2016TFC|热云数据张鑫杨：游戏生命周期内的数据分析

一起玩游戏网报道，2016第十二届TFC全球移动游戏大会暨智能娱乐展于3月17日在北京国际会议中心隆重开幕。此次大会吸引了众多行业精英前来参与，与大家一同分享行业干货。热云数据张鑫杨受邀出席大会，并在主会场上发表了以《游戏生命周期内的数据分析》为主题的演讲。

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热云数据张鑫杨

他表示，热云数据无论是在数据DMP、广告、运营支撑还是在数据挖掘上都有足够的实力帮助企业更有效的运营游戏。

▍以下为演讲实录

热云数据在游戏行业有四大块的产品布局。数据DMP的产品和服务、广告的产品和服务、运营支撑平台的产品、还有数据挖掘产品，这四个产品贯穿了游戏分析的整个流程，我们拿到用户的数据线做一次用户信息的分类，再通过我们对用户数据的行为挖掘，把用户标签化。我们通过不同的纬度、角度了解客户，把客户所生成的标签存储到我们用户的知识库里面。

让我们看看游戏行业的数据标签大致的体系，热云现在成立两年，已经累计覆盖超过10亿的设备，我们在互联网的标签是超过500个，在游戏行业的标签超过了300个，我们实际设备中有65%的设备是曾经爆火的游戏。

在游戏类型的覆盖上，益智休闲类、跑酷竞技类、棋牌类、动作设计类、角色扮演类等都是用户玩得比较多游戏分类。

我们在游戏玩家的画像里面，手机设备里面男女的比例男性居多，占到55%，女性占到45%，在系统平台方面，安卓和iOS大概是7：3的关系，安卓大概是接近7成。

在年龄的范围比例里面，其实26到30岁的用户是我们覆盖最广的用户群体，超过了30%。在26到35岁之间的用户，已经超过了5成，一些简单的用户标签大家可以了解一下。

下面真正进入正题，我们热云数据对游戏分析的支持，首先我们看一下游戏生命周期的走势。其实从这个图里可以看到波峰到波谷的这么一个图，就是反映了我们游戏的生命周期的走势、趋势，这里面我们会去分析用户获取以及留存方面的数据，当用户真正玩游戏之后，我们就要分析用户的付费，也就是我们这张图里面提到的营收，后面游戏在后期发展的过程当中，我们难免会遇到用户流失，我们怎么挽留这些用户是我们分析的要点，要分析这些要素就需要我们刚才介绍的四大产品，帮助我们去做这一块的数据分析。

首先来看玩家的获取和留存的分析，我们现在面临着很多的问题。

第一，在推广的时候很难获取到精准的用户。

第二，在推广的过程当中，效果很难评估。

第三，无法详细地获致我们获取的玩家的画像是什么，他的标签是什么，还有我们找不到我们留存率低的原因。

在解决这个办法，首先在玩家获取这方面，热云提供了我们广告效果跟踪的产品，这个产品是追踪我们玩家从看到广告点击开始，到后边激活、注册、活跃、留存、付费整个的一条线，我们这个产品能够帮助广告主去分析哪些渠道的激活效果好，后续的效果好，还有它额外的能力强。我们可以看一眼这张图，这是当一个用户进入到游戏之后，热云能帮助我们的客户去分析每一个用户他的标签构成都是什么样的。举一个例子这个用户，当用户进入到游戏的过程当中，我们DMP分析的产品，就可以分析玩家获取的精准度，当我们把所有的用户聚到一起的时候，就能得到一个玩家构成的分布。

举例某款游戏有新手引导，第一步到第七步的流失率非常大，我们在分析之后，一到四步流失的用户，对应的都是我们刚才提到的非游戏类的用户，而4到7步之间流失的用户，可能就是这个用户对游戏感兴趣，把这个游戏下载下来了，但是他发现这个游戏并不适合我。最后8到12步之间的用户流失，一般都是用户虽然是这个用户的玩家，但是他只是这个类型一个低活跃度的玩家，所以我们可以从用户构成上看到新手引导的流失，用户构成在这里面起到一个很好的作用。

这样的话我们通过刚才的分析，获取和留存用户的信息，其实就是我们的市场人员帮我们推进来的用户，我们通过玩家的构成分析我们的玩家构成的基本情况，然后去分析玩家的构成对我们的留存影响的是一些什么点。我们把玩家构成对于留存的分析反馈给市场部，然后由他们去更改自己的推广策略，重新去获取更精准的用户。这样我们分析的闭环就形成了。

分析完用户的获取和留存，看看热云帮助他们去分析他们的付费。付费我们也会面临几个问题。

问题一：如何指定针对性的运营策略。

问题二：如何提升付费。

问题三：哪些付费玩家需要我们维护。

问题四：扶风用户流失的难以控制。

热云在这方面有几个分析的方面：

方面一：帮助客户做付费玩家的分析。

方面二：对客户潜在的大玩进行一次匹配。

方面三：对付费玩家的流失预测。通过对玩家的分析，热云帮助游戏提高他们的收入。

还是刚才那张图，我们现在关注29%的用户，这个29%是当前推广类型的一个游戏玩家，但是我们发现其中有一部分是低付费能力的，有一部分是无付费能力的还有一部分是高付费能力的玩家，我们就去分析这些用户之前的付费能力，我们是不是可以提前把我们的付费破冰，提前关注这些付费玩家，从而达到运营对他们的关注。

这块儿有一个付费玩家的识别流程，当一个玩家进入游戏，我们先去识别这个用户是不是一个游戏玩家，当他是游戏玩家之后，我们再去识别这个用户是不是当前类型的游戏玩家，在这个类型下我们再去看这个用户是不是有良好的付费习惯，最终我们再去挖掘这个用户是不是之前的一个大玩儿用户。之后热云提供给我们的客户一个非常好的模型，RFM模型，为了帮助我们的游戏客户区分游戏内所有玩家的忠诚度，以及他们的价值。我们可以看到这张图受里面，我们把用户分成了四类：

第一类：高价值、高忠诚度。

第二类：较高价值、较高忠诚度。

第三类：低价值低忠诚度。

第四类：无价值。

分类是为了帮助运营更好地做他们的运营决策，像一些高价值、高忠诚度的用户，我们肯定针对性地做一些运营关怀，像没有忠诚度的用户，我们能把他们更多地留在游戏里面就OK了，可能对于一些小的忠诚度，小额付费的玩家，我们可能需要一些刺激提高他们的付费能力。

在玩家付费的过程当中，我们也会发现有些付费玩家会流失，这样的话热云提供给我们的客户一个预测流失的产品，预测流失的过程，第一步我们是学习以往所有流失过的用户的变化规律，这样的话我们总结到他们的流失曲线，通过我们学习到流失的曲线的知识，获得现有这个游戏还没有流失的那些用户的流失概率，告诉运营你要挽留这些流失概率大的玩家。

当然模型离不开数据挖掘知识的辅助了，在我们这个模型里面我们运用到了决策树、生存曲线、逻辑回归、协同过滤这几方面的数学知识，帮助我们去完善我们的模型。

在实际的运营过程当中，结合分析做的一些挽留的措施，我们通过机器学习的算法，能帮助他们留住80%将要流失的大额付费用户，延长他们的付费周期，也能提高我们产品的付费能力。

这边是客户的一些反馈，当我们知道客户要流失了，我们VIP的专员对玩家现在的游戏状态进行了解，获取玩家现在的一些反馈，运营对这些反馈做出相应的措施，比如说专有道具的赠送，比如说还有一些专属新功能的一系列措施，在运营最客户挽留的过程当中，不断地对玩家进行回访、跟踪，实时关注这些玩家的动态，真正把这些用户留在游戏，提高我们的收入。

刚刚提到那些付费，其实我们也能形成一个付费的分析闭环，在用户进入游戏之后，我们先进行对付费玩家的识别，识别之后我们再去对这些有可能付费的用户进行付费破冰，当游戏稳定之后我们对玩家的忠诚度进行深入的分析，同时结合流失预测的模型，我们来挽留那些可能流失的用户，最终的目的是为了延长我们所有付费用户的付费生命周期。当有新的用户进来的时候，还会走这个付费分析的闭环，一环套一环，会让我们的游戏生命周期延长。

热云一直是一个开放合作态度的平台，刚刚我提到的那四个产品，其实运营支撑平台是帮助我们游戏去做数据分析的一个分析解决方案，广告的产品会帮助我们的游戏客户追踪广告的效果，数据DMP服务帮助我们的游戏客户做全面的用户画像分析、决策的支持。最终我们的数据挖掘的服务会帮助我们的游戏客户做一些精准推荐、精准的整合营销的一些方案。

在未来热云数据整合所有对于游戏的分析平台，现在我们对传统手机游戏进行的分析，包括了运营分析、广告分析、数据挖掘以及玩家的洞察等等，在今后我们也会涉足VR游戏分析的领域，以及H5游戏分析的领域，通过热云数据真正地帮助这两类游戏了解他们的客户究竟是什么样的。

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