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《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析师的定位

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  • Jul 10 / 2015
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Ideas, Tech

《游戏数据分析的艺术》之游戏数据分析师的定位

以下文章选自《游戏数据分析的艺术》部分内容,如需转载请注明出处

1.4游戏数据分析师的定位

如同一名游戏玩家一样,游戏数据分析师最关键的是寻找解题思路。

游戏数据分析师目前并没有确切的成长体系和规划,在如今比较火热的数据领域,我们看到的很多是从技术和业务分析两条线路对数据分析师进行规划的,不过在在最近一本《数据分析:企业的贤内助》中,对于数据分析师做了比较深度的解析。但在本书中,我们从游戏的角度,力求简单明了地了解游戏数据分析师的含义。有一个简单的常识,游戏数据分析师不只是分析数据,有关于数据分析师的成长和职业发展在本书中不做重点讨论,重点在于强调游戏数据分析师的定位和能力要求。

游戏、数据、分析师,这三点组合后才是完整的。这三点包含了业务、技术、方法的概念,同时也是游戏数据分析师所要代表的三种角色。在下面的阐述中,我们将围绕这三个角色定位展开。

如图1-9所示,我们看到一个游戏数据分析师扮演的角色和从事的内容是非常多元的,既要具备玩家、分析师、策划等角度,同时在能力上又要懂得诸如经济学、营销、统计等知识。这点不同于我们认识的常规数据分析师的要求,数据分析师在成长的过程中一直不断强调要了解业务,但是业务理解能力的提升,是需要更加深度和广泛地涉猎和学习,这点在游戏数据分析师的成长过程中是极为关键的。游戏数据分析师要具备自身业务以外更多的知识和理解能力,简单来说,在具备内在的方法论的同时,知识体系和内容的丰富性决定了在游戏数据分析师后期发展的高度。

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图1-9游戏数据分析师的角色定位

1.4.1玩家——游戏用户

这个角色的任务是运营体验,游戏体验,站在玩家的角度理解游戏,感受游戏乐趣、玩法、体验。

任何领域的游戏数据分析都强调业务的理解,而业务的理解一般分为两层——微观和宏观两层,微观上来说,探讨的是对产品机制和内容的理解,强调自身理解,宏观来说,探讨的是对产品存在的环境和外部因素的理解,强调环境理解。

从作为用户的角度,突出的是自身理解,充分地理解产品自身才有更大的话语权去完成分析。作为玩家的分析师,大致需要具备以下的能力:

  • 版本及运营刺激深度理解
  • 运营策略及方法研究分析
  • 反馈建议收集,掌握用户
  • 用户研究(价值及分类)
  • 渠道平台特征分析
  • 运营总结分析-KPI

在以上的内容中,我们看到有关于运营策略及方法的内容,也有关于用户研究的内容,其侧重点则是分析师要从用户的感受和实际体验出发,具备同理心。相比于游戏设计者,从用户的角度看待和分析产品,是任何分析师必须具备的能力。

对用户的深入研究,是具体的,对游戏设计的研究是抽象的,反映到用户方面的是具体的美术、体验设计、产品的外在成就、乐趣,而从产品设计角度反映的是游戏核心机制,基础的解题模式。在体验游戏时,是从具体逐步走向抽象,不断理解游戏创造的世界观,核心诉求。而产品设计在用户导入的初期,也是不断向用户推销游戏的玩法和内容,即所谓的新手教程等。

如上述所提到的,对于用户来说产品就是具体的,对于设计者,产品就是抽象的。如何将抽象具体化,将具体抽象化,则都是判断游戏成功的标准,如果我们非要从数据层面来看,比如初期用户的留存率、生命周期长度和价值等等,这是些数据指标可以来评判产品是否成功,当然这种方式最为直接的产品素质反馈,然而产品的形态不同,数据表现则是不一样的,比如策略类型游戏就比卡牌类型游戏的付费周期更加长久和滞后,所以在首日或者首周付费方面的表现不一定相同。

作为一名玩家,同时也是分析师,需要非常客观理解游戏、体验游戏,并非作为游戏的设计者去试图认为用户的就是这样,比如,在移动游戏市场,当我们开发游戏时基本上是在PC上完成的,当我们测试游戏登录或注册模块的流畅度时,会发现在PC上,基本上控制在5~10s就可以完成,然而移动游戏的场景更加复杂,比如在地铁站、公交车上,用户的登录或者注册输入的成本非常高,主要的原因有:

  • 受限于网络,用户在移动终端登录或者注册的响应比PC更加漫长,PC具备稳定的场景和网络条件;
  • 信息输入方式发生本质变化,移动设备要依托手指完成输入,而PC依托键盘快速完成,二者在输入成本完全不是一个水平;
  • 开发环境的制约,使得开发人员的多数功能设计、视觉设计、体验设计都是基于PC屏幕完成的,一旦部署在移动设备,屏幕变小后,诸多的适配、体验问题纷至沓来,这就是没有在用户的实际使用和游戏场景中体验过而造成的问题。

总结起来,作为游戏玩家且作为分析师要有三个方面重要能力,如图1-10所示。

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图1-10分析师作为玩家的三大能力

有关产品运营策略及方法的理解在此处不做过多的解释和说明。本节就产品体验分析进行初步的总结,体验分析从来就不只是UI/UE设计师的独门工作,作为游戏数据分析师,必须具备对产品体验的敏感性和专业性,从体验中折射出来的问题往往直接代表用户面临的问题,然而这方面却是诸多分析师最容易忽略的地方,无法有效确立指标,且难以衡量,导致了在影响留存率、用户转化最关键的区域没有被重视。

对于面向用户的产品,最重要的就是产品的体验,从用户的角度分析,首先就要深度进行体验分析,对于一款游戏而言,需要不断总结符合评估规范的游戏体验要素。比如,对于移动游戏而言,基本的体验要素分析包括

  • 注册模块
  • 加载模块
  • 输入法调用
  • 网络连通性
  • 文字情感
  • 弹窗能力
  • 推送能力
  • 按钮,UI设计
  • 触摸设计
  • 流畅性设计

以上所有分析要素都是可以基于数据追踪来完成数据采集和分析的,相比我们在后续章节介绍的标准指标,这些有关体验的数据分析,则是需要更加深入业务场景才能够完成的分析。如同我们在进行网站分析一样,相比提供的内容质量和深度,我们很多时候却忽略了用户的使用和体验困境。Garrett在《用户的体验要素》中曾这样写道:“无论用户体验对网站的成功具有多么重大的战略意义,在大多数网站的发展过程中,仅仅‘去理解人们所想和所需’这样一件简单的事,都从来没有得到过重视。”

同样在游戏数据数据方面,我们也在走着同样错误的道路,相比网站分析,其实我们移动游戏市场面临的关于体验的麻烦和问题则更加严峻,因为我们的用户游戏环境,比如地区、设备、网络、系统以及分辨率等要素呈现了前所未有的多样化。对产品体验的分析就是要去解决产品环境的综合问题。

关于体验分析的指标追踪,刚才也谈到了是需要深入业务场景进行定制和设计。Garrett从用户体验的角度,把这些有用的指标称作为“成功标准”,并赋予了定义:“对于驱动用户体验决策而言有意义的成功标准,一定是可以明确地与用户行为绑定的标准,而这些用户行为也一定是可以通过设计来影响的行为。”

产品体验分析的核心目的不是获取新客户,更多的是如何去影响那些已经到达游戏的用户,深刻影响这些到达用户的二次打开或登录游戏,从这点来说,留存率的存在核心是在检验产品的体验,尤其是次日留存率。但很多时候,很多分析师或者游戏制作人员没有学会走路,就已经开始跑步了,导致基本的产品体验解决不了,用户无法进行游戏娱乐。至于游戏运营策略和核心玩法,是在用户已经变成了你的资源的前提下,才可以讨论和分析的,不过另一点需要说明的是,运营策略有一方面也会对潜在用户在口碑或营销上起到作用,前提是游戏有良好的质量和体验基础。

1.4.2分析师

这个角色的任务是综合各方面的知识,客观运用数据进行理论分析,提供决策方案。

作为一名游戏数据分析师,要完成的工作不仅仅是要去找出问题,提供方案,评估效果,也要挖掘目前游戏的优点和设计亮点,当然这几点也是站在运营角度和设计的角度来理解的,而基础则都是数据和分析。

分析师强调作为玩家的能力、策划设计的能力,但同时也强调其他的几个方面的知识,比如概率统计学知识,经济学知识,营销学知识,广告学知识,心理学知识,互联网知识等。这些看似和游戏业务无关的领域和内容,恰恰会丰富分析师的综合知识和经验。这在早期对数据分析师职位的规划较少提出,因为一直以来都在强调业务理解能力。而从游戏数据分析的工作来说,越来越需要具备这样的知识,深层的业务理解是建立在一些基本的认识和理解基础之上的,但这些能力的提升很多大程度上并不来自于对业务的学习。

比如,从互联网知识中,我们会了解诸如免费、长尾理论等诞生于互联网的内容,从这些内容最初的发展和演进中,我们会了解到这些理论最初是如何被发现的,如何运用的,这一点恰恰会启发我们分析问题的思路。

在谈到分析师的能力时,可能很多人会罗列出来以下的内容:

  • 掌握游戏数据分析体系及指标
  • 了解基础统计学的知识及应用
  • 掌握一款到两款常用分析工具
  • 具备各种报告撰写和分析能力
  • 提供可行解决方案和评估报告

以上的内容还是一个比较分散的总结真正从发展角度来看,分析师更多的时候需要站在旁观者的角度来分析,但不意味着不深入业务,所以这里也提及了分析也要具备玩家和设计的能力。如果从分析师本身出发,我们就将分析师的能力做如图1-11所示的规划:

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图1-11分析师能力三角形

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