京东网站开发多少钱,百度推广方式,wordpress 登录404,wordpress生成地图游戏行业关键数据指标 ~ 总激活码发放量、总激活量、总登录账号数 激活率、激活登录率 激活率 激活量 / 安装量 激活率 激活量 / 激活码发放量 激活且登录率 激活且登录量 / 激活码激活量 激活且登录率应用场景 激活且登录率是非常常用的转化率指标之一#xff0c;广泛…游戏行业关键数据指标 ~ 总激活码发放量、总激活量、总登录账号数 激活率、激活登录率 激活率 激活量 / 安装量 激活率 激活量 / 激活码发放量 激活且登录率 激活且登录量 / 激活码激活量 激活且登录率应用场景 激活且登录率是非常常用的转化率指标之一广泛用于端游、手游。 大多数游戏公司在游戏封测期间为了限制用户数量都会进行限量测试对用户数量进行把控的主要方式就是发放激活码激活码的激活且登录率反映实际进入游戏的用户数量。 当激活且登录率较低时想到的是玩家在登录环节是否遇到了困难主要排查客户端问题以及是否有服务器维护如果游戏登录环节没有异常则该指标能说明玩家对该游戏的兴趣程度。 ACUAverage concurrent users平均同时在线玩家人数 PCUPeak concurrent users最高同时在线玩家人数 游戏从封测开始多数公司都会投入固定的内、外部宣传资源作为游戏的初期市场推广以收集游戏的封测数据这其中主要就是留存率 无论是端游还是手游都非常重视这一指标留存率成为衡量产品质量的重要指标之一用以判定游戏的基本品质为后续的市场资源调配提供参考。 游戏封测主要有两种形式为发放激活码测试和不发放激活码测试由于发放激活码测试针对的用户群体更偏向核心用户一般来说其留存率高于非激活码测试。
游戏行为数据 职业分布数据狙击手突击手
玩家使用情况统计并分析狙击手和突击手这两个职业被选择的频率了解在玩家群体中的普及度。胜率贡献观察每个职业在比赛中的表现比如胜利贡献、击杀数等指标以评估其对团队胜率的影响。关键行为分析针对狙击手和突击手的关键行为如狙击成功率、突破效率进行数据收集帮助理解这些行为如何影响游戏结果。地图分布分析不同职业在各个游戏地图上的活动热点例如在哪些位置进行开枪、购买武器等行为。道具和武器使用研究不同职业偏好的枪械类型及其使用效果如突破手倾向于使用的AK47或Tec9。玩家技能评级根据个人rating和团队配合情况来评价狙击手和突击手的技能水平及对团队的贡献。
用户付费指标
游戏行为数据的用户付费指标是评估玩家在游戏中消费行为的关键数据点。这些指标可以帮助游戏开发者和运营商了解玩家的付费习惯从而优化游戏设计、提高收入和改善玩家体验。以下是一些常见的用户付费指标 付费转化率Conversion Rate付费用户与活跃用户的比率用于衡量游戏中有多少玩家愿意进行付费。 每用户平均收入ARPU - Average Revenue Per User在一定时期内游戏从每位用户那里获得的平均收入。 每付费用户平均收入ARPPU - Average Revenue Per Paying User在一定时期内游戏从每位付费用户那里获得的平均收入。 用户生命周期价值LTV - Lifetime Value预测一个用户在整个游戏生命周期内可能产生的总收入。 首次付费时间Day 1 Conversion用户在首次玩游戏后24小时内完成首次付费的比例。 累计付费用户Cumulative Paying Users在特定时间段内至少进行过一次付费的用户总数。 付费深度Pay Depth用户在游戏内的付费深度通常通过分析用户的付费金额分布来衡量。 付费留存率Paying User Retention在特定时间段内继续进行付费的用户比例。 重复付费率Repeat Payment Rate在特定时间段内进行了多次付费的用户比例。 付费用户获取成本CAC - Customer Acquisition Cost获取每位付费用户所需的平均成本。 付费用户流失率Churn Rate在特定时间段内停止付费的用户比例。 购买行为分布Purchase Behavior Distribution用户购买不同类型或价格点商品的频率和数量分布。 促销响应率Promotional Response Rate用户对特定促销活动或优惠的反应和参与度。 礼品卡/虚拟货币销售通过礼品卡或虚拟货币产生的销售额。 跨销售和增销指标Cross-Sell and Upsell Metrics衡量用户购买额外商品或服务的情况。
ARPPU付费金额/付费人数ARPU低于3元则说明表现较差。
ARPU付费金额/活跃人数 游戏运营中的转化率漏斗模型是一种分析用户行为和优化用户体验的工具它包括拉新、促活、留存和付费转化这四个主要环节。以下是对这些环节的详细解释
拉新这是转化率漏斗的第一步目的是吸引新用户进入游戏。这通常通过广告营销、渠道合作、社交媒体推广等方式实现。有效的拉新策略可以提高游戏的知名度和用户基数。促活一旦用户开始游戏运营的目标是让用户更频繁、更愉快地玩游戏。这可能涉及到游戏内容的更新、社区活动的举办或者个性化推送等手段以提高用户的活跃度。留存留存率是衡量用户是否继续使用游戏的指标包括日留存率、周留存率、月留存率等。高留存率意味着用户对游戏有较高的忠诚度和满意度。留存策略可能包括优化新手引导、提供持续的游戏动力和奖励机制等。付费转化最终目标是将用户转化为付费玩家。这涉及到设计吸引人的内购项目、提供价值感强的付费内容、以及优化支付流程等。付费转化率的高低直接影响游戏的收入模式。 转化率漏斗模型帮助游戏运营者了解在每个环节中用户的转化情况从而找出潜在的问题点和改进机会。通过分析漏斗数据运营团队可以制定相应的策略来提高整体的用户转化率进而提升游戏的市场表现和盈利能力。
import numpy as np
import pandas as pd
from pylab import matplotlib as mpl
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
from datetime import datetime
mpl.rcParams[font.sans-serif] [Simhei]
mpl.rcParams[axes.unicode_minus] False
df pd.read_csv(train.csv)用户分析
reg_userdf1[[user_id,register_time]]
reg_user.head()reg_user.register_timepd.to_datetime(reg_user.register_time,format%Y/%m/%d)
reg_user.register_timereg_user.register_time.apply(lambda x: datetime.strftime(x,%Y-%m-%d))
#计算每天注册人数
reg_user reg_user.groupby([register_time]).user_id.count()fig plt.figure(figsize(14, 10))
plt.plot(reg_user)plt.xticks(rotation90)
plt.title(用户注册图)
plt.show()
付费分析
#活跃用户
actuser df1[df1[online_minutes]30]
#付费用户
payuser df1[df1[payprice]0]
#付费率
payrate pay_user[user_id].count() / act_user[user_id].count()
print(付费率为%.1f %(payrate)) ARRPPU
#计算ARPPU
ARPPU pay_user[payprice].sum()/ payuser[user_id].count()
print(ARPPU为%.1f %(ARPPU))
#ARPPU为26.5
xuser_pay[等级]
yuser_pay[人均付费总额]
fig plt.figure(figsize(12,8))
plt.plot(x,y)
plt.xticks(x,range(0,len(x),1))
plt.grid(True)
plt.title(等级和人均付费总额的关系)
plt.show() 氪金用户与一搬用户
wood_avg [sup_user[wood_reduce_value].mean(), nor_user[wood_reduce_value].mean()]
stone_avg [sup_user[stone_reduce_value].mean(), nor_user[stone_reduce_value].mean()]
ivory_avg [sup_user[ivory_reduce_value].mean(), nor_user[ivory_reduce_value].mean()]
meat_avg [sup_user[meat_reduce_value].mean(), nor_user[meat_reduce_value].mean()]
magic_avg [sup_user[magic_reduce_value].mean(), nor_user[magic_reduce_value].mean()]
data {高氪玩家:[wood_avg[0], stone_avg[0], ivory_avg[0], meat_avg[0], magic_avg[0]], 低氪玩家:[wood_avg[1], stone_avg[1], ivory_avg[1], meat_avg[1], magic_avg[1]]}
resource pd.DataFrame(data, index[木头, 石头, 象牙, 肉, 魔法])resource.plot(kind bar, stackedTrue, figsize(14, 10))plt.title(玩家资源使用量)
总结游戏数据分析的意义体现在以下几个方面
优化产品通过分析玩家行为数据开发者可以了解玩家在游戏中的行为模式识别和解决游戏中可能存在的问题从而对游戏进行改进和优化。提升运营效率数据分析能够帮助游戏运营团队更有效地制定策略例如通过对高价值用户群体的画像分析可以更好地满足他们的需求提高玩家的忠诚度和游戏的盈利能力。减少成本增加收入通过数据驱动业务可以产生具体的落地解决方案提高产品运营效率提升产品的健康度有助于企业减少不必要的成本开支增加收入。业务深度结合数据分析需要与游戏的业务深度结合针对不同类型的游戏细化出专门的分析方法这样才能更好地发挥数据分析的价值比如与游戏的机制、玩法、活动等深度融合。渠道和流量分析数据分析还可以帮助理解不同渠道的表现和效果以及玩家的流量来源这对于渠道运营和市场营销策略的调整至关重要。经验模型构建通过历史数据的积累和分析可以构建经验模型预测未来的发展趋势为决策提供科学依据。监控和报告定期的数据分析报告可以帮助团队监控游戏的健康状况及时发现并解决问题确保游戏长期稳定运行。市场趋势洞察数据分析还可以帮助捕捉市场趋势为新游戏的开发提供方向指导抓住市场机会。用户体验改善通过对用户行为的深入分析可以更好地理解用户需求从而提供更加个性化的游戏体验增强用户满意度。风险管理数据分析有助于识别潜在的风险点如欺诈行为、系统漏洞等及时采取措施防范风险。
