【转载】上线容易，赚钱不易，且推且分析

2014 GMIC上，TalkingData COO徐懿为大家带来了精彩演讲《上线容易赚钱不易 且做且分析》。app刷榜优化

现在做手游很大的趋势，我们现在在找策划，能不能挖坑，找运营能不能做活动拉收入，大家很关心这些事儿。前段时间，大家知道且…且的句式。简单介绍一下，大家也知道，TalkingData，一个是在做游戏统计分析，第二是很多做发行的时候，推广的广告跟踪，都是在用AppCPA产品，在业内我们的用户还是比较多的，我们现在在整个市场上面覆盖的独立移动设备，已经达到6亿个设备。

这个是我们以前一直在跟大家讲的AARRR模型，昨天有碰到友爱互动的老总，这个AARRR模型对我们做游戏运营来讲，很有指导作用，把指标认识做到统一，我们口碑营销很难去做的。徐扬讲的时候，Revenue这个成为很大的市场，通过玩家的口碑营销增长我们的用户，达成一个闭环。安卓刷留存

对游戏的分析，这张PPT是我今天重点讲的内容，大家多在想，怎么样拉我的收入，都在想怎么能够从玩家那儿尽量多收到钱，是一个VIP1，想把他升到VIP3，想升到VIP5，付更多的钱在我的游戏里面。当然，没有玩家会心甘情愿被你牵着鼻子走，如果我们说在收入上面能够做得更好，一定对玩家做更深入地分析。我们分析的需求层次，分成几个不同的层次，从上往下看，整个玩家的价值有几部分组成的，对玩家价值分析的时候，两个东西很关键，一个是玩家行为和需求的分析，其实大家做运营的时候，普遍的一个问题都比较粗放，不管玩家来的哪个渠道，先把他拉进来，市场部那边的任务就是每天拉多少新增用户，新注册玩家，拉进来之后扔给运营去管，你们来负责怎么把他付费，怎么负责把他留存做下来，其实这个东西过于粗放化。app刷榜刷量刷评论

我们做推广的时候，你就要做分析，你的目标用户群体哪类是最合适的，哪类人在你的游戏里面付费是最积极的，你去做的推广是针对这个人群的话，无疑你的收入就会上来，付费转化就会更加容易，这是对玩家的细分群体的定义和分析，这块完全可以带到我们后面怎么去做活动，因为每一个活动，我们现在大家都在说，做游戏的人，都在讲活动运营很重要，但其实我们发现很多的游戏在做活动运营的时候，一打一大片，地毯式轰炸，全部所有人发100个钻石，这样是不是有效，可能结果并不像你预想的那么好，真正想影响的那部分客户可能没有被刺激到，刺激的一部分不付费的用户，他们继续不付费，对你来讲也不是特别好的事情，玩家的策略，完全是跟着细分去做的。这块，我觉得我们做数据分析，做游戏的数据分析非常基本的点，就是怎么样根据游戏的行为，玩家行为在做细分。symbian应用商店

第二个，大家很关心玩家生命周期价值，我们再导入一个PE用户的时候，都想知道生命价值是什么样子的，现在很多的时候，我们去评估一个渠道带来的用户好不好，我们会看他的去天LTV，14天的LTV，我每次做演讲的时候都会说，现在看LTV都是看七天和14天，太短视了，没办法，渠道也有KPI，他们也在看七天和14天，都能理解。

反过来讲，希望玩家在游戏里面有更多的投入，玩家的付费，尤其是首付以后，后面再怎么做付费这是非常大的课题。我们也可以通过数据做一些模型，因为我们已经做一些尝试，我们做了二次付费的模型，根据他首付的时间点和金额判断这个人会不会有二次付费，一旦找到这群有二次付费潜力的客户，我们再针对性地做一些运营活动，无疑能够很大的刺激他们的消费，这个是我们后面TalkingData在游戏分析这块会帮大家继续深化的领域。

第四个，玩家的流失，很多人跟我讲，我每天都在看我的玩家流失的情况，如果流掉一个大用户，对我来讲直接收入影响很大，怎么把大额用户留住呢？我们要看为什么要流失，我说不能只看他们的流失，所有付费的用户流失都是需要研究的地方，那些用户有第一次付费之后，留存就比其他的用户要强。大家都明白这个道理，为什么要流失，这就是需要深刻研究的东西，比如说，他是觉得你这个游戏给他挫折感太强，还是说在里面跟人家没有什么可以互动的，过一段时间没有新鲜感就离开或者说有其他的原因，速度非常快，导致于没有人陪他玩儿了，有了流失以后就有挽留的策略，这块是非常重要的，大家如果在后面通过数据的分析，可以对一些即将流失的客户预先做一些活动，包括做一些通知，做一些道具赠送或者是优惠，能够把他挽留下来，这个挽留策略也是非常重要的。

我们认为，在做统计分析的时候，我们不再停留在原来看一张报表，看一些数据的阶段，我们一定先做分析，分析完了以后有行动，才能形成一个闭环，这个就是我们TalkingData现在在游戏这块会跟大家一起去努力实现的东西，我们通过一些模型包括流失预测还有二次付费预测，帮大家做到对玩家的行为能够跟运营活动紧密地结合，能够把这些数据分析的结果落地，变成真正的一些能够影响到用户的东西。针对收入的细分模型，根据不同的人群，对道具的爱好，分析玩家的付费行为的模型。talkingdata 数据存储

我跟大家分享一些数据，从去年到来看，玩家的游戏时长，玩家的付费人数都在不断的增长，这个其实对大的来讲是好事儿。20%的付费用户贡献的收入是比较高的，怎样让更多的人往20%的方向走，所以我们针对活动的时候，大家要注意怎么样能够通过数据分析，找到你的用户分群。比如说，鲸鱼、海豚和小鱼，怎么海豚用户往鲸鱼方向导，都是通过数据分析来增加促进转变。玩家喜欢什么？你对玩家做分群，了解玩家对付费道具的爱好程度，这就是一个例子，蓝色的是很多付费点，红色的是不同的人群，我们可以根据不同的人群去看，哪些道具对他有吸引力，我们针对这个类别用户的时候，可以做一些针对性的活动。

注：文章转自TalkingData