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前言：

最近一段時間在做部門網游業務的分析沉淀和框架培訓，剛好應網大的需求在公司內開設游戲產品數據分析師認證的課程，因此開始嘗試把這幾年做數據分析的經驗和心得整理出來，希望能形成一份相對完整的 游戲數據分析 的培訓材料；

根據以往的培訓和招聘經驗，個人把游戲數據分析師分為3個層次:

“入門篇”主要把“產品健康度”監控相關的指標（描述性指標，告訴我們是什么）做一個系統的梳理，希望能夠幫助剛剛入行或準備入行的朋友，快速熟悉游戲運營分析相關的指標含義及應用場景；

【最大化活躍用戶規?！浚喝绻覀儼旬斍暗幕钴S用戶看做一個水池，要想提升水池內的含水量，我們可以有幾種做法：

1.開源：讓更多的水注入，導入更多用戶；通過市場推廣：

• 1.1拓展新渠道；
• 1.2增加推廣費用，提高渠道導入、媒體廣告導入量；
• 1.3自有資源與其它APP換量；
• 1.4口碑管理、增加市場認知度和認同度，提高自然導入量；

2.節流, 減少水池的出水量，降低用戶流失；

• 2.1.通過運營活動、版本更新 提高用戶的游戲參與度（玩的更久）
• 2.2.通過老玩家召回的活動，喚醒沉默用戶；可以想象成，水池中的部分水分被蒸發，并沒有真正的離開流走，可以再通過降雨的方式重新回到水池中；

【最大化用戶付費轉化及付費強度】：在維持水池水量的同時，我們可以通過各種養殖和捕撈的方式（游戲內的消費埋點、促銷、充值活動等）打到更多的魚；

當然，價值挖掘 和 用戶規模的維護 并不是完全割裂開的，過度的追求高ARPPU也有可能導致用戶的流失增加；這是一個相輔相成的過程；
綜上所述，移動游戲數據分析指標可以分解為3個模塊：

1、市場推廣相關指標（包括：激活、上線、各節點轉化率、成本指標、渠道質量等），它的任務是幫助我們進行“渠道優化”和“產品優化”，最小化用戶獲取成本，實現更多的新增導入；

2、用戶活躍 & 留存相關指標（包括：DAU\MAU、AT（日均使用時長）、日、周、月留存、回歸率等），它的任務是幫助我們在宏觀數據表現層面，快速判斷產品存在的問題，并對運營活動及產品改進給予“方向性”指導；

3、用戶付費相關指標（包括：LTV、PUR（活躍用戶付費比）、ARPPU（每付費用戶付費強度）、充值結構、充值時段等），它的任務也是幫助我們在宏觀數據表現層面明確產品盈利能力，并對運營活動及產品改進給予“方向性”指導。

后面的文章會分別從上述3個方向對數據分析相關指標做進一步詳解；

作者：GRG專欄作家 劉異 網龍公司 產品分析經理，專注移動互聯網數據分析

via：http://www.grg2013.com/archives/2990

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【入門篇】移動游戲數據分析框架-概論

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【入門篇】移動游戲數據分析框架-市場推廣相關指標詳解

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【入門篇】移動游戲數據分析框架—活躍&留存相關指標詳解

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【入門篇】移動游戲數據分析框架-收入相關指標詳解

http://www.aharts.cn/operate/84813.html