录用户的成本)的方式呈现。将CAC按渠道进行拆解,就可以得出渠道推广的成本。

 

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