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游戲數據分析實戰 版權信息
- ISBN：9787121327872
- 條形碼：9787121327872 ; 978-7-121-32787-2
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
游戲數據分析實戰 本書特色
《游戲數據分析實戰》主要針對游戲策劃、游戲運營、游戲數據分析、產品數據分析挖掘、數據平臺開發維護人員 及對數據分析感興趣的讀者，介紹怎樣利用數據分析游戲生命周期中各階段遇到的問題。 《游戲數據分析實戰》主要分為三部分：*部分主要介紹游戲數據分析相關指標體系，通過這套體系，可以初步 監控游戲整體運營情況；第二部分主要介紹游戲正式發行前期的市場調研、渠道用戶質量分析、競品 分析及投資收益預測，對游戲品質進行定位，評估正式上線后的效果；第三部分主要對游戲正式發行 后的用戶流失、活躍用戶分類、付費習慣、版本迭代效果、區服合并等主要問題進行深入探討，實現 游戲的精益化運營。 《游戲數據分析實戰》的特色是以詳細案例為主，通過 SPSS、Excel 等工具逐步展示實施步驟。通過手把手的方式 讓讀者快速掌握游戲數據分析方法。
游戲數據分析實戰 內容簡介
本書主要分為三部分: **部分主要介紹游戲數據分析相關指標體系, 通過這套體系, 可以初步監控游戲整體運營情況 ; 第二部分主要介紹游戲正式發行前期的市場調研、渠道用戶質量分析、競品分析以及投資收益預測, 對游戲品質進行定位, 評估正式上線后的效果 ; 第三部分主要對游戲正式發行后的用戶流失、活躍用戶分類、付費習慣、版本迭代效果、區服合并等主要問題進行深入探討, 實現游戲的精益化運營。
游戲數據分析實戰 目錄
第 1 章 “數羊”與數據化運營 1
1.1 “數羊”的故事1
1.2 數據分析的定義及步驟2
1.2.1 什么是數據分析2
1.2.2 數據分析的6個步驟2
1.2.3 常用的數據分析方法3
1.3 數據分析的價值6
1.4 一份好的分析報告應具備的要點7
1.5 圖表制作的要點7
1.5.1 常用數據圖表 7
1.5.2 Excel 繪圖技巧8
1.6 怎樣成為一名優秀的數據分析師12
1.7 游戲業務相關數據15
1.8 案例：不同寫法的分析報告分享16
1.8.1 《游戲 A》：春節對其收入和活躍人數影響分析16
1.8.2 《游戲 B》：新版本效果分析17
1.8.3 《游戲 C》： VIP 玩家和客服聊天分析19
第 2 章 游戲關鍵數據指標21
2.1 轉化率21
2.1.1 激活率21
2.1.2 轉化率漏斗22
2.2 留存率232 2.1 日留存率 23
2.2.2 周留存率24
2.2.3 月留存率24
2.2.4 加權留存率24
2.2.5 留存率和游戲質量的關系25
2.3 用戶付費指標26
2.3.1 付費率26
2.3.2 ARPPU 26
2.3.3 ARPU 26
2.4 導入用戶成本27
2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL 27
2.4.2 近幾年CPL的變化 27
2.5 LTV 28
2.5.1 LTV的定義 28
2.5.2 LTV與CPA的關系 28
2.6 ROI 29
2.6.1 ROI的定義 29
2.6.2 ROI的價值 29
2.7 手游和端游的區別 30
第 3 章 游戲發行預熱期 32
3.1 案例：預訂用戶分析 32
3.1.1 預訂用戶調研 32
3.1.2 分析方法概述 34
3.1.3 數據來源 35
3.1.4 分析案例36
3.1.5 小結44
3.2 案例：預訂用戶轉化率預估45
3.2.1 分析方法概述45
3.2.2 數據來源 45
3.2.3 分析案例 46 3.2.4 小結 51
3.3 案例：競品分析51
3.3.1 市場宣傳、預熱活動51
3.3.2 開測表現 52
3.3.3 運營活動與版本計劃 52
3.3.4 數據表現好的原因52
3.3.5 暢銷榜前50名的MOBA類手游數據對比53
3.3.6 詳細分析 53
第 4 章 游戲封測期 57
4.1 案例：封測用戶調查分析 58
4.1.1 調查目的 58
4.1.2 問卷設計思路 58
4.1.3 分析方法概述 63
4.1.4 數據來源 63
4.1.5 詳細的調查結果分析 64
4.1.6 分析結論 81
4.1.7 小結 83
4.2 案例：渠道用戶質量分析 83
4.2.1 渠道分類 83
4.2.2 分析方法概述 84
4.2.3 數據來源 85
4.2.4 分析案例86
4.2.5 小結 92
4.3 案例：客戶端大小對用戶轉化率的影響92
4.3.1 分析方法概述 92
4.3.2 數據來源 92
4.3.3 客戶端大小對用戶“下載→激活→注冊→進入游戲→充值”的影響93
4.3.4 客戶端大小對用戶“廣告曝光→點擊→下載→注冊”的轉化率影響94
4.3.5 分析結論 95
4.3.6 小結 95
4.4 游戲公測前期收入、活躍預測 96
1.1 “數羊”的故事1
1.2 數據分析的定義及步驟2
1.2.1 什么是數據分析2
1.2.2 數據分析的6個步驟2
1.2.3 常用的數據分析方法3
1.3 數據分析的價值6
1.4 一份好的分析報告應具備的要點7
1.5 圖表制作的要點7
1.5.1 常用數據圖表 7
1.5.2 Excel 繪圖技巧8
1.6 怎樣成為一名優秀的數據分析師12
1.7 游戲業務相關數據15
1.8 案例：不同寫法的分析報告分享16
1.8.1 《游戲 A》：春節對其收入和活躍人數影響分析16
1.8.2 《游戲 B》：新版本效果分析17
1.8.3 《游戲 C》： VIP 玩家和客服聊天分析19
第 2 章 游戲關鍵數據指標21
2.1 轉化率21
2.1.1 激活率21
2.1.2 轉化率漏斗22
2.2 留存率232 2.1 日留存率 23
2.2.2 周留存率24
2.2.3 月留存率24
2.2.4 加權留存率24
2.2.5 留存率和游戲質量的關系25
2.3 用戶付費指標26
2.3.1 付費率26
2.3.2 ARPPU 26
2.3.3 ARPU 26
2.4 導入用戶成本27
2.4.1 CPC、CPA、CPR、CPL 27
2.4.2 近幾年CPL的變化 27
2.5 LTV 28
2.5.1 LTV的定義 28
2.5.2 LTV與CPA的關系 28
2.6 ROI 29
2.6.1 ROI的定義 29
2.6.2 ROI的價值 29
2.7 手游和端游的區別 30
第 3 章 游戲發行預熱期 32
3.1 案例：預訂用戶分析 32
3.1.1 預訂用戶調研 32
3.1.2 分析方法概述 34
3.1.3 數據來源 35
3.1.4 分析案例36
3.1.5 小結44
3.2 案例：預訂用戶轉化率預估45
3.2.1 分析方法概述45
3.2.2 數據來源 45
3.2.3 分析案例 46 3.2.4 小結 51
3.3 案例：競品分析51
3.3.1 市場宣傳、預熱活動51
3.3.2 開測表現 52
3.3.3 運營活動與版本計劃 52
3.3.4 數據表現好的原因52
3.3.5 暢銷榜前50名的MOBA類手游數據對比53
3.3.6 詳細分析 53
第 4 章 游戲封測期 57
4.1 案例：封測用戶調查分析 58
4.1.1 調查目的 58
4.1.2 問卷設計思路 58
4.1.3 分析方法概述 63
4.1.4 數據來源 63
4.1.5 詳細的調查結果分析 64
4.1.6 分析結論 81
4.1.7 小結 83
4.2 案例：渠道用戶質量分析 83
4.2.1 渠道分類 83
4.2.2 分析方法概述 84
4.2.3 數據來源 85
4.2.4 分析案例86
4.2.5 小結 92
4.3 案例：客戶端大小對用戶轉化率的影響92
4.3.1 分析方法概述 92
4.3.2 數據來源 92
4.3.3 客戶端大小對用戶“下載→激活→注冊→進入游戲→充值”的影響93
4.3.4 客戶端大小對用戶“廣告曝光→點擊→下載→注冊”的轉化率影響94
4.3.5 分析結論 95
4.3.6 小結 95
4.4 游戲公測前期收入、活躍預測 96
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游戲數據分析實戰 作者簡介
作者簡介黎湘艷 盛大游戲數據分析專家，9年游戲行業數據分析挖掘工作經驗。2008年開始，在盛大游戲從事數據分析工作，先后主持或參與50多款游戲的數據分析工作，主要產品有：龍之谷、永恒之塔、最終幻想14、傳奇永恒、血族、傳奇手游、沙巴克傳奇及超級地城之光等。其研究方向貫穿游戲整個生命周期，在精確定位游戲品質、市場投放和運營活動效果評估、用戶游戲行為、用戶畫像、流失預警和收入預測模型等方面的分析對運營效果有顯著提升，撰寫各類專題分析報告超過100篇，其報告能緊密貼合業務，是游戲運營和發行的重要參考信息，在一定程度上驅動了業務開展，提升了運營收入。葉洋 游卡桌游資深數據分析師，7年游戲行業數據分析數據挖掘工作經驗。
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